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La tecnología da vida a la medicina de urgencias

Desde el diagnóstico a la mejora de los procesos y la gestión, los proyectos empresariales innovadores ya marcan diferencias en una actividad en la que cada segundo cuenta Una nueva app ayuda a valorar el nivel de dolor en las personas que acuden a Urgencias para mejorar su diagnóstico y atención

LAURA MONTERO CARRETERO

Las nuevas tecnologías han cambiado por completo las dinámicas de multitud de sectores y, como cabría esperar, los casos de uso en el entorno sanitario se han incrementado a una velocidad nunca antes imaginada. Quizá uno de los avances que se le vienen a la cabeza a cualquiera es la cirugía robótica, como la famosa máquina de precisión milimétrica DaVinci, pero hoy en día son muchas las innovaciones que se desarrollan dentro del mundo de la salud, estando en el punto de mira las situaciones de urgencia y emergencia, en las que cada minuto es crucial. Herramientas de gestión hospitalaria basadas en ‘machine learning’, dispositivos médicos mejorados, drones que portan desfibriladores… los ejemplos de aplicaciones abundan, siempre con la meta de ganar eficiencia en los procesos.

Para hacerse una idea, el tamaño del mercado de la inteligencia artificial en medicina se estima en 9.220 millones de dólares en 2023 y se espera que alcance los 29.240 millones en 2028, según un informe de Mordor Intelligence. El interés está ahí, por lo que desde diversos frentes emanan los proyectos.

Julianna Ribera, doctora en medicina y bióloga con más de 25 años de experiencia en gestión sanitaria a diferentes niveles, conoció a Ricard Gavaldà, catedrático del departamento de Computación de la Universidad Politécnica de Catalunya, y juntos pensaron que los datos que tiene el sistema de salud podían analizarse para lograr un impacto inmediato, así que en 2017 fundaron la spin-off Amalfi Analytics, cuyas soluciones consisten en la aplicación de inteligencia artificial para ayudar a los gestores del sistema de salud a mejorar la calidad asistencial optimizando el uso de los recursos disponibles.

Sobre la base del ‘machine learning’, uno de sus servicios es un predictor de actividad en urgencias, que trabaja sobre todo con el conjunto mínimo básico de datos (edad, género, diagnóstico, hora de llegada y salida…), una información que se actualiza cada 15 minutos y que permite a la empresa predecir cuántas personas llegarán a urgencias en diferentes horizontes temporales, con qué nivel de triaje, el porcentaje de pacientes que serán internados, etc. Seis hospitales españoles lo están probando y, como asegura Gavaldà, «aunque al principio eran escépticos, han aprendido a confiar en ello». La firma está ampliando la solución para que anticipe la actividad en distintos puntos críticos del hospital, prediciendo, por ejemplo, cuántos quirófanos se necesitarán la próxima semana. Asimismo, disponen de una herramienta que utiliza innovadores algoritmos para analizar los datos de las bajas y predecir futuros absentismos, de forma que se puedan tomar medidas preventivas para mejorar la planificación de los recursos humanos.

Source
https://www.abc.es/

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