Transformando el servicio de urgencias con IA

Un predictor del tiempo de espera en el Centro Médico de la Universidad de Richmond

En Staten Island, Nueva York, el Centro Médico de la Universidad de Richmond ha estado brindando información sobre el tiempo de espera en el departamento de emergencias a los pacientes desde 2021. Cuando la organización se enteró de que su solución comercial, impulsada por IA, dejaría de ofrecer servicios, el equipo de TI se encargó de crear una solución propia que pudiera ayudar a estimar los tiempos de espera.

“Filtrar el conjunto de datos y distinguir las prioridades de urgencias de las no urgentes fue un desafío”, afirma Joseph Cuozzo, vicepresidente de TI de RUMC.

La nueva solución de inteligencia artificial del departamento realiza cálculos basados ​​en “desencadenantes” conectados a las acciones de los empleados en el sistema de registro médico electrónico del hospital.

“Cuando se registra a un paciente, se activa un indicador”, dice Cuozzo. “Al finalizar el triaje, el médico realiza una entrada, y ese es otro indicador. La herramienta de aprendizaje automático comienza a evaluar la diferencia de tiempo entre el momento del registro y el momento de la documentación y promedia cada paciente para obtener un tiempo de espera estimado”.

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Una vez finalizado el entrenamiento de IA, la transición al nuevo sistema se realizó sin contratiempos. «Pudimos adaptarnos a la nueva solución en tan solo unas horas», añade.

Hoy, Cuozzo ve oportunidades para futuras modificaciones y casos de uso.

“Nuestra solución llave en mano no era totalmente personalizable. Ahora podemos añadir algoritmos adicionales y gestionar el aprendizaje automático”, afirma. “En el futuro, también podremos usarla para tareas como la previsión y la dotación de personal”.

Cuozzo también está satisfecho con el enfoque seguro que adopta su equipo para aplicar la solución.

“Desde el punto de vista de la seguridad, son nuestros datos”, afirma. “Es una solución interna que controlamos. Enviar esa información a un tercero, incluso a uno que hayamos investigado adecuadamente, siempre conlleva un riesgo”.

La transparencia reduce el estrés en el Hospital Infantil de Los Ángeles

En el oeste, en el Children's Hospital Los Ángeles , el impulso detrás de la implementación de una herramienta de inteligencia artificial centrada en el paciente provino del personal del departamento de emergencias, afirma el director de transformación digital, Omkar Kulkarni.

Como uno de los departamentos de emergencia pediátrica más activos del país, los líderes del departamento le dijeron a Kulkarni que los padres se estaban frustrando mientras esperaban que sus hijos recibieran atención.

“Los padres se acercaban constantemente a la recepción para preguntar cuánto tiempo más tendrían que esperar”, dice. “La falta de visibilidad sobre los tiempos de espera estaba creando un ambiente caluroso en la sala de espera”.

Un colega de otro hospital infantil sugirió una plataforma basada en IA que ya funcionaba con otro importante cliente pediátrico, lo que aumentó su atractivo. «Esto puede ser un desafío, ya que muchos proveedores en este sector carecen de amplia experiencia en pediatría, y los datos pediátricos suelen comportarse de forma diferente a los datos de adultos», afirma Kulkarni.

Tras evaluar la solución junto con su equipo, su implementación fue bastante sencilla, ya que no requirió cambios en los flujos de trabajo ni la participación del personal. "Utiliza los datos existentes del historial clínico electrónico y no requiere que los equipos de atención inicien sesión", añade.

Al registrarse en el Departamento de Urgencias, los padres o tutores pueden aceptar recibir un enlace único por mensaje de texto para seguir la trayectoria de su paciente. Después, eligen su idioma preferido, como inglés o español, y acceden a una página privada para pacientes que incluye los tiempos de espera estimados, los nombres del equipo médico del paciente e información que puede compartirse de forma segura con otros amigos o familiares para mantenerlos informados.

Hasta ahora, alrededor del 76% de los adultos que llevan a sus hijos al departamento de emergencias del Children's Hospital LA han estado usando el servicio, una tasa de adopción increíblemente alta para una nueva tecnología, dice Kulkarni.

“En este entorno donde un niño está enfermo o herido, es tenso y frustrante para los padres. Cuando tienen transparencia, se sienten mucho más cómodos esperando”, añade. “Saben que pueden llevar a su hijo a tomar un refrigerio o hacer una llamada telefónica y no se perderán que lo llamen. Ese tipo de precisión y transparencia ayuda a mejorar la experiencia del paciente”.

IA para una mejor atención en Allegheny Health Network

Allegheny Health Network, con sede en Pittsburgh, atiende a más de 300,000 pacientes al año en sus servicios de urgencias de 14 hospitales. Para gestionar este volumen, la organización está utilizando al máximo la inteligencia artificial y la tecnología .

El servicio de urgencias de AHN lleva casi 10 años ofreciendo proyecciones de tiempos de espera para los pacientes. Su sitio web comparte una lista de cada hospital, junto con los tiempos de espera en urgencias. Esta función es posible gracias a su sistema Epic EHR .

El Dr. David Chuirazzi es médico de urgencias, director médico de informática clínica en AHN y desarrollador médico certificado en Epic. Él y el equipo de TI de AHN están explorando otras maneras en que el sistema puede aprovechar mejor la IA para optimizar los flujos de trabajo y los resultados de los pacientes en urgencias.

“Una de las cosas más importantes que estamos probando en urgencias ahora mismo es el uso de tecnología de escucha ambiental”, dice Chuirazzi. “Cuando escucha mi interacción con el paciente, graba toda la conversación, la sube y la transforma en un historial completo del paciente. A los médicos les encanta y les ahorra mucho tiempo”.

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AHN también está explorando posibilidades que utilizan IA para predecir el riesgo de que los pacientes con DE padezcan problemas de salud específicos.

“En Epic, utilizamos una herramienta analítica para el riesgo de sepsis”, afirma Chuirazzi. “La sepsis es una de las principales causas de muerte en urgencias y hospitales. La herramienta utiliza la historia clínica electrónica (HCE) del paciente para proporcionar una puntuación en tiempo real y continuamente actualizada que clasifica el riesgo de un paciente de desarrollar sepsis de 0 a 10. Es un mecanismo de referencia para agilizar la identificación de la sepsis y comenzar un protocolo”.

Chuirazzi y su equipo también han creado herramientas de apoyo a la toma de decisiones clínicas personalizadas y basadas en reglas en Epic para ayudar a los médicos en el entorno de urgencias, donde pueden encontrar de todo, desde accidentes cerebrovasculares hasta enfermedades infecciosas raras.

“Cuando un paciente ingresa, el historial clínico electrónico (HCE) muestra indicaciones que los médicos documentan para informarles en tiempo real si el paciente podría cumplir ciertos criterios para recibir atención especializada, como atención cardíaca o de accidentes cerebrovasculares. Incluso si el médico no tiene el diagnóstico adecuado de inmediato, esto facilita el proceso y ayuda a mitigar ciertos riesgos”, afirma Chuirazzi.