Modelos de aprendizaje automático de series temporales para apoyar la planificación operativa del servicio de...

Área de la Ciencia:

• Investigación de Servicios de Salud
• Investigación de Operaciones
• Ciencia de Datos

Sus antecedentes:

• La predicción eficaz de la utilización del servicio de urgencias (SU) es crucial para la gestión de los recursos hospitalarios y la programación del personal.
• Los métodos de previsión existentes rara vez se han implementado en entornos operativos del mundo real.
• Se necesita un enfoque de diseño centrado en el usuario para cerrar la brecha entre los modelos predictivos y las necesidades operativas.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar e implementar un modelo preciso de predicción de la utilización del SU adaptado a la planificación operativa.
• Involucrar a los gerentes de operaciones de enfermería en la selección de métricas clave, modelos y horizontes de predicción.
• Crear un panel de producción para los líderes de operaciones del SU.

Principales métodos:

• Se empleó un enfoque de diseño centrado en el usuario que involucró a gerentes de operaciones de enfermería en múltiples sitios hospitalarios.
• Se evaluaron varios modelos de series temporales y de aprendizaje automático utilizando el Error Absoluto Medio (MAE) y el Error Porcentual Absoluto Medio (MAPE).
• Se seleccionó e implementó el modelo Prophet, una herramienta de previsión de código abierto, por su rendimiento superior.

Principales resultados:

• El modelo Prophet demostró el mejor rendimiento en múltiples sitios hospitalarios según MAE y MAPE.
• Se generaron predicciones diarias con 14 días de antelación para métricas críticas del SU, incluidas llegadas, admisiones, necesidades de cuidadores y retenciones en el SU.
• Se estableció el diseño de implementación y monitorización del modelo para su uso operativo continuo.

Conclusiones:

• Un enfoque centrado en el usuario integró con éxito la previsión avanzada (modelo Prophet) en la planificación operativa del SU.
• Las predicciones precisas a corto plazo de la utilización del SU pueden mejorar significativamente la asignación de recursos y las decisiones de personal.
• Esta metodología proporciona una solución escalable para mejorar la gestión del SU dentro de los sistemas de salud integrados.