Diseño del proceso de monitoreo a distancia y de predicción del riesgo de crisis en pacientes con hospitalización ambulatoria domiciliaria, Hospital Exequiel González Cortés

• Main Author: Echeverría Urriola, Matías Alejandro
• Other Authors: Jiménez Molina, Ángel
• Language: es
• Published: Universidad de Chile 2015
• Subjects: Enfermedades crónicas; Hospitalización; Inteligencia artificial; Monitoreo a distancia
• Online Access: http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/134731

Magíster en Ingeniería de Negocios con Tecnologías de Información === Actualmente, los principales desafíos que enfrenta la salud pública en Chile son: la disminución de las desigualdades en salud, proveer de servicios acordes con las expectativas de la población y mejorar los logros sanitarios alcanzados. En la mayoría de los casos la infraestructura sanitaria del sistema público de salud no permite dar cumplimiento a los objetivos planteados, evidenciando permanentes dificultades para dar atención oportuna y de calidad a los usuarios. Para hacer frente a este escenario existen técnicas como la hospitalización domiciliaria que genera ventajas para el sistema de salud y, en la mayoría de los casos, para pacientes y familiares. El proyecto es realizado en el Hospital Exequiel González Cortés (HEGC) o popularmente conocido como El Exequiel , el cual es un centro asistencial pediátrico perteneciente al sistema público de salud de Chile, ubicado en la comuna de San Miguel en Santiago de Chile. La principal motivación de realizar el proyecto es la de generar una condición favorable en aquellos pacientes que actualmente se encuentran hospitalizados en sus domicilios. El proyecto tiene como objetivo re-diseñar todos los procesos asociados al monitoreo remoto de la condición de salud del paciente, y en conjunto con esto, establecer todos los mecanismos preventivos que facilitarán una correcta coordinación entre los profesionales médicos para atender a los pacientes de manera oportuna. Utilizando como base modelos de inteligencia artificial estructurados con lógica difusa, se diseñó un modelo que emula el razonamiento experto del médico usando variables como signos vitales y edad del paciente. El modelo fue evaluado con datos de triage y validado contra otros modelos convencionales de predicción, mostrado una buena precisión y sensibilidad para discriminar entre distintos niveles de riesgo. Desde el punto de vista económico, el proyecto es evaluado económicamente como un proyecto privado, pero desde la perspectiva del estado, es decir, se visualizan aquellos ahorros en los que incurre el estado con el proyecto. El impacto del proyecto fue medido principalmente en la disminución de hospitalizaciones no programadas y en el ahorro de HH de profesionales de salud. Con lo anterior se estima que el proyecto es rentable, entregando un VAN de $ 52.334.990, y una TIR de un 52%.