Detalles del proyecto
Resumen
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.
Focos Priorizados
Salud y bienestar
Objetivo General
Desarrollar un prototipo de herramienta basada en algoritmos de tecnología de grupos para la categorización y priorización de pacientes en salas de urgencias.
Objetivos Específicos
- 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.
Reto(s) propuesto(s) para estudiantes y/o pasantes o practicantes de investigación
- ¿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?
| Título corto | Prototipo de herramienta para sistemas de emergencias |
|---|---|
| Sigla | GTHC |
| Estado | Finalizado |
| Fecha de inicio/Fecha fin | 15/01/24 → 20/12/24 |
Financiación
- Aplicaciones De Ingeniería Informática S.A.S.
Objetivos de desarrollo sostenible de las Naciones Unidas
En 2015, los estados miembros de las Naciones Unidas acordaron 17 Objetivos de desarrollo sostenible (ODS) globales para erradicar la pobreza, proteger el planeta y garantizar la prosperidad para todos. Este proyecto contribuye al logro de los siguientes ODS:
Palabras clave
- TECNOLOGÍA DE GRUPOS
- MACHINE LEARNING
- SERVICIOS DE EMERGENCIAS
- ESTIMACIÓN DE DEMANDA
- PRIORIZACIÓN DE PACIENTES
Enfoques Temáticos Institucionales
- Salud y bienestar
Líneas de Investigación UNAB
- Finanzas corporativas
Estado
- En cierre
Objetivo Socioeconomico
- Avance general del conocimiento: I+D financiada con los Fondos Generales de Universidades (FGU)