Inteligencia artificial para anticipar picos de presiĆ³n asistencial

El servicio de Urgencias del Adulto y el Ć”rea de Ciencia de Datos de la subdirecciĆ³n de Sistemas de la InformaciĆ³n del Hospital Universitari i PolitĆØcnic La Fe han ideado y desarrollado, por primera vez en EspaƱa, una herramienta de inteligencia artificial para anticipar picos de presiĆ³n asistencial y poder adoptar medidas preventivas.

Se trata de una soluciĆ³n informĆ”tica que se ha diseƱado a partir del histĆ³rico de atenciones realizadas durante dos aƱos en el servicio de Urgencias del Adulto del Hospital La Fe. Del total de 286.000 episodios vistos en 2022 y 2023, se ha puesto el foco en 86.300, los que tenĆ­an una mayor calidad del dato. Se trata de una muestra suficientemente representativa que, ademĆ”s, se ha anonimizado para preservar la identidad de los y las pacientes.

De esa ingente cantidad de casos, se ha seleccionado y analizado el comportamiento de 14 de las mƔs de 60 variables que se controlan en cada episodio. Esos 14 indicadores son los que mƔs capacidad predictiva tienen en el modelo.

Esas tendencias histĆ³ricas se combinan con los datos de asistencia en tiempo real que registra el servicio de Urgencias a travĆ©s de una aplicaciĆ³n que lleva funcionando en La Fe desde 2021 y que se proyecta en monitores de 50 pulgadas situados en diferentes zonas de trabajo estratĆ©gicas.

La informaciĆ³n sincrĆ³nica incluye, entre otras variables, el grado de ocupaciĆ³n que hay en cada una de las salas de urgencias, es decir, en triaje, camas, sillones y Ć”rea de observaciĆ³n, asĆ­ como con las singularidades de los y las pacientes que estĆ”n siendo atendidos.

En concreto, se tienen en cuenta parĆ”metros como ā€œla edad del paciente, si el triaje le asigna una mayor o menor prioridad, sus patologĆ­as previas, los ingresos por urgencias u hospitalizaciones anteriores, el tipo de pruebas de laboratorio e imagen que se le hayan pedido en Urgencias y si Ć©stas revelan alteraciones en valores clave, entre otros datosā€, ha detallado el director del Ć”rea clĆ­nica y jefe del servicio, Javier MillĆ”n.

Al entrenar el modelo con los datos asincrĆ³nicos, como ha explicado Francisco Javier Medina, de la subdirecciĆ³n de Sistemas de InformaciĆ³n de La Fe, ā€œlos algoritmos anticipan quĆ© porcentaje de pacientes necesitarĆ”n quedarse ingresados y, por ende, una cama de hospitalizaciĆ³n. Al comparar la previsiĆ³n hecha por el modelo en 39.000 episodios con lo que luego ocurriĆ³ en la realidad, las lĆ­neas de tendencia se superponen con un 96 % de precisiĆ³nā€.

ActualizaciĆ³n cada 5 minutos

AdemĆ”s, la informaciĆ³n en tiempo real se actualiza cada cinco minutos para que el sistema pueda recalcular, de forma cada vez mĆ”s precisa, la probabilidad que tienen los pacientes de Urgencias de quedarse hospitalizados.

En caso de que se prevean picos de hospitalizaciones, se pueden adoptar medidas para aliviar la presiĆ³n y evitar la saturaciĆ³n del servicio. El abanico de posibilidades pasa por agilizar los trĆ”mites burocrĆ”ticos para dar altas mĆ©dicas y redistribuir recursos hacia las Ć”reas con mayor previsiĆ³n de ocupaciĆ³n.

ā€œEstas decisiones mejoran los tiempos en la atenciĆ³n urgente y, al mismo tiempo, permiten compaginarla con la actividad programada. En definitiva, se trata de poner una tecnologĆ­a innovadora al servicio de una atenciĆ³n de calidadā€, ha explicado el gerente del departamento de salud Valencia La Fe, JosĆ© Luis Poveda.

AdemĆ”s de ayudar en la gestiĆ³n no sĆ³lo de los ingresos sino tambiĆ©n de la asignaciĆ³n de camas para hospitalizaciĆ³n del paciente urgente, la herramienta informĆ”tica puede dar soporte en la toma de decisiones clĆ­nicas.

En el diseƱo y desarrollo de esta soluciĆ³n informĆ”tica han trabajado un grupo de siete profesionales, tanto de Urgencias como del Ć”rea de Ciencia de Datos de la subdirecciĆ³n de Sistemas de la InformaciĆ³n.

La Fe atendiĆ³ unas 221.400 urgencias en 2023 y, solo en el Ć”rea clĆ­nica de Urgencias del adulto, en torno a 148.000.

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