ADMINISTRACIÓN DIGITAL, IA

Contexto

La transformación digital del ámbito sanitario está impulsando el uso de la Inteligencia Artificial para mejorar la calidad asistencial, optimizar la utilización de los recursos y facilitar la toma de decisiones por parte de los profesionales sanitarios.

Con este objetivo, LKS NEXT desarrolló diferentes modelos de aprendizaje automático orientados a convertir los datos clínicos y asistenciales en información útil para anticipar necesidades y apoyar la práctica médica.

El reto

El proyecto abordaba dos desafíos con un objetivo común: transformar los datos sanitarios en conocimiento accionable.

Por un lado, era necesario anticipar los momentos de mayor presión asistencial en los servicios de urgencias para facilitar una mejor planificación de los recursos.

Por otro, se buscaba desarrollar un sistema capaz de estimar el nivel de riesgo de pacientes con insuficiencia cardiaca crónica, proporcionando a los especialistas una herramienta de apoyo para la toma de decisiones clínicas.

Enfoque de LKS NEXT

LKS NEXT abordó el proyecto mediante una estrategia basada en Machine Learning y Deep Learning, desarrollando modelos específicos para cada caso de uso a partir del análisis de datos históricos.

El proyecto fue desarrollado por un equipo multidisciplinar formado por científicos de datos y especialistas en desarrollo, combinando conocimiento tecnológico con el análisis de información sanitaria para construir modelos predictivos adaptados a las necesidades del entorno asistencial.

La solución

La solución integra dos modelos de Inteligencia Artificial orientados a mejorar la gestión sanitaria.

Predicción de la carga asistencial en urgencias

El primer modelo analiza los históricos de actividad de los servicios de urgencias para identificar las próximas franjas horarias con mayor demanda asistencial.

Esta información permite reorganizar los turnos de trabajo y adaptar la dotación de profesionales a las necesidades previstas, optimizando la planificación de los recursos.

Estratificación del riesgo en insuficiencia cardiaca crónica

El segundo modelo utiliza información clínica de pacientes diagnosticados con insuficiencia cardiaca crónica —como condición física, analíticas o tratamientos farmacológicos— para calcular un índice de riesgo que clasifica a los pacientes en distintos niveles: muy bajo, bajo, medio o alto.

Esta clasificación constituye una herramienta de apoyo para los cardiólogos, facilitando la priorización y el seguimiento de los pacientes.

La solución se implantó sobre infraestructura on-premise utilizando técnicas de Machine Learning y Deep Learning.

Resultados y beneficios

La aplicación de modelos predictivos permite transformar grandes volúmenes de datos sanitarios en información útil para la toma de decisiones.

Entre los principales beneficios destacan:

• anticipación de los periodos de mayor carga asistencial;
• optimización de la planificación de recursos en los servicios de urgencias;
• apoyo a la toma de decisiones clínicas mediante modelos de estratificación del riesgo;
• mejora del conocimiento sobre el comportamiento de los procesos asistenciales;
• utilización más eficiente de la información sanitaria disponible.

El sistema de predicción identifica las próximas horas con mayor presión asistencial, mientras que el modelo clínico devuelve un índice de riesgo que facilita la evaluación individualizada de los pacientes.

Escalabilidad y evolución

La solución demuestra el potencial de la Inteligencia Artificial para apoyar tanto la gestión operativa como la práctica clínica.

Los modelos pueden evolucionar incorporando nuevas variables y ampliando el histórico disponible, mejorando progresivamente su capacidad predictiva y extendiendo su aplicación a otros procesos asistenciales y especialidades médicas.

Aprendizajes del proyecto

Uno de los principales retos fue comprobar que la demanda asistencial no depende únicamente de la información recogida en las bases de datos, sino también de factores externos difíciles de modelizar.

Este aprendizaje puso de manifiesto la importancia de seguir enriqueciendo los modelos con nuevas fuentes de información para mejorar su capacidad predictiva.

Tecnologías

• Machine Learning
• Deep Learning
• Modelos predictivos
• Analítica avanzada
• Infraestructura on-premise

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