Es bien conocido que el sector sanitario se está beneficiando rápidamente de soluciones en el campo de la IA y ML que permiten ayudar a detectar tumores, gestionar historiales, acompañar al paciente mediante chatbots o ayudar con diagnósticos.
La analítica prescriptiva también ofrece soluciones para apoyar la toma de decisiones en el sector sanitario, mediante bien la optimización del uso de los recursos disponibles, o bien el análisis what-if basado en la simulación de sus sistemas y procesos.
En este post vamos a ofrecer un resumen de los casos de uso mencionados en este blog.
Optimización de uso de quirófanos
Los quirófanos son la principal fuente de ingresos de los centros hospitalarios. Además, el tiempo medio en lista de espera para intervenciones quirúrgicas es uno de los indicadores clave de la calidad de un sistema sanitario.
Actualmente, la planificación de intervenciones quirúrgicas se lleva a cabo mediante un proceso similar en todos los hospitales. Se basa en una disposición de quirófanos inicial para cada servicio sobre la que, tras recibir la información de la disponibilidad de quirófanos, se planifican de manera individual y aislada sus intervenciones. Una vez realizadas las planificaciones de cada servicio, éstas son revisadas por un comité médico central que detecta las incompatibilidades generadas en la unión de toda la programación. Estas incompatibilidades pueden deberse a múltiples motivos: falta de personal, necesidades de material solapadas, etc.
La clave para mejorar este proceso reside en que en esta planificación no se atienden otras cuestiones relacionadas con la productividad como la coordinación con los equipos de limpieza o los encargados del movimiento de pacientes, lo cual ocasiona de manera puntual retrasos o tiempos muertos en los quirófanos. Además, tampoco se considera la disponibilidad de los recursos materiales necesarios de otras unidades hospitalarias ligadas al bloque quirúrgico, como las unidades de esterilización o la de radiología.
La Analítica Prescriptiva permite el desarrollo de un sistema de gestión de los recursos y las operaciones quirúrgicas, que ofrezca la programación óptima (en términos de tiempos de espera) de las operaciones, con su asignación a cada quirófano y los profesionales médicos asociados a cada una de ellas, los tiempos de limpieza de cada quirófano, la necesidad de los celadores para el movimiento de pacientes y la necesidad de recursos materiales de otras unidades del hospital.
Puedes leer más sobre ello aquí.
Dimensionamiento del servicio de ambulancias
Mejorar la asignación de ambulancias a bases en una ciudad, cubriendo toda el área y atendiendo a todos los residentes de la mejor manera posible, implica un tiempo de atención menor a una emergencia con el mismo número de recursos.
Es un problema para el que vale la pena encontrar la mejor solución posible, pero no es sencillo de resolver, incluso con técnicas avanzadas.
En baobab hemos planteado una metodología propia que se apoya sobre simulaciones y una técnica iterativa conocida como Recocido Simulado, y que permite obtener una solución muy cercana al óptimo matemático.
Predicción de congestión
Es un tema que tratamos aquí. Dada una predicción de demanda, es posible crear una solución que calcule la congestión resultante al emplear diferentes criterios para la asignación de recursos (análisis “what if”), con el fin de ayudar a determinar la mejor línea de acción.
La predicción de la demanda también puede ser refinada considerando los factores externos para la demanda de recursos sanitarios. Por ejemplo, la demanda de administración de vacunas se puede refinar considerando la distribución de edad de la población, los plazos de administración, la virulencia de la enfermedad, la propagación de la misma en función de la meteorología, etc.
Simulación de hospitales
Dada la exigente naturaleza del entorno hospitalario, en el que no es sencillo realizar experimentos ni ensayos, el gemelo digital es una herramienta de gran ayuda, ya que permite replicar fielmente un área o sección para llevar a cabo análisis de escenarios.
Sobre esta simulación, es posible plantear diferentes escenarios como variar el personal disponible, aumentar el número de recursos y observar el impacto sobre el funcionamiento del sistema, considerando todos los cuellos de botella simultáneamente y contemplando la variabilidad en los tiempos de procesado del sistema.
Fotos:
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