Los quirófanos son un recurso valioso. Pueden representar el 50 por ciento de los ingresos de un hospital y costar hasta $ 80 por minuto. Pero determinar cuánto tiempo asignar para una cirugía es un desafío al que se enfrenta cada hospital.
"La programación del quirófano es un problema de $ 5 mil millones. Para optimizar el quirófano, debe responder una pregunta fundamental: ¿Cuánto tiempo dura cada cirugía?", Dijo el coautor principal Rajeev Saxena, residente de anestesiología de la Facultad de Medicina de la Universidad de WashingtonMedicina. "La subutilización significa que menos pacientes reciben atención quirúrgica y el hospital tiene un exceso de capacidad. La sobreutilización resulta en operaciones canceladas y gastos de horas extras".
Para tratar de mejorar la predicción de la duración del caso quirúrgico, Saxena, en colaboración con médicos en cirugía y anestesia, científicos y expertos en informática dentro y fuera de la Universidad de Washington, creó modelos de aprendizaje automático para cada especialidad quirúrgica y para cirujanos individuales.
Su estudio, "Mejora de la eficiencia de la sala de operaciones: un enfoque de aprendizaje automático para predecir la duración del caso", se publicó el 18 de julio en el Journal of the American College of Surgeons.
Los investigadores recopilaron datos de más de 45,000 cirugías realizadas durante cuatro años por 92 cirujanos. Sus modelos específicos para cirujanos pudieron mejorar la precisión del 30 por ciento según la estimación del cirujano al 40 por ciento. Entre el tercio superior de los cirujanos,precisión mejorada a más del 50 por ciento.
A medida que se ingresen más datos, el modelo mejorará con el tiempo, señaló el coautor principal Matthew Bartek, jefe de residentes de cirugía general en la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington.
"Si podemos mejorar los datos, podemos concentrarnos en estimaciones más precisas", dijo Bartek. "Este es solo el primer paso".
Para crear sus estimaciones, los investigadores reunieron datos de múltiples registros médicos electrónicos del paciente, el tipo de cirugía, el personal de cirugía y la información de programación de la cirugía. Solo se usaron datos preoperatorios.
De todos los datos capturados, la mayor variabilidad fue entre cirujanos.
"Cada cirujano tiene un enfoque único para una operación y estos datos lo confirmaron", dijo el autor principal Bala Nair, ex director del centro técnico de la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington que buscó mejorar la atención a través de soluciones informáticas y tecnológicas.
"Este trabajo está llevando las salas de operaciones al siglo XXI mediante la aplicación de métodos modernos de ciencia de datos para mejorar las operaciones", dijo.
"Durante años, los quirófanos han dependido de las estimaciones de los cirujanos para los tiempos de operación. Pero los cirujanos suelen subestimar en gran medida el tiempo de los procedimientos", dijo el autor principal John Lang, director clínico de operaciones operativas y perioperatorias en UW Medicine.
Lang dijo que dos hospitales en el sistema de medicina de UW están calificados por el índice de casos mixtos de Medicare para cirugías complejas. UW Medical Center está clasificado como No. 3 y Harborview Medical Center está clasificado como No. 13. Debido a esto, la predicción precisa de cirugíala duración del caso es especialmente desafiante e impactante.
Dijo Saxena: "Puede cambiar una cultura organizacional completa adoptando un enfoque de envío de datos e involucrando a las partes interesadas clave".
Otros colaboradores en este estudio incluyeron a Stuart Solomon, anestesiólogo de UW Medicine y Christine Fong, ingeniera informática de UW Medicine. El trabajo fue una colaboración con Perimatics, una compañía de ciencia de datos con sede en Bellevue, Washington.
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Materiales proporcionado por Universidad de Ciencias de la Salud de Washington / Medicina de la Universidad de Washington . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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