En el dinámico entorno de la salud actual, la eficiencia y la eficacia son esenciales. Para ofrecer atención de alta calidad y controlar los costos, los sistemas de salud deben aprovechar la información basada en datos.
Una gran red hospitalaria urbana que atiende a comunidades diversas enfrentaba dificultades para gestionar eficazmente operaciones y personal. Con una estructura organizativa compleja y un gran volumen de pacientes, buscaba soluciones innovadoras para mejorar su desempeño manteniendo los máximos estándares de atención.
Desafíos
ATS identificó desafíos como:
Asignación ineficiente de recursos:
los recursos de forma eficaz, generando cuellos de botella en el flujo de pacientes y un uso ineficiente del personal.
Escasez de personal:
Encontrar el equilibrio adecuado de personal para atender la demanda era un desafío constante que provocaba sobrecarga y riesgo de agotamiento.
Calidad de atención:
Garantizar una calidad uniforme entre departamentos era difícil debido a diferencias en procesos y cargas de trabajo.
Con métodos de ciencia de datos e investigación de operaciones, ATS proporcionó una solución basada en:
El primer paso fue recopilar datos de historias clínicas electrónicas (EHR), bases de personal, encuestas de pacientes y registros financieros. Se integraron en una plataforma analítica centralizada para realizar un análisis integral.
El equipo analizó las operaciones actuales, incluidas las características demográficas de los pacientes, las tasas de ingreso, la dotación de personal y el uso de recursos. Esto permitió identificar oportunidades de mejora y optimización.
Con datos históricos, se emplearon técnicas de modelado predictivo para anticipar la demanda de pacientes, las necesidades de personal y los recursos requeridos. Esto permitió planificar y asignar recursos de forma proactiva.
Se desarrollaron estrategias con algoritmos analíticos avanzados para mejorar la eficiencia operativa y la gestión del personal, optimizando turnos, agilizando recorridos de pacientes e identificando mejoras de procesos.
La plataforma analítica se integró en las operaciones del hospital, permitiendo supervisar indicadores clave (KPI) en tiempo real y realizar mejoras continuas. Se establecieron ciclos de retroalimentación periódicos para mantener la optimización y adaptarse a los cambios.
Como resultado del trabajo, el hospital reportó:
Mejor flujo de pacientes: Al optimizar la programación y la asignación de recursos, redujo los tiempos de espera y mejoró el flujo de pacientes en todo el centro, mejorando su experiencia general.
Mayor eficiencia del personal: El modelado predictivo permitió anticipar con mayor precisión las necesidades de personal, reducir las horas extra y minimizar el agotamiento. Los turnos se adaptaron a las variaciones de demanda para garantizar cobertura adecuada y minimizar los tiempos ociosos.
Calidad de atención estandarizada: La optimización de procesos basada en datos permitió estandarizar los protocolos entre departamentos, con una calidad más uniforme y mejores resultados para los pacientes.
