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El estudio muestra que los hospitales están preocupados por los tiempos de espera quirúrgicos, pero no utilizan las herramientas de IA que podrían acortarlos

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IPSOS study shows US hospital's surgical wait times
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Un nuevo estudio muestra que pocos hospitales utilizan tecnología de inteligencia artificial altamente eficaz y disponible para ayudar a priorizar el flujo de trabajo y aumentar el número de cirugías que pueden realizar. La mayoría piensa que contratar más personal y pedirle que trabaje más horas es la solución al retraso en las cirugías no urgentes provocado por la pandemia de COVID-19.

Gestione su lista de espera quirúrgica

El estudio reveló que casi la mitad de los hospitales estadounidenses están luchando contra los aumentos en las listas de espera para cirugías electivas y no urgentes. De los que tienen una lista de espera, cerca del 80 % afirma que supone una gran preocupación.

Pero más de la mitad de los hospitales encuestados (55 %) reconocieron que no utilizan herramientas digitales avanzadas para mejorar la eficacia y priorizar las listas de espera quirúrgicas. En su lugar, intentan acortar los tiempos de respuesta quirúrgica, contratar personal adicional y pedir al personal existente que trabaje más horas.

En todo el mundo, millones de candidatos a cirugías no urgentes están esperando recibir atención. Los médicos y el personal de quirófano están agotados por trabajar horas extras para satisfacer las necesidades, y los hospitales están sufriendo tensiones financieras. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático tienen un enorme potencial a la hora de aumentar el número de cirugías y ayudar a priorizar.

La ventaja de la IA

Con herramientas digitales y el aprendizaje automático para priorizar la programación de cirugías, se puede aumentar significativamente el uso eficiente del quirófano. De hecho, en los ensayos actuales, Torin, la herramienta de Getinge, mejoró la precisión de las predicciones de tiempo de funcionamiento hasta en un 34 % de media.

Sin embargo, solo tres de cada diez hospitales que participaron en la encuesta afirman que sus sistemas existentes tienen en cuenta la puntuación de los datos de los pacientes y la inteligencia artificial a la hora de priorizar las listas de espera quirúrgicas. Entre los centros de cirugía ambulatoria, casi el 70 % afirmó que su planificación quirúrgica y sus procesos de priorización siguen implicando el trabajo manual con llamadas telefónicas, bolígrafo y papel.

La programación de cirugías incluye un gran número de variables, que es el tipo de problema que proporciona a la IA una ventaja sobre el cerebro humano a la hora de resolverlo. El algoritmo de IA de Torin tiene en cuenta 27 variables, como la edad y el índice de masa corporal del paciente, o la última vez que el cirujano realizó este procedimiento, o cuántas veces lo ha llevado a cabo este mes, simplemente para predecir los tiempos de cirugía.

Principales razones de los retrasos quirúrgicos

Main reason for surgical backlog

Combinado con otras herramientas digitales disponibles, Torin Optimization puede proporcionar una respuesta a los tiempos de espera quirúrgicos y empezar a reducir los retrasos hoy mismo.   

Podemos entrenar el algoritmo de aprendizaje automático para predecir esos momentos con mucha mayor precisión. De este modo, puede comparar las cirugías planificadas con las operaciones realizadas en el quirófano en tiempo real y ver hasta qué punto su plan es preciso. Al profundizar en las cifras, puede identificar problemas y cambiar los procesos o el flujo de trabajo para ser más eficiente.

Descargue ahora la encuesta de IPSOS sobre eficiencia hospitalaria.

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