{"id":8483,"date":"2022-08-16T14:08:07","date_gmt":"2022-08-16T13:08:07","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=8483"},"modified":"2022-08-16T14:08:07","modified_gmt":"2022-08-16T13:08:07","slug":"la-inteligencia-artificial-en-la-sanidad-posible-solucion-para-las-listas-de-espera","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=8483","title":{"rendered":"La Inteligencia Artificial en la Sanidad, posible soluci\u00f3n para las listas de espera"},"content":{"rendered":"

La Inteligencia Artificial podr\u00eda acabar con uno de los principales problemas sanitarios, las listas de espera. Actualmente, un 38% de pacientes espera m\u00e1s de dos meses para tener su primera visita con un especialista<\/strong><\/p>\n

Las listas de espera son uno de los problemas m\u00e1s graves del sistema sanitario, algo que se ha visto agravado por la pandemia del coronavirus. Uno de los grandes retos a los que se enfrenta el sector, por lo tanto, es hallar f\u00f3rmulas para reducir el margen de tiempo necesario para realizarse pruebas diagn\u00f3sticas, recibir un tratamiento o pasar por quir\u00f3fano.
\nLos datos son claros, y muestran un importante d\u00e9ficit de recursos y organizaci\u00f3n. Por ejemplo, siete de cada diez operaciones que se realizan en el territorio nacional se hacen por el procedimiento de urgencia, a pesar de que algunos pacientes ya se encontraban en lista de espera. Lo m\u00e1s dram\u00e1tico es que el problema, lejos de solucionarse, se incrementa de forma progresiva: desde el a\u00f1o 2006, el n\u00famero de d\u00edas de espera se ha ido incrementando de forma paulatina, superando el 200% en algunos casos.
\nSeg\u00fan datos del sistema de listas de espera del Sistema Nacional de Salud (SNS), el n\u00famero de pacientes que se encuentra en lista para acceder a una intervenci\u00f3n quir\u00fargica no urgente, de traumatolog\u00eda, de cirug\u00eda general y aparato digestivo o de angiolog\u00eda y cardiolog\u00eda vascular lleva increment\u00e1ndose de forma constante desde el a\u00f1o 2006. Concretamente, el porcentaje ha aumentado en 58 puntos porcentuales desde ese a\u00f1o hasta el 2019. La tasa no ha dejado de aumentar, aunque en 2021 se observ\u00f3 una ligera reducci\u00f3n.<\/p>\n

LA SOLUCI\u00d3N<\/strong>
\nEn Sanidad, como en muchos otros \u00e1mbitos, los recursos son limitados. En el momento en el que la demanda es mayor a los recursos disponibles es cuando se generan la lista de espera. Adem\u00e1s, si estas no se gestionan adecuadamente pueden crecer de forma desorbitada, creando graves perjuicios para la salud de la poblaci\u00f3n. \u201cEl Big Data, la IA y la tecnolog\u00eda en general, son herramientas potent\u00edsimas para gestionar eficientemente las listas de espera, ayudando a la toma de decisiones y optimizando los diferentes procesos de las organizaciones sanitarias\u201d, afirma Pablo Gonz\u00e1lez, Managing Director de Futurs.
\nEn Futurs, divisi\u00f3n tecnol\u00f3gica del grupo sanitario Ribera, se trabaja en diferentes soluciones propias para facilitar la gesti\u00f3n asistencial y para velar por la salud de los pacientes. Su tecnolog\u00eda gira alrededor de la Suite Cynara, que integra todas las innovaciones a partir de un concepto mucho m\u00e1s din\u00e1mico de la historia cl\u00ednica. Gracias Cynara Care, su historia cl\u00ednica electr\u00f3nica, la digitalizaci\u00f3n de las listas de espera permite que la organizaci\u00f3n sanitaria tenga un control de qu\u00e9 pacientes est\u00e1n en espera y por qu\u00e9, adem\u00e1s de poder identificar aquellos procesos que necesitan una atenci\u00f3n m\u00e1s urgente.
\n\u201cCuando un paciente no acude a una cita, ese hueco que podr\u00eda ser aprovechado por otro paciente, queda desaprovechado; si somos capaces de identificar qu\u00e9 pacientes tienen una mayor probabilidad de no asistir a una cita y actuar de forma activa estar\u00edamos reduciendo las listas de espera\u201d, se\u00f1ala Gonz\u00e1lez. Adem\u00e1s, el uso de esta tecnolog\u00eda tambi\u00e9n permite determinar con mayor exactitud cu\u00e1l es el momento propicio para operar a un enfermo, lo que no solo reducir\u00eda las listas de espera, sino que adem\u00e1s beneficiar\u00eda a la propia salud del paciente.
\nLa Inteligencia Artificial ha demostrado ser un elemento que permite que la historia cl\u00ednica de un paciente sea m\u00e1s eficiente y que los facultativos puedan anticiparse a posibles problemas. Pero el uso de la IA es mucho m\u00e1s amplio y, en este sentido, Futurs cree que su uso puede ayudar en infinidad de \u00e1mbitos.<\/p>\n

