La IA como aliada clave de los centros hospitalarios para reducir las listas de espera

Acceso a servicios médicos cuando se necesitan, menor ausentismo a las consultas médicas y más eficiencia en la distribución y ocupación de horarios es lo que ofrece la IA aplicada a una de las áreas más sensibles del sistema de salud. El ejemplo, es claro, el Hospital La Florida ha podido reducir la tasa de no presentación en un 22,5%, mejorando la atención para cientos de otros pacientes.

El último balance que realizó la Subsecretaría de Redes Asistenciales es categórico: las listas de espera son el gran dolor de cabeza para el Ministerio de Salud. Las cifras indican que 44 mil personas murieron mientras aguardaban en la lista de espera por una atención médica en el 2022 y otros 38.500 pacientes tenían atrasada una consulta de especialidad. Son los números más altos desde el 2016, año en que se inició el registro.

Además, se estima que existen 331.840 cirugías en espera y 2.399.974 consultas de especialidad pendientes. Por eso, todo lo que se puede hacer para apoyar a los centros hospitalarios a administrar mejor los recursos es una ayuda directa a miles de chilenos que día a día pasan a engrosar esas listas.

Es en ese contexto, por ejemplo, que la Inteligencia Artificial (IA) puede desempeñar un papel clave ya que tiene la capacidad de explorar un amplio abanico de posibilidades para reducir drásticamente una de las problemáticas más comunes del sistema de salud: las inasistencias a las horas médicas, lo cual empeora aún más las cifras de las listas de espera a nivel nacional.

Con el fin de enfrentar este desafío, la filial en Chile de Computer Global Solution (CGS) -compañía líder en aplicaciones de negocios, programas de e-learning y servicios de outsourcing- ha implementado una solución patentada de reserva de horas impulsada por IA en hospitales y clínicas de nuestro país. “Poniendo énfasis en la gestión, la digitalización y la optimización de recursos, logramos una situación beneficiosa para los hospitales, los médicos y sus pacientes, disminuyendo significativamente la lista de espera”, comenta Pablo Rossel, CEO de CGS Chile.

El sistema ha sido utilizado en el Hospital La Florida, cuyos resultados han tenido implicancias significativas en cómo se evalúa la salud pública cuando se trata de satisfacción de los pacientes. “Nuestras mediciones indican que un hospital, que atiende a miles de personas al mes, puede tener una tasa de no presentación de alrededor del 25%. Si pudiéramos reducir a la mitad esa cifra cada mes cientos de pacientes más podrían obtener la atención médica que necesitan, y así se aborda directamente esa demanda acumulada que no se ha cumplido durante tanto tiempo”, agrega el ejecutivo.

IA aplicada a las horas médicas

Así, la compañía internacional desarrolló SmartCall/IA, un motor de IA con el objetivo de agilizar el proceso de programación de horas médicas. Este motor utiliza técnicas de seguimiento y monitoreo de la tasa de no presentación, lo que permite identificar patrones en los que es probable que los pacientes cancelen o no se presenten a sus horas médicas.

El sistema de análisis se basó en tres funciones principales: revisión y estructuración de datos, clasificación de citas y predicción de riesgos para cada hora médica. A través de un algoritmo especializado, se procesan los datos y se generan modelos estadísticos que ofrecen información individual y grupal sobre las tendencias y los riesgos de no presentación.

Basado en algoritmos no supervisados (para descubrir patrones) y supervisados (para reconocer patrones) la IA clasifica a los pacientes en grupos de riesgo mediante una puntuación que va de 0 a 100. Aquellos con más de 90 puntos se consideran de alto riesgo, mientras que aquellos con una puntuación baja tienen mínima probabilidad de cancelar.

Una vez que los pacientes están clasificados, el sistema evalúa los espacios disponibles en la agenda del hospital o centro médico para aquellos con mayor riesgo de cancelación. Al hacerlo, se incrementa el número de pacientes atendidos y se llenan las horas que quedan entre las citas, permitiendo recuperar el tiempo y los ingresos perdidos.

Caso de éxito

Durante un período de seis meses, este modelo desarrollado por CGS gestionó más de cuatrocientas mil horas médicas, al mismo tiempo que se comunicaban proactivamente con los pacientes para confirmar las visitas al hospital, exámenes, procedimientos o consultas, y se encargaban de la gestión de la lista de espera para reducir las ausencias. Se observó una reducción significativa en las no presentaciones de los pacientes que respondieron a las confirmaciones (16,4%) en comparación con aquellos que no lo hicieron (26,7%).

La diferencia fue aún más marcada al comparar los sistemas utilizados para establecer las horas médicas: el método digital impulsado por IA registró un 14,1% de no presentaciones, mientras que el porcentaje de no presentaciones para las citas establecidas por agentes telefónicos fue del 21,8%. Es importante destacar que, los métodos digitales impulsados por IA manejaron casi tres veces más solicitudes en comparación con el teléfono y aún así presentaron una tasa de no presentación más baja.

“Con esta solución hemos podido optimizar el tiempo de los médicos, permitiéndoles brindar una atención de mejor calidad a los pacientes. Nos ha ayudado a reducir nuestra tasa de no presentación en un 22,5%, lo que ha significado una mejor atención para cientos de personas más, además de destacar el crecimiento sustancial en la mejora de la experiencia del paciente”, afirma Francisca Rojas, líder de Estrategia de Contacto del Hospital La Florida.

Con eso se ha demostrado que un sistema de agendamiento impulsado por IA tiene un impacto positivo en la vida de los pacientes, médicos y administradores de hospitales al optimizar la gestión del tiempo. De esta manera, se aborda una necesidad básica y fundamental de la salud: garantizar que las personas tengan acceso a servicios médicos cuando más los necesiten.

Actualidad, Salud

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