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¿Será posible predecir los picos de urgencias sanitarias gracias a la Inteligencia Artificial?

En pleno proceso de digitalización y transformación tecnológica de los centros sanitarios españoles, el uso de la Inteligencia Artificial aparece como la principal herramienta para mejorar la gestión de urgencias y hacer de este ámbito un espacio más eficiente

14:45 - 17 de Agosto del 2022
¿Será posible predecir los picos de urgencias sanitarias gracias a la Inteligencia Artificial?

Si algo ha puesto de manifiesto la pandemia es la necesidad de reforzar la asistencia sanitaria. Una herramienta clave para este proceso será la digitalización, pues desde el propio sector sanitario se ha detectado que analizar grandes volúmenes de datos puede mejorar la antelación, planificación y respuesta ante una crisis o pandemia como la que hemos vivido recientemente.

Para Ruth Cuscó, directora gerente de ASHO, empresa líder nacional en la prestación de servicios de codificación de altas hospitalarias, este proceso de digitalización no es solo un requisito indispensable para mejorar la calidad de los servicios sanitarios en España, sino que su aplicación "permitirá evitar el colapso en áreas tan importantes como los servicios de urgencias, de modo que la atención individualizada a cada uno de los pacientes por parte del personal sanitario mejorará en el proceso".

El buen uso de la tecnología facilitará, por lo tanto, que se pueda gestionar la saturación del sistema sanitario español sin comprometer la calidad asistencial. En este sentido, tal y como recoge el estudio "Capacidad potencial de un centro coordinador de urgencias y emergencias para predecir ingresos hospitalarios y en unidades de cuidados intensivos por COVID-19", una codificación adecuada abre la puerta a una predicción con semanas de antelación los picos de ocupación hospitalaria en planta y en UCI por pacientes ingresados por COVID-19.

Para muchas enfermedades y patologías, la detección precoz de los síntomas es imprescindible, y cada minuto cuenta. En casos como la parada cardiorrespiratoria, el infarto, el ictus, el traumatismo grave o la sepsis resulta fundamental luchar contra el tiempo para garantizar una probabilidad de supervivencia mayor del paciente.

"En este sentido, uno de los retos de la tecnología será optimizar la gestión del servicio de urgencias, ser capaz de medir la afluencia de pacientes y procurar diagnósticos y tratamientos de manera más rápida y eficaz", añade la experta, quien destaca la importancia de una correcta codificación de las llamadas por síntomas a los centros permite predecir hasta con dos semanas de antelación picos de ocupación hospitalaria por coronavirus, por ejemplo.

El triaje Manchester y el SET, claves para unas urgencias eficientes

El objetivo de los hospitales es que el paciente que acude con una patología grave no espere sin tratamiento. Es por esta razón que, a su llegada, se realiza el llamado triaje con un sistema de preguntas "Manchester", que facilita la correcta gestión del flujo de pacientes y las necesidades de cada uno de ellos. 

En el caso concreto del sistema sanitario español, son dos las herramientas que se han implementado con mayor frecuencia en los servicios de urgencias hospitalarias: el Sistema Español de Triaje (SET) y el Sistema Manchester (MTS). 

"El propósito del triaje", explica Cuscó, "es determinar el nivel de prioridad con el que se debe atender a los pacientes de urgencias. Existen 5 niveles, siendo el primero el de acción inmediata y el quinto el que puede soportar una mayor espera de hasta 240 minutos".

ASHOCOODE y las urgencias

Además del servicio de codificación hospitalaria, ASHO ha desarrollado tres softwares o sistemas de automatización y ayuda a la codificación (SAC) basados en machine learning (IA), herramientas que por su innovación son claves en el escenario de la codificación sanitaria en el país: ASHOCOODE, ASHOINDEX y ASHOONE.

En el caso de ASHOCOODE, se trata del software que posicionó a la marca como líder del sector. Está dirigido a los profesionales asistenciales y al personal médico de urgencias, consultas externas, hospital de día y listas de espera, y permite codificar grandes volúmenes de procesos mediante un sistema propio de procesamiento a de lenguaje natural (PLN) lo que simplifica y acorta considerablemente el proceso de codificación.

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