Planificación data-driven para mejorar procesos y decisiones
Aplicamos analítica predictiva y prescriptiva para optimizar los procesos y servicios del sector salud y que estos sean más eficientes.
¿Qué es la optimización inteligente de procesos de salud?
La optimización inteligente de procesos de salud, sean asistenciales o no asistenciales, se basa en planificar mejores estrategias para llevarlos a cabo y tomar así mejores decisiones. Optimizar una tarea o un proceso de salud consiste en realizarlo de la mejor manera posible.
No obstante, la toma de decisiones clínicas depende de muchos factores interdependientes (demanda de un servicio, tipo de pacientes, disponibilidad de recursos, etc.) que pueden entrar en conflicto, por lo que hay que aplicar restricciones para tomar una decisión final válida.
Algunas tareas y procesos que se podrían englobar en la optimización inteligente de procesos de salud:
Optimización de rutas clínicas o etapas de un proceso asistencial
Predicción de la demanda esperada de un determinado servicio
Optimización del mantenimiento de aparatos e instalaciones
Optimización de las cargas de trabajo de los profesionales sanitarios
¿Cómo optimizamos los procesos de salud con IA?
Se utilizan técnicas de análisis de datos e inteligencia artificial para simular distintos escenarios y evaluar qué acciones y decisiones darán los mejores resultados.
En contextos complejos como el de la salud, la optimización inteligente de procesos parte del procesamiento y análisis de los datos disponibles, para contar con más información sobre los mismos. Con estos, se entrenan sistemas de inteligencia artificial que apoyen la planificación de las tareas asociadas a los procesos con diferentes recomendaciones.
Hay dos aproximaciones diferentes para resolver este tipo de problemas de optimización en el sector salud:
TÉCNICAS PURAS DE OPTIMIZACIÓN
Se emplean simulaciones y modelos predictivos basados en los datos históricos y reglas o protocolos médicos. Se define una variable a optimizar y un objetivo: minimizar tiempo, maximizar beneficios, reducir costes, etc.
APRENDIZAJE POR REFUERZO
Con el aprendizaje por refuerzo la máquina aprende a partir de su propia experiencia con los datos. Interacciona con la información disponible en un entorno simulado y refuerza o descarta acciones en base a las recompensas que obtiene, hasta dar con el comportamiento ideal.
Aplicaciones de la optimización inteligente de procesos de salud
Dentro del sector de la salud hay múltiples áreas donde las técnicas de optimización ayudan en la toma de decisiones:
Listas de espera
Ajustar las listas de espera de pacientes para unas operaciones concretas teniendo en cuenta de forma dinámica la oferta y demanda de quirófanos y la disponibilidad de personal.
Transporte sanitario
Se pueden optimizar procesos logísticos y de distribución de recursos: personas, medicamentos, materiales, etc. Por ejemplo, para definir la ruta más segura y rápida en el traslado de un paciente en ambulancia.
Tratamientos a medida
Optimización de tratamientos médicos de largo recorrido de manera que se hagan recomendaciones sobre medicamentos a administrar y las dosis (Dynamic Treatment Regime).
Recursos Humanos
Organizar los turnos del personal sanitario manteniendo un buen nivel de atención a los pacientes y reduciendo los costes, a la vez que se garantizan sus condiciones laborales y bienestar.
Stock en farmacia
Ajustar al máximo las unidades almacenadas de un medicamento, teniendo en cuenta su demanda diaria y las restricciones de sus condiciones de almacenaje.
La optimización inteligente de procesos de salud favorece una mejor gestión de los recursos, para que los especialistas médicos puedan ocuparse principalmente de las personas.
Beneficios de la optimización inteligente de procesos de salud
Con la optimización inteligente de procesos de salud, se consigue una mejor gestión de los procesos y los recursos sanitarios, pudiendo llegar a establecer automáticamente un plan de trabajo óptimo para los profesionales de la salud.
Mayor rapidez y eficiencia
La optimización inteligente de procesos agiliza y facilita la planificación de acciones y la toma de las mejores decisiones.
Planificación data-driven
El análisis de datos permite crear estrategias a medida de las diferentes tareas y servicios del sector salud.
Calidad de los servicios
La mejora de los procesos de salud implica una mayor satisfacción de los pacientes.
Gestión y ahorro de recursos
Prediciendo las demandas y necesidades de pacientes y profesionales, se puede mejorar la gestión de los recursos en hospitales y otros centros sociosanitarios.
En el IIC colaboramos con importantes hospitales españoles y aseguradoras médicas, lo que nos ha permitido conocer su forma de trabajo e implementar mejores soluciones para el sector salud.
