La Inteligencia Artificial puede reducir el tiempo de espera de un paciente para una cama de hospital

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20 SEP 2022

La Inteligencia Artificial puede reducir el tiempo de espera de un paciente para una cama de hospital

 

El University College de Londres ha desarrollado un modelo de Inteligencia Artificial (IA) capaz de reducir el tiempo de espera de un paciente en Urgencias para recibir una cama de hospital. Los investigadores han probado esta solución en el Hospital Universitario (UCLH), rebajando hasta en una hora este proceso de triaje.
El equipo de investigación entrenó modelos de aprendizaje automático utilizando datos de pacientes registrados en UCLH entre mayo de 2019 y julio de 2021. Estos evaluaron la probabilidad de cada paciente de ser admitido en el hospital desde el departamento de emergencias en función de datos que van desde la edad y cómo llegó el paciente al hospital, hasta resultados de las pruebas y el número de consultas, y combinó estas probabilidades para obtener una estimación general del número de camas necesarias.
Durante la prueba piloto, el sistema de IA para la predicción de ocupabilidad de las camas mejoró notablemente respecto al método tradicional. Con un pronóstico diario de cuatro admisiones a través del modelo experimental, redujeron el número de previsiones calculado de manera convencional, cifrado en 6,5. De esta manera, disminuyó casi en un tercio la cantidad de imprecisiones.
 
 
Durante la prueba piloto, el sistema de IA para la predicción de ocupabilidad de las camas mejoró notablemente respecto al método tradicional
 
 
Mediante las observaciones preliminares y la evidencia anecdótica, los investigadores estimaron que las capacidades de pronóstico del sistema de IA redujeron, en promedio, hasta una hora de espera por una cama para el paciente. Aun así, puede haber una variación considerable de un paciente a otro, por lo que esta estimación debe confirmarse con más investigación.
“Esta herramienta de inteligencia artificial será enormemente valiosa para ayudarnos a administrar las admisiones y el flujo de pacientes”, afirma Alison Clements, Jefa de Operaciones, Flujo de Pacientes y Preparación para Emergencias, Resiliencia y Respuesta en UCLH.
La profesora Sonya Crowe, Directora de la Unidad de Investigación Operacional Clínica de la UCL, explica que hasta el momento la mayoría de las aplicaciones de inteligencia artificial en el sector sanitario “se han centrado en preguntas clínicas, mientras que esta herramienta tiene como objetivo ayudar al lado operativo del cuidado de la salud, es decir, cómo se ejecuta y administra”.
En definitiva, los investigadores del UCL están desarrollando un proyecto centrado en la gestión de los recursos hospitalarios con el objetivo de facilitar la atención médica y mejorar la experiencia del paciente en el centro. Aunque todavía se está trabajando en mejorar la capacidad del sistema de IA, la implementación del sistema en los dos últimos años han permitido a los profesionales del UCLH comprobar la eficiencia del programa para trasladar los pacientes desde urgencias al hospital.
Referencia:
OAD-ES-AMG-0001
 

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