Antecedentes
Dada la alta afluencia de pacientes en el Servicio de Urgencias del Hospital Universitario Puerta de Hierro de Majadahonda (como en cualquier otro hospital con similares características y complejidad), hablamos de alrededor de 550 pacientes diarios, a los jefes de servicio y al equipo directivo solo nos era posible conocer la caracterización de los pacientes atendidos un año después, tras realizarse el cierre anual de indicadores.
Por tanto, esta situación dificultaba enormemente la toma de decisiones relativas a la gestión del Servicio de Urgencias y, concretamente, no nos permitía adelantarnos a escenarios cambiantes.
Retos
Los objetivos de este proyecto fueron, por tanto, disponer de la información necesaria para conocer las patologías atendidas de forma diaria en los Servicios de Urgencias (tanto de adultos como de niños); así como obtener datos que permitieran adecuar los recursos asignados en la urgencia para mejorar la atención de los pacientes.
Cabe destacar que antes de la implantación del proyecto, los profesionales hacían recuento de las incidencias, perfiles de pacientes etc. de manera manual, lo que les obligaba a dedicar más tiempo del necesario a analizar datos y a tomar decisiones.
Fases
Orden cronológico de la implantación de la plataforma Rosetta360 System AI:
-Interoperabilidad con los sistemas del hospital.
-Anonimización segura.
-Procesamiento del lenguaje natural (PLN).
-Análisis de calidad de los episodios clínicos.
-Clasificación en CIE-10, Snomed, Loinc.
-Soporte de ayuda a la codificación.
-Formación para los profesionales que van a usar la plataforma.
-Procesamiento por lotes o en tiempo real: permite a los profesionales recibir información sobre el estado de los datos por medio de mensajes.
-Sistemas de alarmas clínicas a demanda: permite a los profesionales anticiparse a la afluencia de pacientes, así como a sus diagnósticos.
-Sistema de análisis predictivo, permite a los profesionales anticiparse a la afluencia de pacientes así como sus diagnósticos.
-Generador de clones clínicos, que genera gemelos digitales partiendo de patrones reales, que se usan tanto para actividades de investigación como para la docencia.
Nuevos Servicios
La plataforma permite afrontar de forma escalonada diferentes niveles de complejidad: la calidad de los datos; su procesado en tiempo real para su clasificación; la confiabilidad de la información oportuna; la implantación de filtros y alarmas; así como el establecimiento de núcleos de interés por servicio para la personalización según las necesidades de cada servicio.
Por ejemplo, ahora podemos detectar si hay una afluencia superior a lo esperado en alguna patología o afección (lo que resulta muy útil a efectos de captar algún hecho anómalo y la gestión adecuada de los recursos); así como podemos tomar a diario decisiones basadas en la evidencia de datos reales y oportunos.
Otra cuestión es que, medioambientalmente, nos preocupaba que el procesamiento de datos con IA generara un importante impacto de CO2. No obstante, gracias a la política de calidad y sostenibilidad de Alhambra, los procesos son “Neutral CO2”. Por tanto, se encuentra dentro de las líneas estratégicas del hospital.
Conclusiones
Todas las mejoras expuestas anteriormente, que impactan directamente en la atención que recibe el paciente, han sido posibles gracias a la tecnología Rosetta360 System AI de Alhambra Health (Área de salud de Alhambra IT), una tecnología que posibilita el ahorro en tiempo y esfuerzo de los profesionales, así como garantiza la confiabilidad de la información y del procesado de los datos.
Aún queda mucho por hacer, y la tecnología de la IA es una palanca de transformación que ayuda a los profesionales en su día a día, pero las decisiones, ineludiblemente, siguen siendo de los profesionales.
Patrocinadores Premios @aslan 2024
Implantado en:
Hospital Universitario Puerta de Hierro de Majadahonda (Madrid)
Periodo de ejecución:
01/01/2023 - 05/03/2024
Socio tecnológico destacado:
