Notus- empresa de analitica avanzada e IA- desarrolló un estudio y modelo predictivo para estimar los tiempos de estadía hospitalaria de pacientes, utilizando una serie de datos que busca evitar errores y mejorar la planificación de camas, reconociendo la importancia de esta estrategia en la gestión eficiente de recursos.
En la dinámica hospitalaria, la gestión eficiente de recursos es un desafío constante que impacta tanto a los pacientes como a los centros de salud. Es por eso que en Notus, empresa de analítica avanzada e Inteligencia Artificial perteneciente a Matrix Consulting, elaboraron un estudio y un modelo predictivo para estimar los tiempos de estadía de los pacientes en camas hospitalarias, con el objetivo de mejorar la eficiencia operativa y la calidad asistencial.
Este proyecto surge en respuesta a la necesidad de optimizar el uso de camas hospitalarias, un recurso escaso y costoso, especialmente en países como Chile, donde la disponibilidad de camas se sitúa por debajo del promedio de la OCDE, es más, según un informe Health at a Glance (OCDE, 2021), en Chile sólo hay dos camas por cada mil habitantes, cifra inferior al promedio de la OCDE de 4.2 camas.
El estudio que realizó Notus se basó en una extensa base de datos anonimizada de pacientes, que proporcionó información detallada sobre variables relevantes, como datos demográficos, resultados de exámenes y tiempos de estadía en camas hospitalarias.
“Utilizando esta información, implementamos modelos de machine learning de regresión para predecir los tiempos de estadía de los pacientes. Tras un riguroso proceso de ajuste y evaluación, logramos desarrollar un modelo altamente preciso, con un coeficiente de determinación (R^2) de 0.97 en los datos de prueba. Sin embargo, para simplificar el modelo y mantener su eficacia, se eliminaron variables menos relevantes hasta alcanzar un R^2 de 0.95”, comentó Juan Paul Idrovo, Data Scientist en Notus.
Según el estudio “Hospitalizaciones Evitables y su relación con la disponibilidad de Infraestructura de Atención Primaria de Salud” (Alarcón y Aguilar, 2022), uno de cada 10 pacientes que son dados de alta corresponden a hospitalizaciones “evitables”, y sin embargo, utilizaron un alto porcentaje del recurso.
El objetivo principal de esta iniciativa es mejorar la planificación de recursos hospitalarios, evitando hospitalizaciones innecesarias y optimizando la utilización de camas. Además de reducir costos, lo que contribuye a mejorar la calidad de la atención al paciente garantizando una distribución más eficiente de los recursos disponibles.
