Estrategia basada en inteligencia artificial orientada al mejoramiento de la resolutividad médica disminuyendo el reingreso hospitalario en un servicio de urgencias
La resolutividad médica es un indicador crucial de la efectividad de un sistema de salud. La capacidad para ofrecer una atención integral de calidad a los pacientes, evitar la duplicidad de procesos, errores y retardos en la prestación, está estrechamente conectada con la optimización de los recurso...
- Autores:
-
Herrera Pacheco, Diego Alejandro
Terán Pino, Edisson Fernando
- Tipo de recurso:
- https://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad El Bosque
- Repositorio:
- Repositorio U. El Bosque
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/12754
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/20.500.12495/12754
- Palabra clave:
- Inteligencia artificial
Readmisión del paciente
Diagnóstico clínico
Servicio de urgencias
Atención en salud
Artificial intelligence
emergency services
patient readmissions
clinical diagnosis
Delivery of health care
W 84
- Rights
- License
- Attribution-NoDerivatives 4.0 International
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Artificial intelligence-based strategy aimed at improving medical resolution by reducing hospital readmissions in an emergency department |
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Inteligencia artificial Readmisión del paciente Diagnóstico clínico Servicio de urgencias Atención en salud Artificial intelligence emergency services patient readmissions clinical diagnosis Delivery of health care W 84 |
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La resolutividad médica es un indicador crucial de la efectividad de un sistema de salud. La capacidad para ofrecer una atención integral de calidad a los pacientes, evitar la duplicidad de procesos, errores y retardos en la prestación, está estrechamente conectada con la optimización de los recursos financieros. La inteligencia artificial (IA) aplicada al servicio de urgencias contribuye a mejorar los tiempos de atención, disminuir la tasa de reingreso hospitalario y procurar tratamientos desde un enfoque práctico y eficiente. El objetivo del presente estudio es formular una estrategia basada en IA, que aporte al mejoramiento de la resolutividad médica con respecto a la pertinencia, oportunidad y seguridad del paciente, como principales atributos de calidad en salud. Se llevó a cabo un estudio descriptivo tipo Revisión Documental en el que se seleccionaron, con base en los criterios de inclusión 40 artículos. Se identificaron los factores contribuyentes al reingreso hospitalario, tanto prevenibles como no prevenibles y las aplicaciones de IA más utilizadas como - Deep Learning y Machine Learning. Bajo los resultados obtenidos se propone una estrategia basada en la articulación del uso tecnológico y complementario que aporte a la disminución del reingreso hospitalario y que conlleve a la optimización de recursos financieros en beneficio del Sistema de salud. |
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Jácome Liévano, SofíaHerrera Pacheco, Diego AlejandroTerán Pino, Edisson FernandoHerrera Diego, Terán Edisson [0000-0003-1179-5382]2024-07-29T19:54:29Z2024-07-29T19:54:29Z2024-07https://hdl.handle.net/20.500.12495/12754instname:Universidad El Bosquereponame:Repositorio Institucional Universidad El Bosquerepourl:https://repositorio.unbosque.edu.coLa resolutividad médica es un indicador crucial de la efectividad de un sistema de salud. La capacidad para ofrecer una atención integral de calidad a los pacientes, evitar la duplicidad de procesos, errores y retardos en la prestación, está estrechamente conectada con la optimización de los recursos financieros. La inteligencia artificial (IA) aplicada al servicio de urgencias contribuye a mejorar los tiempos de atención, disminuir la tasa de reingreso hospitalario y procurar tratamientos desde un enfoque práctico y eficiente. El objetivo del presente estudio es formular una estrategia basada en IA, que aporte al mejoramiento de la resolutividad médica con respecto a la pertinencia, oportunidad y seguridad del paciente, como principales atributos de calidad en salud. Se llevó a cabo un estudio descriptivo tipo Revisión Documental en el que se seleccionaron, con base en los criterios de inclusión 40 artículos. Se identificaron los factores contribuyentes al reingreso hospitalario, tanto prevenibles como no prevenibles y las aplicaciones de IA más utilizadas como - Deep Learning y Machine Learning. Bajo los resultados obtenidos se propone una estrategia basada en la articulación del uso tecnológico y complementario que aporte a la disminución del reingreso hospitalario y que conlleve a la optimización de recursos financieros en beneficio del Sistema de salud.Especialista en Gerencia de la Calidad en SaludEspecializaciónMedical resolvability is a crucial indicator of the effectiveness of a healthcare system. The