Departamento de Salud
Sistema de ayuda a la toma de decisiones para optimizar los ingresos hospitalarios
Sector: Sanidad y ciencias de la vida
El Departamento de Salud gestiona varias clínicas de cuidados intensivos y unidades especializadas en medicina interna, oncología y geriatría
Como parte de una iniciativa estratégica de digitalización, el objetivo era mejorar la asignación de recursos médicos, mejorar las decisiones de admisión y garantizar una atención al paciente de alta calidad. Las limitaciones de capacidad en la atención hospitalaria debían abordarse mediante el apoyo basado en datos, sin sobrecargar al personal ni interferir con los sistemas de documentación clínica existentes.
Situación actual
Antes del proyecto, muchos ingresos hospitalarios se basaban en juicios individuales sin un soporte digital basado en pruebas.
No había una evaluación coherente de si un ingreso era médicamente necesario, adecuado o evitable. Especialmente en casos complejos o con documentación de texto libre, se carecía de criterios fiables para la toma de decisiones. Esto provocaba a menudo ingresos evitables, un uso ineficiente de las camas y una mayor carga de trabajo para los equipos clínicos y administrativos.
El reto
El principal reto consistía en crear un sistema ágil y clínicamente viable capaz de analizar datos de texto libre del proceso de admisión en tiempo real y, al mismo tiempo, cumplir plenamente la normativa de protección de datos.
La herramienta tenía que identificar indicadores relevantes, estancias previas y patrones de atención basándose únicamente en datos de texto, sin requerir interfaces adicionales ni alterar los flujos de trabajo clínicos. El objetivo final era ofrecer recomendaciones automatizadas y transparentes para los ingresos hospitalarios.
La solución
CONVOTIS desarrolló un sistema modular de apoyo a la toma de decisiones basado en el procesamiento del lenguaje natural, árboles de decisión y grandes modelos lingüísticos con vocabulario médico.
Se analizaron registros de pacientes de los últimos 20 meses en un entorno de formación estrictamente separado. El sistema procesa entradas clínicas de texto libre, detecta patrones como reingresos o visitas previas a urgencias y ofrece recomendaciones automatizadas sobre ingreso hospitalario o cuidados alternativos, perfectamente integradas en el contexto clínico, sin necesidad de inicios de sesión adicionales.
El resultado
La solución reduce de forma demostrable los ingresos hospitalarios innecesarios, sobre todo en los casos que carecen de una indicación médica clara.
La ocupación de camas se optimizó de forma mensurable, los recursos pudieron planificarse con mayor eficacia y se racionalizaron las vías de los pacientes. Los médicos reciben una base sólida para tomar decisiones de ingreso sin que se interrumpa su rutina. Al mismo tiempo, la dirección del hospital se beneficia de cifras de casos más precisas y de un mejor control presupuestario, lo que se traduce en beneficios cuantificables para el personal, las operaciones y la atención al paciente.
Técnico
Aspectos destacados
Incluso los proyectos complejos pueden resumirse en términos técnicos claros. Las cifras clave y los rasgos distintivos ofrecen una visión de la aplicación concreta: mensurable, tangible y transparente.
- Análisis de 20 meses de datos de pacientes
- Clasificación mediante árboles de decisión y redes neuronales
- Integración de los LLM con la tokenización médica
- Tratamiento en tiempo real de datos de admisión de texto libre
- Separación clara de los entornos de formación y producción
- Lógica de recomendación basada en indicaciones
El sistema ayuda al personal médico durante los ingresos hospitalarios sin interrumpir los flujos de trabajo. Los recursos se utilizan de forma más eficaz, se reduce la ocupación de camas y se evitan tratamientos innecesarios, lo que supone un valor cuantificable para el personal, los pacientes y el funcionamiento del hospital.
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