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Aumente tasas de asistencia a las citas, reduzca la carga financiera de las ausencias y mejore los resultados de salud con inteligencia artificial.
A nivel nacional, los pacientes pierden el 30% de sus citas programadas, lo que supone una carga financiera anual de 150 000 millones de dólares para el sistema de salud (1). Esta alta tasa de ausencias a las citas no solo supone una importante carga financiera para las clínicas, ya que cuesta una media de 200 dólares por cita perdida y se acumula hasta superar los 250 000 dólares anuales por clínica, sino que también plantea graves riesgos para la salud de las personas (1) (2). La falta de cita interrumpe la continuidad de la atención, aumenta el uso de los servicios de cuidados intensivos y provoca un deterioro de la salud que podría haberse mitigado o evitado con un diagnóstico y tratamiento oportunos (3). En el caso de los pacientes con enfermedades crónicas, como problemas de salud mental de larga duración, faltar a más de dos consultas al año puede aumentar ocho veces su riesgo de mortalidad en comparación con los pacientes que no faltan a las consultas (4).
«NoShowPredict AI» es un modelo de IA predictiva diseñado específicamente para calcular la probabilidad de que los pacientes no se presenten a las citas médicas. Al evaluar los factores relacionados con los pacientes y los detalles de las citas, la IA de NoShowPredict tiene como objetivo reducir la tasa de ausencias a las citas y aliviar las repercusiones financieras y asistenciales asociadas a ellas.
El conjunto de datos sintéticos utilizado para entrenar el modelo se basó en patrones y conocimientos derivados de estudios sobre la gestión de citas. La investigación de Hwang y otros (1), Marbouh y otros (2), McQueenie y otros (3) y Kullgren y otros (4) proporciona un análisis de las causas y consecuencias de la falta de cita, que se utilizó para reconocer los posibles factores de falta de asistencia y entrenar el modelo.
A nivel nacional, los pacientes pierden el 30% de sus citas programadas, lo que supone una carga financiera anual de 150 000 millones de dólares para el sistema de salud (1). Esta alta tasa de ausencias a las citas no solo supone una importante carga financiera para las clínicas, ya que cuesta una media de 200 dólares por cita perdida y se acumula hasta superar los 250 000 dólares anuales por clínica, sino que también plantea graves riesgos para la salud de las personas (1) (2). La falta de cita interrumpe la continuidad de la atención, aumenta el uso de los servicios de cuidados intensivos y provoca un deterioro de la salud que podría haberse mitigado o evitado con un diagnóstico y tratamiento oportunos (3). En el caso de los pacientes con enfermedades crónicas, como problemas de salud mental de larga duración, faltar a más de dos consultas al año puede aumentar ocho veces su riesgo de mortalidad en comparación con los pacientes que no faltan a las consultas (4).
«NoShowPredict AI» es un modelo de IA predictiva diseñado específicamente para calcular la probabilidad de que los pacientes no se presenten a las citas médicas. Al evaluar los factores relacionados con los pacientes y los detalles de las citas, la IA de NoShowPredict tiene como objetivo reducir la tasa de ausencias a las citas y aliviar las repercusiones financieras y asistenciales asociadas a ellas.
El conjunto de datos sintéticos utilizado para entrenar el modelo se basó en patrones y conocimientos derivados de estudios sobre la gestión de citas. La investigación de Hwang y otros (1), Marbouh y otros (2), McQueenie y otros (3) y Kullgren y otros (4) proporciona un análisis de las causas y consecuencias de la falta de cita, que se utilizó para reconocer los posibles factores de falta de asistencia y entrenar el modelo.
