Selecione a região
Submeter

O estudo mostra que os hospitais estão preocupados com os tempos de espera cirúrgicos, mas não estão usando as ferramentas de IA que poderiam encurtá-los

Tópicos
Saúde digital
Salas Cirúrgicas
IPSOS study shows US hospital's surgical wait times
Tópicos
Saúde digital
Salas Cirúrgicas

Um novo estudo mostra que alguns hospitais usam tecnologia de IA altamente eficaz e atualmente disponível para ajudar a priorizar o fluxo de trabalho e aumentar o número de cirurgias que podem realizar. A maioria acha que contratar mais pessoal e pedir que a equipe trabalhe por ainda mais tempo é a solução para o acúmulo de cirurgias não emergenciais causadas pela pandemia de COVID-19.

Gerencie sua lista de espera cirúrgica

O estudo revelou que quase metade dos hospitais dos EUA está lutando contra listas de espera cada vez mais longas por cirurgias eletivas e não emergenciais. Entre os que têm uma lista de espera, cerca de 80% dizem que ela já está causando grande preocupação.

Contudo, mais da metade (55%) dos hospitais pesquisados reconhece que não usa ferramentas digitais avançadas para melhorar a eficácia e priorizar as listas de espera cirúrgica. Em vez disso, eles tentam encurtar os tempos de rotatividade cirúrgica, contratar pessoal adicional e pedir que os funcionários existentes trabalhem por mais tempo.

Em todo o mundo, milhões de candidatos a cirurgias não emergenciais estão aguardando cuidados. Os médicos e as equipes de sala de cirurgia ficam exaustos de trabalhar horas extras para atender às necessidades, e os hospitais estão sofrendo pressão financeira. A inteligência artificial e o aprendizado de máquina têm um enorme potencial para aumentar o número de cirurgias e ajudar a priorizar.

A vantagem da IA

O uso de ferramentas digitais e aprendizado de máquina para priorizar a programação de cirurgias pode aumentar significativamente o uso eficiente do centro cirúrgico. Na verdade, em estudos atuais, a própria ferramenta da Getinge, o Torin, melhorou a precisão das previsões de tempo de operação em até 34% em média.

No entanto, apenas três em cada dez hospitais da pesquisa disseram que seus sistemas existentes levam em consideração a pontuação de dados do paciente e a inteligência artificial ao priorizar listas de espera cirúrgica. Entre os centros cirúrgicos ambulatoriais/ambulatoriais, quase 70% declararam que seus processos de planejamento e priorização ainda envolvem trabalho manual com ligações telefônicas, caneta e papel!

O agendamento de cirurgias inclui um grande número de variáveis – o tipo de problema que dá à IA uma vantagem sobre o cérebro humano na solução de problemas. O algoritmo de IA do Torin leva em consideração 27 variáveis – como a idade do paciente e o índice de massa corporal, ou quando o cirurgião realizou o procedimento em questão pela última vez, ou quantas vezes ele fez o procedimento neste mês – apenas para prever os tempos de cirurgia.

Principais motivos para o acúmulo na fila para cirurgia

Main reason for surgical backlog

Em conjunto com outras ferramentas digitais também disponíveis, a Otimização Torin poderia ser uma resposta para os tempos de espera cirúrgicos e começar a reduzir o acúmulo hoje.   

Podemos treinar o algoritmo do aprendizado de máquina para prever essas ocasiões com muito mais precisão. Assim, é possível comparar as cirurgias planejadas com o que realmente aconteceu na sala em tempo real e ver o grau de precisão do seu plano. Ao analisar os números, é possível identificar problemas e alterar processos ou o fluxo de trabalho para ser mais eficiente.

Faça agora o download da pesquisa IPSOS sobre eficiência hospitalar!

Artigos Relacionados