Big Data para la protección de los pacientes más pequeños

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La vida de un infante es frágil y cuelga de un delgado hilo. Desde los recién nacidos prematuros hasta los bebés con meses de edad que luchan con problemas médicos, las unidades de cuidados intensivos neonatales (UCIN) tienen que estar preparadas para todo.

Es por eso que los médicos, las enfermeras y los administradores médicos necesitan todas las ventajas posibles para proporcionar el mejor cuidado posible a los pacientes más vulnerables.

Los profesionales médicos tienen que buscar datos sobre los pacientes para proporcionar una manera virtual de probar diferentes métodos y enfoques. SAS logró desarrollar un modelo analítico para las UCIN que crea bebés simulados que a su vez pasan por una UCIN simulada que incluso cuenta con camas y enfermeras simuladas.

El modelo utiliza datos para simular la experiencia de los pacientes, sus condiciones y respuestas al personal en un entorno computarizado. A su vez también es importante analizar las diferentes variables para tener un panorama más completo, tales como: la edad gestacional de los bebés, complicaciones que podrían experimentar en las UCIN, infecciones y otras enfermedades que pudieran presentarse, para que el modelo pueda evaluar cómo todas estas condiciones impactan inmediatamente en el bebé y también durante su estancia total en una UCIN.

Mediante la simulación de una variedad de diferentes situaciones, se pudo ver cómo los cambios en la asignación de personal afectan la capacidad máxima de la UCIN para proporcionar atención. Por ejemplo, cuando un paciente experimenta una complicación crítica, una enfermera que normalmente cubre a tres pacientes tiene que concentrarse en sólo eso, pasando sus otros dos pacientes a la atención de otras enfermeras. Modelar la frecuencia con la que esto ocurre en un entorno virtual bajo múltiples escenarios diferentes puede permitir que las UCIN optimicen su personal para estar preparadas para emergencias inevitables mientras se mantienen las operaciones diarias.

Sin embargo, la dotación de personal no es el único uso del modelo. Dado que la simulación cubre todo el entorno, puede usarse para hacer y responder preguntas difíciles sobre las relaciones entre métricas financieras, métricas operacionales y resultados clínicos.

Otro resultado que arrojó el modelo fue que las UCIN no tienen una correlación uniforme entre la duración de la estancia y el costo total de la atención, pues resultó que las UCIN con el menor número de muertes y las tasas más bajas de complicaciones tuvieron estancias promedio más largas que las UCIN con los peores resultados clínicos publicados, pero costos notablemente más bajos.

Este fue un hallazgo críticamente importante para los líderes del sistema de salud porque resultados como estos serán críticos para aumentar el nivel de atención para los pacientes en el futuro. Este proyecto es sólo un ejemplo de cómo los líderes de atención de la salud pueden utilizar herramientas analíticas innovadoras para mejorar las formas en que se brinda cuidado.

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About Author

Ariadna Zárate Delgado

Gerente de Inside Sales, SAS LA North

Ariadna es Gerente de Inside Sales para la región SAS LA North, es especialista en el manejo de procesos, proyectos de integración de infraestructura (hardware, software y servicios), además de contar con experiencia como líder de equipos de ventas multidisciplinarios de alto rendimiento. Cuenta con 13 años de experiencia profesional dentro de la industria de tecnologías de información, Ariadna es egresada de la carrera en Administración y Dirección de Empresas por la Universidad Anáhuac y cuenta con estudios superiores en Alta Dirección y Pensamiento Estratégico por la misma institución; tiene una maestría en “Ingeniería en Imagen Pública”, y un diplomado en “Comunicación No verbal”.

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