La transformación digital podría ser una solución a la pérdida de profesionales del sector sanitario.
El flujo de pacientes, la dotación de personal, la programación de horarios y la cadena de suministro son ámbitos que la transformación digital podría revolucionar, afirma Hummy Song, profesora de Wharton.
La recopilación adecuada de datos, el diseño de sistemas y el reconocimiento de las interacciones entre las personas y los algoritmos serán esenciales para la transformación.
Más de medio millón de trabajadores sanitarios de Estados Unidos han dejado sus empleos en los últimos meses, llevados al límite por la pandemia de COVID-19. Sin embargo, un mayor uso de la tecnología podría ayudar a preservar empleos al reducir los tipos de ineficiencia y estrés que provocan el agotamiento de muchos médicos y enfermeros de hospitales.
«Cuando pensamos en la transformación digital y en aprovechar esa tecnología digital, solemos pensar en cómo puede ayudar en el ámbito clínico [con] cosas como la medicina de precisión o el uso de la IA para detectar signos de cáncer», dijo Hummy Song, profesora de operaciones, información y decisiones en Wharton. «Pero existe una gran oportunidad de utilizar estas herramientas para lograr importantes mejoras en el ámbito operativo».
Song es coautora de un artículo publicado el mes pasado en Harvard Business Review sobre el potencial de la transformación digital para revolucionar la administración hospitalaria. Aunque la tecnología está presente en todos los centros sanitarios, dijo, pocos la aprovechan para sacar el máximo partido de sus valiosos y limitados recursos, tanto físicos como humanos.
Song participó en Wharton Business Daily en SiriusXM para hablar del artículo y de cuatro ámbitos concretos en los que la transformación digital puede ayudar a mejorar las condiciones laborales del personal y, con ello, los resultados para los pacientes. (Escuche el pódcast en la parte superior de esta página).
Flujo de pacientes
La gestión de pacientes es una tarea incesante para los hospitales. Cuando una persona enferma llega al hospital, hay que tomar rápidamente varias decisiones: ¿Es necesario ingresarla? En ese caso, ¿en qué unidad? ¿Hay una cama disponible en esa unidad? Si no, ¿cuándo habrá una? ¿O se debería derivar al paciente a otro centro?
Las herramientas predictivas se basan en información anterior para estimar el número de ingresos, los tiempos de espera, los traslados, las altas y otros datos. También se pueden incorporar a los sistemas tendencias externas, como los aumentos de ingresos relacionados con variantes de la COVID-19, para ayudar al personal a tomar decisiones mejores y más precisas.
«El flujo de pacientes es un magnífico ejemplo de cómo el aprendizaje automático o los algoritmos pueden ser útiles», dijo Song. «Hay muchísimos elementos en movimiento, todos interconectados, y eso hace que sea muy difícil determinar cuál es la mejor manera de proceder».
Dotación de personal
Song dijo que los algoritmos son excelentes para modelar y predecir el absentismo, que ha sido un problema crítico durante la pandemia. Implementar sistemas que combinen las tasas de absentismo con datos sobre el flujo de pacientes puede dar a los hospitales una buena idea de cómo dotar de personal cada unidad en cada día concreto.
Tradicionalmente, cuando alguien avisa que está enfermo y no puede acudir al trabajo, se desata una carrera frenética para cubrir el turno. Ese caos es «muy problemático, sobre todo cuando se empieza a analizar lo que muestran los estudios sobre lo que ocurre con los horarios irregulares e imprevisibles», dijo Song. «Resulta que es una de las principales razones por las que los enfermeros dejan sus empleos».
Los problemas de dotación de personal no se limitan al sector sanitario. Las lecciones se pueden aplicar al comercio minorista, la restauración y otros sectores de la economía, dijo Song.
«El flujo de pacientes es un magnífico ejemplo de cómo el aprendizaje automático o los algoritmos pueden ser útiles». —Hummy Song
Programación de horarios
La programación de horarios es otra tarea hercúlea para los hospitales debido a su complejidad. Si un paciente necesita una operación, por ejemplo, ¿qué quirófano está disponible y a qué hora? ¿Está todo el equipo listo?
«Un gran desafío al que se enfrentan muchos hospitales es tratar de predecir con precisión cuánto durará cada intervención quirúrgica, porque eso tiene consecuencias directas para determinar qué operaciones se realizarán ese día, cuántas y en qué orden», dijo Song.
También hay que tener en cuenta al equipo quirúrgico. Los estudios han demostrado que la carga de trabajo del cirujano, la experiencia del equipo quirúrgico y la secuencia de la operación afectan al tiempo que se pasa en el quirófano. Una operación que se prolongue más de lo previsto con un paciente puede afectar a la calidad de la atención del siguiente.
«A los algoritmos les resulta mucho más fácil tener en cuenta esos factores que a una persona», dijo Song. «Se pueden usar estas herramientas para optimizar este tipo de programación de recursos, lo que a su vez ayudará a reducir los retrasos posteriores».
Cadena de suministro
En 2018, los hospitales estadounidenses gastaron un promedio de 11,9 millones de dólares cada uno en suministros médicos y quirúrgicos, una cantidad que representa hasta un tercio de los gastos operativos. Con tanto dinero en juego, es evidente que llevar un control del inventario hasta la última caja de guantes de látex debería ser una prioridad absoluta.
«Una cantidad asombrosa de la gestión del inventario hospitalario todavía se hace de forma manual», dijo Song. «Hay muchas mejoras sencillas al alcance con solo automatizar este proceso y centralizar la información, para que sea más fácil controlar y pedir los suministros».
Los sistemas digitales también ayudan a los hospitales a coordinar los suministros entre departamentos y a responder con mayor resiliencia a los cambios en la cadena de suministro mundial, dijo.
En el artículo de HBR, Song y su coautora Song-Hee Kim, de la Universidad Nacional de Seúl, ofrecen tres «recomendaciones» para los hospitales que quieran adoptar un enfoque más deliberado en el uso de sus tecnologías de la información. Primero, recopilar los datos adecuados en el formato correcto. Segundo, diseñar sistemas de datos escalables e interoperables. Y tercero, no perder de vista la interacción entre las personas y los algoritmos, porque quienes toman las decisiones finales son las personas.
«Esto no solo puede generar un gran retorno de la inversión para los hospitales desde el punto de vista financiero, sino que quizá aún más importante es que supone un avance significativo para los pacientes al mejorar la calidad y la eficiencia de la atención», dijo Song. «Cuando tenemos un sistema más eficiente, más pacientes pueden acceder a él».