ability to provide comprehensive, high-quality care to patients, and avoid duplication of processes, errors, and delays in service delivery, is closely linked to optimizing financial resources. Artificial intelligence (AI) applied to emergency services improves response times, reduces hospital readmission rates, and ensures treatments from a practical and efficient perspective. This study aims to formulate an AI-based strategy that contributes to the improvement of medical resolvability regarding relevance, timeliness, and patient safety, as the main attributes of healthcare quality. A descriptive study using Document Review methodology was conducted, selecting 40 articles based on inclusion criteria. Factors contributing to hospital readmission, both preventable and non-preventable, were identified, as well as the most commonly used AI applications such as Deep Learning and Machine Learning. Based on the results obtained, a strategy is proposed that integrates technological and complementary use to reduce hospital readmissions and lead to the optimization of financial resources for the benefit of the healthcare system.application/pdfAttribution-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/Acceso abiertohttps://purl.org/coar/access_right/c_abf2http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Inteligencia artificialReadmisión del pacienteDiagnóstico clínicoServicio de urgenciasAtención en saludArtificial intelligenceemergency servicespatient readmissionsclinical diagnosisDelivery of health careW 84Estrategia basada en inteligencia artificial orientada al mejoramiento de la resolutividad médica disminuyendo el reingreso hospitalario en un servicio de urgenciasArtificial intelligence-based strategy aimed at improving medical resolution by reducing hospital readmissions in an emergency departmentEspecialización en Gerencia de la Calidad en SaludUniversidad El BosqueFacultad de MedicinaTesis/Trabajo de grado - Monografía - Especializaciónhttps://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaAiforia Clinical Suites (s/f). Clinical patology solutions. https://www.aiforia.com/aiforia-clinical-suite.Agency for Healthcare Research and Quality. (2023). Hospital readmissions.https://www.ahrq.gov/topics/hospital-readmissions.html.Andrew A. (2024). Potential applications and implications of large language models inprimary care. Fam Med Community Health. 12(Suppl 1):e002602. doi:10.1136/fmch-2023-002602. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10828839/.Arora, A., & Arora, A. (2022). Generative adversarial networks and synthetic patient data:current challenges and future perspectives. Future healthcare journal, 9(2), 190. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9345230/.Arteta, L. y Palacio, K. (2018). Dimensions for measuring patient satisfaction in urgent care centers. Revista de Salud Pública, 20(5), 629–636. https://doi.org/10.15446/rsap.V20n5.61032.Ávila, J., Mayer, M. y Quesada, V. (2020). La inteligencia artificial y sus aplicaciones en medicina I: introducción, antecedentes a la IA y robótica. 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Por el cual se establece el Sistema Obligatorio de Garantía de Calidad de la Atención de Salud del Sistema General de Seguridad Social en Salud. 3 de abril de 2006. https://www.minsalud.gov.co/Normatividad_Nuevo/DECRETO%201011%20DE%202006.pdf.Decreto 682 de 2018 [Ministerio de Salud y Protección Social]. Por el cual se sustituye el Capítulo 3 del Título 2 de la Parte 5 del Libro 2 del Decreto 780 de 2016, Único Reglamentario del Sector Salud y Protección Social, en relación con las condiciones para la autorización de funcionamiento, habilitación y permanencia de las entidades responsables del aseguramiento en salud. 18 de abril de 2018. https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma.php?i=85939.Decreto 1263 de 2022 [Presidencia de la República]. Por el cual se adiciona el Título 22 a la Parte 2 del Libro 2 del Decreto 1078 de 2015, Decreto Único Reglamentario del Sector de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, con el fin de definir lineamientos y estándares aplicables a la Transformación Digital Pública. Julio 22 de2022. Recuperado de: https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma.php?i=190206.De Santis, D., Polidori, T., Tremamunno, G., Rucci, C., Piccinni, G., Zerunian, M., ... & Caruso, D. (2023). Deep learning image reconstruction algorithm: Impact on image quality in coronary computed tomography angiography. La radiología médica, 128(4), 434-444. https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s11547-023-01607-8.pdf.Efe (5 de agosto de 2016). Japón emplea por primera vez Inteligencia Artificial para detectar un tipo de leucemia. El Correo.https://www.elcorreo.com/bizkaia/sociedad/salud/201608/05/japon-emplea-primera-inteligencia-20160805104238-rc.html.European Commission. (2023). 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