CASOS DE USO<\/strong>
\nEl desarrollo de la IA en Futurs tuvo un punto de inflexi\u00f3n en abril de 2020, con todo el pa\u00eds confinado y con la experiencia por parte de los profesionales de Ribera Salud con los primeros pacientes COVID-19 de la pen\u00ednsula en el Hospital Universitario de Torrej\u00f3n. En ese momento, Pablo Gonz\u00e1lez y Mireia Ladios, Jefa de Calidad del grupo sanitario Ribera y Product Owner de Cynara en Futurs, decidieron llevar adelante un modelo predictivo que ayudara a los profesionales durante la pandemia. De esta forma, se desarroll\u00f3 un algoritmo que era capaz de detectar, previamente, el empeoramiento cl\u00ednico en los pacientes hospitalizados por coronavirus, lo que permit\u00eda conocer qui\u00e9nes pod\u00edan acabar necesitando ingresar en la Unidad de Cuidados Intensivos y cu\u00e1ndo.
\nUn modelo que tambi\u00e9n se ha aplicado en Futurs para desarrollar algoritmos que analizan y reducen el riesgo de sufrir \u00falceras por presi\u00f3n o ca\u00eddas intrahospitalarias. Todo ello, mejora la eficiencia en el tratamiento y cuidado de los pacientes durante su hospitalizaci\u00f3n. Adem\u00e1s, \u201cdichos algoritmos clasifican a los pacientes y nos ayudan a centrar la atenci\u00f3n en aquellos que tienen un estado de salud grave. Gracias a estas aplicaciones de la tecnolog\u00eda, la IA y el Big Data, podemos tener listas de espera con menos demora. Si tienes pacientes m\u00e1s sanos, puedes atender antes a los que est\u00e1n enfermos\u201d, sentencia Gonz\u00e1lez.
\nFuturs tambi\u00e9n ha trabajado en diferentes proyectos de coinnovaci\u00f3n, de la mano del programa Corporate de Ribera con Lanzadera. Junto a diferentes startups, ha sido capaz de implementar tecnolog\u00edas que mejoran el seguimiento de los pacientes, evitan desplazamientos innecesarios y reducen la lista de espera. Este es el caso de la dermatolog\u00eda digital que apoya el screening y el seguimiento de enfermedades de la piel. Esta soluci\u00f3n aplica Inteligencia Artificial para interpretar las im\u00e1genes con algoritmos que procesan la informaci\u00f3n recibida, detectando r\u00e1pidamente agravamientos y empeoramientos, alertando al profesional sanitario para que pueda realizar un seguimiento m\u00e1s \u00e1gil y proactivo.
\nTambi\u00e9n destaca el asistente virtual \u2018Lola\u2019, que utiliza IA para realizar masivamente llamadas de seguimiento a un n\u00famero ilimitado de pacientes. \u2018Lola\u2019 les llama y les hace un cuestionario peri\u00f3dico para conocer su estado de salud, analiza las respuestas, las convierte en datos y los traslada a una plataforma con la que se pueden establecer alertas para que los profesionales conecten con los pacientes. Esos datos recogidos y filtrados por la IA permiten una supervisi\u00f3n mucho m\u00e1s \u00e1gil y continua, con un notable ahorro de tiempo para los propios m\u00e9dicos.
\nPero hay muchos m\u00e1s proyectos de IA que el grupo sanitario Ribera est\u00e1 implementando de la mano de Futurs. Por ejemplo, en el Hospital Universitario del Vinalop\u00f3 se han instalado cajas de Inteligencia Artificial para reconocer los avisos de emergencia y alertar a las personas sordas de dichos avisos. Al reconocer sonidos de emergencia, env\u00eda alertas visuales a trav\u00e9s de luces instaladas y mediante una app que aquellos pacientes con problemas auditivos pueden bajarse en sus propios m\u00f3viles.<\/p>\n

Arriba, en la foto, Pablo Gonz\u00e1lez, Managing Director de Futurs \/ Imagen cortes\u00eda de Futurs<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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