En 2019 el Hospital Doctor Luis Calvo Mackenna tomó contacto con el CMM con una inquietud precisa: la necesidad de reducir la cantidad de inasistencias (o “No se presenta”, NSP) a horas médicas, donde una de cada cinco personas no llegaba a la cita. Generando un gasto importante tanto administrativo como de costos asociados, destacando la infrautilización de los recursos humanos y materiales; y el aumento de las listas de esperas.
Para mitigar la situación, el Centro de Modelamiento Matemático de la Universidad de Chile, implementó en marzo del año pasado un software en el Hospital que valiéndose de información propias de la cita médica (como hora, día y especialidad), así como previa de los pacientes (como ubicación, historial de horas perdidas, comuna desde donde provienen y previsión social, entre otras) ayudaba a predecir potenciales horas NSP y así recomendar al servicio de atención al paciente del hospital contactar a los pacientes con mayor probabilidad de NSP, con el objetivo de confirmar la hora y recalendarizarla si es necesario.
“Nuestro dolor de cabeza era el alto número de casos de NSP. Cuando llegó el CMM trabajamos en conjunto y empezamos por etapa con las especialidades. Llevábamos un mes y nos pusimos muy felices porque de a poco fuimos aumentando especialidades, con un equipo de personas que van confirmando horas a los pacientes de nuestros policlínicos”, comenta la jefa de Servicios de Atención Hospitalaria del Hospital Luis Calvo Mackenna, Danitza Saavedra, quien agrega que en el primer mes de uso redujeron del 21% al 19% de inasistencias, con esperanzas de llevarlo a un 15% anual.
El éxito del software hizo que el equipo del Centro de Modelamiento Matemático obtuviera un Fondo de Fomento al Desarrollo Científico y Tecnológico (Fondef), con el cual planearon mejorar el diseño del programa, añadiéndole nuevas funcionalidades y extendiendo su uso a otros centros de salud: en la lista se encuentran el Centro de Referencia de Salud Cordillera Oriente y el Hospital Regional de Talca.
“Lo que tenemos ahora es un proyecto de dos años en el que queremos probar nuevas estrategias de mitigación de NSP, por ejemplo: ahora lo único que se hace para dar seguimiento es llamar a los pacientes con riesgo de NSP, pero podríamos integrar mensajerías de texto o enviar transportes en casos especialmente complicados”, señala Héctor Ramírez, investigador de CMM.
¿Y cómo funciona?
Como señala Juan Peypouquet, director del Proyecto Fondef “Soluciones tecnológicas, basadas en técnicas matemáticas avanzadas de aprendizaje de máquinas, para aumentar la eficiencia en la gestión hospitalaria” y miembro del Centro de Modelamiento Matemático, el software opera gracias a datos cargados desde el Sistema de Información de Redes Asistenciales (SIDRA), plataforma que alberga y unifica información administrativa de pacientes del sistema de salud en Chile. Tras una serie de valoraciones sobre las personas que solicitan una consulta médica en el hospital, el programa entrega un ranking con los usuarios que son más propensos a faltar a su siguiente hora.
Tras la identificación de estos casos, el servicio de atención al paciente del Hospital Doctor Luis Calvo Mackenna realiza un seguimiento para asegurarse de limitar las inasistencias otorgando recalendarizaciones y liberando esos cupos de horas para otras consultas. “Nuestro objetivo es tener un software completamente integrado con el sistema de agendamiento de los centros de salud, pudiendo así identificar a quién, por diferentes motivos, esté solicitando una hora médica a la que, muy probablemente, no asistirá y así recomendarle tomar otra hora o, simplemente, el servicio de salud correspondiente pueda decidir dar un sobrecupo basándose en la probabilidad de que esta hora no sea utilizada”, puntualiza Peypouquet.
Ejemplificando en números: anualmente el Hospital Doctor Luis Calvo Mackenna atiende por oftalmología a 5.514 personas, con un índice de NSP de 20,4%. El software recomienda hacerle seguimiento a 1.709 (30.1%) de estos pacientes, lo cual podría llegar a reducir el NSP casi un 11% según estimaciones realizadas por los investigadores si las acciones ejecutadas fuesen muy efectivas.
“El Ministerio de Salud y los hospitales necesitan reducir sus tasas de NSP. Para ello, lo que ofrecemos es caracterizar a los pacientes que típicamente no asisten, por temas de ubicación geográfica, por hora y fecha de la cita, características socioeconómicas y previsión, entre otras”, ilustra el miembro del CMM.
Al implementar esta herramienta y facilitar los procesos para disminuir las inasistencias los consultorios acortan las malas experiencias de los usuarios y comienzan a ser más proactivos; aumenta la productividad del personal administrativo y médico, y lo más importante, mejora la experiencia de todos los pacientes.
