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La eficiencia operativa determina la rentabilidad de las organizaciones sanitarias (HCO), y la IA aumenta la productividad hasta un 44%.
La eficiencia operativa es crucial para la rentabilidad y la supervivencia de las organizaciones de atención médica (HCO). Las HCO actuales se enfrentan a numerosos desafíos, como la escasez de médicos y enfermeras, los largos tiempos de espera de los pacientes y la transición a una atención basada en el valor, todo lo cual pone en peligro su viabilidad. Hacer coincidir la volatilidad de la demanda con una oferta limitada y desorganizada es un problema importante. Por ejemplo, mejorar la eficiencia de los quirófanos (quirófano) solo entre un 2 y un 3% puede generar 200 000 dólares adicionales al año por cada quirófano, mientras que optimizar la utilización de las camas de los pacientes hospitalizados es fundamental para los resultados financieros, ya que cada cama representa 2000 dólares de ingresos potenciales diarios (1). La escasez de 600 000 médicos y enfermeros para 2032 agrava estos desafíos (2). Además, el 30% de los pacientes afirman que abandonan las clínicas debido a los largos tiempos de espera, y el número de pacientes que abandonan los servicios de urgencias sin ser atendidos se ha duplicado en los últimos años (3). Mejorar la eficiencia operativa es esencial para abordar estos problemas y garantizar que las HCO puedan sobrevivir y prosperar en un entorno desafiante (4).
«OperationaLIQ AI» es un modelo predictivo desarrollado para analizar varios factores que afectan las operaciones diarias en los entornos de atención médica. Al clasificar los niveles de eficiencia e identificar las áreas de mejora, ayuda a las SO a mejorar la calidad de sus servicios y, en consecuencia, su rentabilidad.
El conjunto de datos sintéticos del modelo se construye con información adaptada a la dinámica operativa actual de la atención médica, a partir de estudios e informes sobre las tendencias de los servicios de urgencias realizados por Moore y otros (1), los tiempos de espera de los pacientes ambulatorios basados en Heath (2) y las métricas de rendimiento hospitalario a partir de los datos de Medicare (3). Estas fuentes proporcionan una base empírica sólida para modelar la eficiencia de las operaciones de atención médica.
La eficiencia operativa es crucial para la rentabilidad y la supervivencia de las organizaciones de atención médica (HCO). Las HCO actuales se enfrentan a numerosos desafíos, como la escasez de médicos y enfermeras, los largos tiempos de espera de los pacientes y la transición a una atención basada en el valor, todo lo cual pone en peligro su viabilidad. Hacer coincidir la volatilidad de la demanda con una oferta limitada y desorganizada es un problema importante. Por ejemplo, mejorar la eficiencia de los quirófanos (quirófano) solo entre un 2 y un 3% puede generar 200 000 dólares adicionales al año por cada quirófano, mientras que optimizar la utilización de las camas de los pacientes hospitalizados es fundamental para los resultados financieros, ya que cada cama representa 2000 dólares de ingresos potenciales diarios (1). La escasez de 600 000 médicos y enfermeros para 2032 agrava estos desafíos (2). Además, el 30% de los pacientes afirman que abandonan las clínicas debido a los largos tiempos de espera, y el número de pacientes que abandonan los servicios de urgencias sin ser atendidos se ha duplicado en los últimos años (3). Mejorar la eficiencia operativa es esencial para abordar estos problemas y garantizar que las HCO puedan sobrevivir y prosperar en un entorno desafiante (4).
«OperationaLIQ AI» es un modelo predictivo desarrollado para analizar varios factores que afectan las operaciones diarias en los entornos de atención médica. Al clasificar los niveles de eficiencia e identificar las áreas de mejora, ayuda a las SO a mejorar la calidad de sus servicios y, en consecuencia, su rentabilidad.
El conjunto de datos sintéticos del modelo se construye con información adaptada a la dinámica operativa actual de la atención médica, a partir de estudios e informes sobre las tendencias de los servicios de urgencias realizados por Moore y otros (1), los tiempos de espera de los pacientes ambulatorios basados en Heath (2) y las métricas de rendimiento hospitalario a partir de los datos de Medicare (3). Estas fuentes proporcionan una base empírica sólida para modelar la eficiencia de las operaciones de atención médica.
