Así puede la tecnología ayudar a reducir las listas de espera sanitarias

Gracias al Big Data, ya es posible saber el perfil de paciente que no va a acudir a su cita con el médico. Este simple hecho ya ayudaría en la mejor gestión de los recursos sanitarios. Este es solo un ejemplo de cómo la tecnología puede ayudar a reducir las listas de espera sanitaria. Pero hay otros tantos.

Es cierto que no debe resultar muy agradable recibir la llamada de un robot preguntando por cómo nos encontramos, por la evolución de una enfermedad. Sin embargo, ante la imposibilidad de que el médico pueda realizar ese seguimiento con todos los pacientes, igual no es una idea tan descabellada. “El asistente virtual Lola utiliza inteligencia artificial para realizar masivamente llamadas de seguimiento a un número ilimitado de pacientes”, nos explica Pablo González Moro, managing director de Futurs, la división tecnológica del grupo hospitalario Ribera. “Lola les llama y les hace un cuestionario periódico sobre su estado de salud, analiza las respuestas, las convierte en datos y los traslada a una plataforma, a través de la cual se pueden establecer alertas para que los profesionales contacten con los pacientes. Esos datos recogidos y filtrados por la inteligencia artificial permiten una supervisión mucho más ágil, con un notable ahorro de tiempo para los propios médicos”. Añade González Moro que sin Lola estas llamadas ilimitadas y simultáneas no serían posibles y que recibirles en consulta o tener que llamarles uno por uno haría aumentar la lista de espera en los servicios afectados.

Vemos cómo el Big Data y la tecnología en general pueden ayudar a optimizar los recursos y los procesos de las organizaciones sanitarias. Sin embargo, desde Futurs nos advierten de que “es importante reseñar que la tecnología por sí sola no sirve, sino que tiene que conjugarse con otros dos elementos críticos: el personal humano que está detrás de ella (asistencial y no asistencial) y los procesos que sigue la organización”.

Llevando esa tecnología al día a día de un hospital, a ejemplos más palpables, encontramos soluciones básicas como la historia clínica electrónica (Cynara Care) donde la digitalización de las listas de espera permite controlar exactamente qué pacientes están en esa situación y por qué. “Podemos identificar aquellos procesos que necesitan una atención más urgente en unos plazos concretos, como las patologías oncológicas, que necesitan una intervención más inmediata”, explica el director general de Futurs.

Sobre el uso del big data y de los pacientes ‘más informales’, es tajante: “Cuando un paciente no acude a una cita, ese hueco queda desaprovechado. Si somos capaces de identificar qué pacientes tienen una mayor probabilidad de no asistir a una cita y actuar de forma activa, estaríamos reduciendo las listas de espera”.

Le preguntamos por cómo se introducen estas soluciones tecnológicas entre las batas y los quirófanos. “En algunos hospitales hemos empezado a implementar soluciones de Internet de las cosas (IoT) que permitirán disponer de información mucho más precisa y detallada acerca de nuestros procesos, ayudándonos a identificar los cuellos de botella y a mejorarlos en su conjunto”. Reconoce que llevan tiempo en el Grupo Ribera en diferentes herramientas alrededor de la Suite Cynara. Ésta avanza hacia “un concepto mucho más dinámico de la historia clínica”. “No solo porque debe ser un conjunto de datos fáciles de compartir por parte de todos los facultativos, departamentos y hospitales que traten a un paciente, sino porque también debe adaptarse y modernizarse de forma continua”, puntualiza.

Las innovaciones también llegan a los métodos de diagnóstico, por ejemplo, en dermatología. “Contamos con una solución que aplica inteligencia artificial para interpretar las imágenes con algoritmos que procesan la información recibida, detectando rápidamente agravamientos y empeoramientos para alertar al profesional sanitario y que pueda realizar un seguimiento más ágil y proactivo”, explica González Moro.

Los algoritmos que han desarrollado en Futurs también les han permitido “prever empeoramiento clínico de pacientes Covid” que podrían necesitar ingresar en la Unidad de Cuidados Intensivos. También han diseñado algoritmos para analizar y reducir el riesgo de sufrir úlceras por presión o caídas intrahospitalarias. “Todo ello mejora la eficiencia en el tratamiento y cuidado de los pacientes durante su hospitalización. Además, dichos algoritmos clasifican a los pacientes y nos ayudan a centrar la atención en aquellos que tienen un estado de salud grave. Gracias a estas aplicaciones de la tecnología, la IA y el Big Data, podemos tener listas de espera con menos demora. Si tienes pacientes más sanos, puedes atender antes a los que están enfermos”, sentencia este experto en tecnología aplicada a la gestión sanitaria.

Y recuerda: “La implantación de esta tecnología por sí sola no ayudará a la disminución de las listas de espera si no van acompañadas de cambios adicionales o culturales. Es importante la promoción de la cultura data-driven, en la que las decisiones estén guiadas por los datos y la evidencia”.