Objetivo Principal
Aumentar la eficiencia en la atención a las personas en hospitales públicos y minimizar la mayor cantidad de pérdidas
Descripción
El sistema es capaz de optimizar la agenda hospitalaria, ya que, los pacientes que no se presenten a sus horas médicas generan pérdidas, sobre todo en hospitales públicos. El sistema calcula la probabilidad de que los pacientes no lleguen a sus horas médicas utilizando diversos datos. Las variables que se utilizan para realizar el cálculo son: (1) El historial médico del paciente. (2) Factores geográficos: dónde vive y distancia de la vivienda al establecimiento de salud. (3) Factores sociales: edad, dependencia de un tercero, entre otros.
El sistema recuerda las citas a los pacientes y al doctor. Según estudios realizados, la conducta del paciente es distinta dependiendo de la especialidad. Además, el sistema analiza los motivos de las inasistencias.
Otra característica del modelo es que no todos los hospitales tienen el mismo sistema. Se diferenciaron los datos por establecimiento de salud, ya que, los hospitales tienen diversos datos y pacientes diferentes.
Fuentes
- 1. Portal Corporativa Universidad de Chile. (24 de agosto de 2021). Científicos diseñan modelo para predecir conducta de pacientes mediante inteligencia artificial.
- 2. Centro de Modelamiento Matemático de la Facultuda de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile. ( 10 de agosto de 2021). ¿Tienes hora al médico y no asistes?: Científicos diseñan modelo para predecir conducta del paciente mediante int
- 3. Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile (FCFMM). OpenBeauchef. (18 de octubre de 2021). Dra. Jocelyn Dunstan: “Los algoritmos, al igual que las personas, se equivocan”.