Software predictivo de riesgo de reingreso a 30 días

Descripción

La tecnología se enmarca

dentro de una gestión sanitaria de pacientes complejos hospitalizados. Existe

un riesgo de que los pacientes hospitalizados reingresen en menos de 30 días

tras el alta, lo que ocasiona un consumo de recursos imprevisto. Los motivos

son desconocidos a priori y la decisión de llevar a cabo un seguimiento de los

mismos está limitada a una carga máxima por profesional. El software predictivo

desarrollado por investigadores de la Universidad Politécnica de Valencia y el

Instituto de Investigación Sanitaria de la Fe, es capaz de identificar qué

pacientes tienen un riesgo mayor de reingreso a 30 días para poder controlar

desde una transición de cuidados las exacerbaciones y evitar así ingresos no

planificados indeseados.

 

La tecnología software consiste

en un conjunto de modelos predictivos para la identificación de individuos con

alto riesgo de reingresar en 30 días o menos tras un alta hospitalaria, junto

con el software asociado para integrarlos y desplegarlos en los sistemas de

información de una organización sanitaria para facilitar la decisión de

incluirlos en un programa de transición de cuidados. El sistema consiste en un

modelo de reingreso a 30 días genérico y tres modelos de reingreso a 30 días

para familias de patologías concretas: cardiopatías, pacientes oncológicos y

pacientes con problemas respiratorios.

 

Los modelos predictivos se

desarrollan empleando algoritmos de aprendizaje automático: Naïve Bayes, Random

Forests y regresión logística. El motor de clasificación está desarrollado en

un lenguaje de programación de propósito general (Java y/o C++). 

Aplicaciones

El sector de aplicación

empresarial fundamental es el sanitario tanto público como privado.

Ventajas técnicas y beneficios empresariales

 

-      

Ahorro de

costes. Se estima que la tasa de reingresos urgentes a 30 días está entre el

10% y el 20% según el hospital y según la patología el paciente. Los reingresos

urgentes a 30 días suponen un coste imprevisto tanto para la salud del paciente

(intangible) como para la gestión de recursos humanos y materiales del

hospital.

 

Asumiendo un hospital con

1.000 pacientes diarios y 120 altas al día, con un 10% de reingresos a 30 días

y con un coste medio aproximado de 3.000 € por día de hospitalización

implicaría un sobrecoste mínimo de 1.080.000 €. Asumiendo que se detectan los

casos de alto riesgo y que la transición de cuidados permite reducir los

reingresos un 50%, tendríamos un ahorro aproximado de 500.000 € mensuales.

 

-      

Mejora en la

salud del paciente. Identificar a los pacientes con alto riesgo de reingreso a

30 días permite llevar a cabo una transición de cuidados específica para

controlar la salud del paciente y prevenir o evitar un reingreso a 30 días.

 

-      

Fácil

adaptación y configuración a diversos centros a partir de la aplicación de

algoritmos incrementales.

 

 

Estado de protección

Se trata de un software

desarrollado por la Universidad Politécnica de Valencia y el Instituto de Investigación

Sanitaria de la Fe. Los autores de este desarrollo son: Dr. Bernardo

Valdivieso, Dr. Juan Miguel García-Gómez y Dr. Salvador Tortajada.

Cooperación que se desea

El modelo de negocio es

abierto y, por tanto, se busca alguno los siguientes colaboradores:

 

-      

Hospitales

interesados en utilizar este servicio de predicción como usuarios. El servicio

se prestaría a través de una web y se adaptaría a las condiciones específicas

de cada uno.

 

-      

Empresas

capacitadas para explotar el servicio por ellas mismas y ofrecerlo a

hospitales. En este segundo caso se firmaría con la empresa un Acuerdo de

Transferencia de Tecnología.