El NHS está implementando una herramienta de pronóstico de la demanda de la facultad de la firma de inteligencia artificial (IA) que predecirá las admisiones por accidentes y emergencias y lo ayudará a acomodar mejor los retrasos posteriores a la pandemia para los procedimientos electivos.
La misma empresa participó en la construcción de un “sistema de alerta temprana” de Covid-19 en las primeras etapas de la pandemia de coronavirus. Eso también se usó para pronosticar las admisiones hospitalarias.
La facultad entregó la herramienta de pronóstico anterior en julio de 2020 para darle al Centro Conjunto de Bioseguridad (JBC) del Reino Unido la capacidad de dar a los proveedores de servicios de salud advertencias anticipadas sobre nuevos aumentos en los casos de Covid-19.
Según una declaración de NHSX en ese momento, la facultad desarrolló la herramienta como parte del proyecto de almacén de datos Covid-19, que también involucró al proveedor de análisis de datos Palantir, cuyo software Foundry se usó como una plataforma de datos de front-end.
Stephen Powis, director médico nacional del NHS, dijo en una declaración de la facultad sobre la nueva herramienta: “El personal del NHS ha sido imparable en sus esfuerzos durante dos años sin precedentes, tratando a más de 600,000 pacientes con covid en hospitales, entregando más de 118 millones. vacunas que salvan vidas, la gestión de altos niveles de llegadas a A&E, todo mientras continúa brindando atención de rutina.
“Las presiones siguen siendo altas, pero el personal está decidido a abordar los atrasos de Covid-19 que inevitablemente se acumularon durante la pandemia, y aunque eso no puede suceder de la noche a la mañana, aprovechar las nuevas tecnologías como la herramienta de pronóstico A&E para predecir con precisión los niveles de actividad y liberar personal, espacio y los recursos serán clave para ayudar a realizar pruebas, controles y procedimientos más vitales para los pacientes”.
A medida que la atención del NHS se dirige a abordar los retrasos en los procedimientos electivos, se dice que la herramienta ofrecerá una mayor certeza sobre cuándo es probable que los niveles de demanda de emergencia sean más bajos y, por lo tanto, respaldará las decisiones sobre cuándo se debe priorizar la atención electiva.
Las previsiones de admisión se desglosan por edades en la herramienta. Potencialmente, esto permite al personal planificar necesidades específicas de camas, como para pacientes pediátricos o de edad avanzada.
También podría usarse a nivel de confianza del NHS, lo que permite que el personal de los equipos regionales y nacionales detecte áreas con picos de demanda esperados y coordine el apoyo proactivo.
La facultad dijo que los datos sobre factores como la prevalencia de Covid y los días festivos mejoraron la precisión del modelo detrás de la herramienta. Su ambición es incluir fuentes de datos meteorológicos en iteraciones futuras.
La herramienta fue desarrollada conjuntamente con personal clínico y operativo de primera línea en nueve fideicomisos piloto del NHS. Se está implementando en más de 100 fideicomisos del NHS.
Myles Kirby, director de ciencias de la vida y de la salud en la Facultad, dijo: “Desde que comenzó nuestro trabajo con el NHS hace dos años, la Facultad ha estado impulsada por un objetivo: ayudar a mejorar la atención al paciente.
“Al pronosticar mejor la demanda de los pacientes, estamos ayudando al personal a abordar los retrasos en el tratamiento mostrándoles quiénes van a ser admitidos, cuáles son sus necesidades y qué personal se necesita para tratarlos.
“Como muestra este piloto, la inteligencia artificial es una fuerza para el bien, y trabajaremos en estrecha colaboración con el NHS para asegurarnos de que los pacientes y el personal sientan los beneficios en todos los hospitales elegidos”.
Chris Moran, director nacional de incidentes estratégicos, NHS England y NHS Improvement, agregó: “Esta tecnología líder se ha desarrollado para apoyar a los hospitales al alertarlos sobre posibles aumentos repentinos en las admisiones de A&E, y esto respaldará la toma de decisiones y el uso flexible de recursos y capacidad, lo que significa que el NHS estará en una mejor posición para prepararse para los aumentos repentinos de la demanda”.
