Project Details
Description
Los servicios de atención en los departamentos de emergencias tienen gran incidencia en los indicadores de calidad y cobertura de los sistemas de salud. Debido a la incertidumbre asociada a eventos considerados de urgencia resulta importante planear eficientemente la capacidad del servicio, en términos de los recursos disponibles y la posible demanda de pacientes por atender. Por ello, es de vital importancia generar mecanismos que permitan tomar decisiones referentes a la atención del paciente y a la correcta planificación de recursos.
De lo anterior, el presente proyecto propone analizar dos elementos clave de los departamentos de emergencia: la demanda del servicio y la priorización de los pacientes una vez ingresan al sistema. Para ello, se propone considerar metodologías útiles en el estudio de problemáticas en el sector salud, soportando el análisis desde un modelo de aprendizaje automático, algoritmos basados en tecnología de grupos y una herramienta de arquitectura visual.
De lo anterior, el presente proyecto propone analizar dos elementos clave de los departamentos de emergencia: la demanda del servicio y la priorización de los pacientes una vez ingresan al sistema. Para ello, se propone considerar metodologías útiles en el estudio de problemáticas en el sector salud, soportando el análisis desde un modelo de aprendizaje automático, algoritmos basados en tecnología de grupos y una herramienta de arquitectura visual.
Strategic Focus
Salud y bienestar
General Objective
Desarrollar un prototipo de herramienta basada en algoritmos de tecnología de grupos para la categorización y priorización de pacientes en salas de urgencias.
Specific Objectives
- Realizar un análisis de revisión de literatura sobre modelos de aprendizaje automático para la estimación de demanda en salas de urgencia y algoritmos de tecnología de grupos en la categorización de “pacientes”..
- Diseñar un modelo de estimación de demanda en salas de urgencias haciendo uso de técnicas de aprendizaje automático.
- Construir algoritmos basados en tecnología de grupos para la categorización y priorización de pacientes en salas de urgencias.
- Desarrollar un prototipo de arquitectura visual para la categorización y priorización de pacientes en salas de urgencias.
- Diseñar un modelo de estimación de demanda en salas de urgencias haciendo uso de técnicas de aprendizaje automático.
- Construir algoritmos basados en tecnología de grupos para la categorización y priorización de pacientes en salas de urgencias.
- Desarrollar un prototipo de arquitectura visual para la categorización y priorización de pacientes en salas de urgencias.
Proposed challenges for students and/or interns or research practitioners
- ¿Qué elementos se deben considerar para caracterizar la demanda de servicios de emergencia en los centros de salud?
- ¿Cómo se puede realizar el proceso de asignación de pacientes a los diferentes niveles de triage con el fin de agilizar y mejorar el tiempo de atención de emergencias?
- ¿Cómo se puede realizar el proceso de asignación de pacientes a los diferentes niveles de triage con el fin de agilizar y mejorar el tiempo de atención de emergencias?
Short title | Prototipo de herramienta para sistemas de emergencias |
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Acronym | GTHC |
Status | Finished |
Effective start/end date | 15/01/24 → 20/12/24 |
Funding
- Aplicaciones De Ingeniería Informática S.A.S.
UN Sustainable Development Goals
In 2015, UN member states agreed to 17 global Sustainable Development Goals (SDGs) to end poverty, protect the planet and ensure prosperity for all. This project contributes towards the following SDG(s):
Enfoques Temáticos Institucionales
- Salud y bienestar
Research Areas UNAB
- Finanzas corporativas
Status
- Closing
Socioeconomic Objective
- General advancement of knowledge - R&D funded by General University Funds (FGU).