​Salud pública: La integración de la IA permite reducir las listas de esperas

Desde evitar los tacos cuando vamos en auto, traducir documentos a distintos idiomas, transcribir reuniones, utilizar asistentes de voz hasta desbloquear nuestros celulares con reconocimiento facial... La Inteligencia Artificial (IA) se ha integrado como solución a diversos problemas de nuestra vida cotidiana.

No en vano, la IA es una de las industrias de mayor crecimiento en el mundo. El informe “Acelerando la Transformación Digital en la Próxima Normalidad”, desarrollado por Computer Global Solution (CGS) -compañía líder en aplicaciones de negocios, programas de e-learning y servicios de outsourcing-, determinó que la IA es fundamental para optimizar las operaciones de diversos rubros.

Según CB Insights, una parte significativa de los recursos destinados a la IA han sido asignados a la atención médica simplificando la labor de médicos y administradores de hospitales al realizar tareas que normalmente realizan los humanos, pero en menos tiempo y a una fracción del costo. Desde diagnósticos más rápidos hasta cirugías asistidas por robots, la adopción de la IA en la salud está avanzando en el tratamiento médico y mejorando las experiencias de los pacientes.

Es en este ámbito donde la IA puede desempeñar un papel importante ya que tiene la capacidad de explorar un amplio abanico de posibilidades para reducir drásticamente una de las problemáticas más comunes del sistema de salud: las no-asistencias a las horas médicas, las cuales empeoran las listas de espera a nivel nacional.

Una solución inteligente en hospitales chilenos

Con el fin de enfrentar este desafío, CGS ha implementado una solución patentada de reserva de horas impulsada por IA en hospitales y clínicas de nuestro país. “Poniendo énfasis en la gestión, la digitalización y la optimización de recursos, logramos una situación beneficiosa para los hospitales, los médicos y sus pacientes, disminuyendo significativamente la lista de espera”, comenta Pablo Rossel, CEO de CGS Chile.

El sistema ha sido utilizado en el Hospital La Florida, cuyos resultados han tenido implicancias significativas en cómo se evalúa la salud pública cuando se trata de satisfacción de los pacientes. “Nuestras mediciones indican que un hospital, que atiende a miles de personas al mes, puede tener una tasa de no presentación de alrededor del 25%. Si pudiéramos reducir a la mitad esa cifra, cada mes cientos de pacientes más podrían obtener la atención médica que necesitan, y así se aborda directamente esa demanda acumulada que no se ha cumplido durante tanto tiempo”, agrega el ejecutivo.

IA aplicada a las horas médicas

Para solucionar la problemática señalada, la compañía internacional desarrolló SmartCall/IA, un motor de IA con el objetivo de agilizar el proceso de programación de horas médicas. Este motor utiliza técnicas de seguimiento y monitoreo de la tasa de no presentación, lo que permite identificar patrones en los que es probable que los pacientes cancelen o no se presenten a sus horas médicas.

El sistema de análisis se basó en tres funciones principales: revisión y estructuración de datos, clasificación de citas y predicción de riesgos para cada hora médica. A través de un algoritmo especializado, se procesan los datos y se generan modelos estadísticos que ofrecen información individual y grupal sobre las tendencias y los riesgos de no presentación.

Basado en algoritmos no supervisados (para descubrir patrones) y supervisados (para reconocer patrones) la IA clasifica a los pacientes en grupos de riesgo mediante una puntuación que va de 0 a 100. Aquellos con más de 90 puntos se consideran de alto riesgo, mientras que aquellos con una puntuación baja tienen mínima probabilidad de cancelar.

Una vez que los pacientes están clasificados, el sistema evalúa los espacios disponibles en la agenda del hospital o centro médico para aquellos con mayor riesgo de cancelación. Al hacerlo, se incrementa el número de pacientes atendidos y se llenan las horas que quedan entre las citas, permitiendo recuperar el tiempo y los ingresos perdidos.

Durante un período de seis meses, el modelo desarrollado por CGS gestionó más de cuatrocientas mil horas médicas, al mismo tiempo que se comunicaban proactivamente con los pacientes para confirmar las visitas al hospital, exámenes, procedimientos o consultas, y se encargaban de la gestión de la lista de espera para reducir las ausencias. Se observó una reducción significativa en las no presentaciones de los pacientes que respondieron a las confirmaciones (16,4%) en comparación con aquellos que no lo hicieron (26,7%).

La diferencia fue aún más marcada al comparar los sistemas utilizados para establecer las horas médicas: el método digital impulsado por IA registró un 14,1% de no presentaciones, mientras que el porcentaje de no presentaciones para las citas establecidas por agentes telefónicos fue del 21,8%. Es importante destacar que, los métodos digitales impulsados por IA manejaron casi tres veces más solicitudes en comparación con el teléfono y aún así presentaron una tasa de no presentación más baja.

“Con esta solución hemos podido optimizar el tiempo de los médicos, permitiéndoles brindar una atención de mejor calidad a los pacientes. Nos ha ayudado a reducir nuestra tasa de no presentación en un 22,5%, lo que ha significado una mejor atención para cientos de personas más, además de destacar el crecimiento sustancial en la mejora de la experiencia del paciente”, señala Francisca Rojas, líder de Estrategia de Contacto, Hospital La Florida.

Con eso se ha demostrado que un sistema de agendamiento impulsado por IA tiene un impacto positivo en la vida de los pacientes, médicos y administradores de hospitales al optimizar la gestión del tiempo. De esta manera, se aborda una necesidad básica y fundamental de la salud: garantizar que las personas tengan acceso a servicios médicos cuando más los necesiten.