Predicción de inasistencias en clínicas ambulatorias con inteligencia artificial
Título original: No Show Prediction at Outpatient Clinic
QUÉ VENÍA PASANDO
Las clínicas ambulatorias del Ministerio de Asuntos de Salud de la Guardia Nacional enfrentaban altas tasas de inasistencia a citas, lo que desperdiciaba recursos hospitalarios y afectaba el acceso a la atención de otros pacientes.
QUÉ SE HIZO
Los departamentos de Tecnología de la Información, Clínicas Ambulatorias y Servicios al Paciente desarrollaron un modelo de inteligencia artificial para predecir qué pacientes probablemente faltarían a sus citas en clínicas ambulatorias, basado en datos de registros médicos electrónicos. El modelo se integró en el sistema BESTCare para apoyar la toma de decisiones sobre programación de citas.
QUÉ CAMBIÓ
La tasa de inasistencia se redujo 10%. Se ahorraron aproximadamente 2.833.825 riales sauditas por reducción de citas no utilizadas. La tasa de acceso a la atención aumentó de 12,54% a 21,19%.
Lo declaró quien presentó el caso. Nadie lo auditó.
QUÉ DEJA
Los modelos de aprendizaje automático son efectivos para resolver problemas complejos de optimización de recursos que resultan difíciles con métodos tradicionales, permitiendo mejores estrategias de programación y gestión hospitalaria.
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