En todo el mundo, millones de candidatos a cirugías no urgentes están esperando recibir atención. Los médicos y el personal de quirófano están agotados por trabajar horas extras para satisfacer las necesidades. Y los hospitales están sufriendo tensiones financieras.
Pero ahora, la nueva tecnología de inteligencia artificial (IA) puede ayudar a acelerar la priorización en los quirófanos. La IA se ha promovido como la solución a muchos problemas, pero en la gestión de quirófanos, donde son muchas las variables que complican la programación, la IA y el aprendizaje automático representan una oportunidad muy real para eliminar las ineficiencias y priorizar las cirugías, de modo que los hospitales puedan aprovechar al máximo el potencial de sus quirófanos.
De hecho, en los ensayos actuales, Torin mejoró la precisión de las predicciones de tiempo de funcionamiento hasta en un 34 % de media. «Es impresionante ver que estas predicciones son posibles con los algoritmos modernos de aprendizaje automático», afirma Matthias Rath, director de Gestión de Líneas de Negocio y Productos, Soluciones de Gestión de Quirófanos y Flujo de Pacientes. «Es algo radicalmente nuevo y fascinante».
Complicaciones de la cirugía
Incluso antes de las complicaciones derivadas de la pandemia, optimizar el tiempo en el quirófano era fundamental para las operaciones en el hospital y para crear una experiencia más satisfactoria para los pacientes. No hay nada más molesto para los pacientes que estar preparados para la cirugía y que, finalmente, les digan que tienen que volver a casa y regresar otro día debido a problemas de programación. Y nada es más costoso para los hospitales que un quirófano infrautilizado.
Los quirófanos tienen muchos costes fijos. Un estudio realizado en 2014 en más de 300 hospitales de California demostró que, de media, el funcionamiento de un quirófano cuesta 37 $ cada 60 segundos.[1] Eso equivale a unos 2220 $ por hora. Y esa es solo una media. Algunos hospitales registraron un coste de 100 $ por minuto. Desde entonces, los costes de prácticamente todos los servicios médicos han aumentado.
Se pueden realizar diez cirugías al día en un solo quirófano. Y un gran hospital puede llegar a tener 20 quirófanos. La duración de las cirugías se complica con la edad, el peso y el estado de salud general del paciente. Para complicar aún más las cosas, cada cirujano requiere diferentes cantidades de tiempo para un procedimiento determinado. Los errores de cálculo suponen retrasos en el flujo de personas y equipos que intentan llegar al lugar adecuado en el momento adecuado. Eso significa tiempo perdido. El tiempo perdido implica una pérdida de ingresos, pero lo que es más importante, significa que es posible que haya que posponer otra cirugía. Alguien que ha estado esperando mucho tiempo para sentirse mejor tendrá que volver a casa y esperar todavía más hasta encontrar un alivio.
Una solución para lo complejo
Este nivel de complejidad es donde prosperan las soluciones de IA. Optimizar el quirófano significa comprender exactamente cuánto tiempo es probable que dure una cirugía y cómo se unen todos las partes móviles para que suceda dentro de un cierto intervalo de tiempo, y luego se separen para hacer que la próxima cirugía se lleve a cabo a tiempo.
Torin permite a los responsables de quirófanos ejecutar análisis de datos que comparan la planificación realizada con las cirugías que se llevaron a cabo y comprender por qué la planificación no ha salido bien. Torin utiliza el aprendizaje automático para analizar 27 variables diferentes, desde el índice de masa corporal del paciente hasta lo que sucedió la última vez que el cirujano realizó este procedimiento, y compara los datos de miles de cirugías para predecir con mayor precisión la duración de un procedimiento quirúrgico.
Podemos recopilar datos de 100 000 cirugías y modificar el algoritmo para que pueda tener en cuenta muchas más variables de las que un ser humano puede tener en mente. El aprendizaje automático puede predecir mejor esos tiempos de cirugía que van del corte a la sutura. Hemos mejorado la tasa de predicción en un 34 % de media en todas las unidades quirúrgicas.
La ventaja de la IA
La IA es capaz de reconocer las dependencias entre las variables. Por ejemplo, ¿qué cantidad de tiempo adicional se debe calcular para una cirugía en un paciente de más de 65 años? ¿Cuánto tiempo debe sumar o restar a cada cirujano en función de sus habilidades individuales? Los análisis muestran que las cirugías por la mañana duran menos tiempo que las realizadas a última hora de la tarde.
Debido a que se basa en el aprendizaje automático, cada vez que se planifican nuevas cirugías y se crean nuevos datos, el algoritmo aprende a ser más preciso. Cuando se combina con otros servicios de gestión de quirófanos de Torin, se consigue menos caos, más previsibilidad y flujos de trabajo más fluidos. Para los hospitales, esto significa una planificación más precisa todos los días, todas las semanas y todos los meses, y menos tiempo de inactividad en los quirófanos.
Y para los millones de pacientes a la espera de someterse a una cirugía, significa sentirse mejor antes.