Una herramienta automatizada de llamadas telefónicas permite optimizar el uso de recursos y focalizar la atención en casos que requieren mayor cuidado. La tecnología, además, permite predecir su evolución mediante Inteligencia Artificial (I.A.)
El sistema de I.A. permite dar seguimiento a las personas contagiadas con SARS-CoV-2, a la vez que representa un valioso apoyo a los equipos sanitarios de trabajo,
En el último tiempo se ha vuelto parte de la cotidianidad escuchar las cifras de miles de personas que a diario se contagian con COVID-19. De ellas, un porcentaje importante debe realizar cuarentena domiciliaria por ser asintomáticos o de riesgo bajo.
Sin embargo, de acuerdo a la normativa del Ministerio de Saludde Chile (Minsal), estos individuos deben ser monitoreados diariamente por los centros de atención primaria para actuar a tiempo en caso de que su situación cambie y requieran hospitalización.
En otras palabras, el personal de salud destina esfuerzos y tiempo importante a la realización de llamadas para conocer el estado de las y los contagiados.
Se trata de un seguimiento que, de ser efectivo, podría prevenir casos de gravedad e incluso muertes, pero que en la realidad se hace difícil de llevar a cabo con prolijidad.
La alta carga laboral que ha existido desde inicios de la pandemia impide muchas veces que los profesionales de la salud puedan realizar la totalidad de las llamadas que deben hacer en la frecuencia que establece la normativa, quedando pacientes fuera del monitoreo oportuno.
Frente a este problema, investigadores (as) del Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad de Chile y del Centro de Sistemas Públicos de la misma unidad, en conjunto con profesionales del Servicio de Salud Metropolitano Sur Oriente, elaboraron el proyecto “Sistema Integrado de Información para el Seguimiento Domiciliario de Pacientes COVID-19 en Servicios de Salud”.
La iniciativa fue una de las 63 ganadoras —entre las 1.056 propuestas presentadas en Chile— del Concurso para la Asignación Rápida de Recursos para Proyectos de Investigación sobre el Coronavirus (COVID-19), fondo organizado por la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID), de ese país, a mediados del año pasado.
El equipo comenzó a pilotear la iniciativa en el Servicio de Salud Metropolitano Sur Oriente (SSMSO), que atiende a un 10% de la población del país. En este espacio desarrolló un sistema de llamadas robotizadas que realiza seguimiento diario automático a los (as) pacientes COVID-19 en cuarentena domiciliaria. En ellos se registra cómo se siente la persona en relación al día anterior, si ha tenido dificultades para respirar, si ha presentado fiebre y si ha realizado la cuarentena.
“En otras palabras, el paciente recibe una llamada, un robot le hace preguntas y la persona contesta con el teclado. Cada una de las cuatro preguntas tiene dos a tres opciones de respuesta. Por ejemplo, frente a la pregunta de cómo se siente, el destinatario puede responder igual, mejor o peor, con los números 1, 2 y 3, respectivamente”, explica Richard Weber, director de Ingeniería Industrial y jefe del proyecto.
En promedio, cerca de un 60% de los pacientes consultados declara no tener síntomas, lo que significa que no requiere de un seguimiento personalizado en el día. En este sentido, la herramienta permite disminuir en un 60% las llamadas diarias que debe realizar el personal médico a este tipo de pacientes, de modo que las horas liberadas pueden ser utilizadas para darle un seguimiento más personalizado a pacientes de alto riesgo, que sí declaran presentar síntomas o empeoramiento en su salud.
Uno de los aspectos más relevantes de este proyecto, es que la información de las llamadas se puede vincular con la información disponible en los servicios de salud, lo que permite realizar un análisis prospectivo mediante Inteligencia Artificial.
“Esta tecnología permite predecir cómo va a estar el paciente en una semana más, posibilitando una optimización del uso de recurso médico y de profesionales de la salud. Esto gracias a que los servicios de salud cuentan con los datos sociodemográficos, etarios, enfermedades de base (como hipertensión, obesidad o diabetes) y otros datos de los pacientes. Junto a la información que recabamos a diario, a través de las llamadas, podemos predecir el desarrollo del COVID-19 en las personas”, precisa el encargado del proyecto.
En este punto, Francisco Suárez, investigador adjunto del Centro de Sistemas Públicos y coordinador de la iniciativa, destaca que “a partir del buen funcionamiento del piloto, el Servicio de Salud Metropolitano Sur Oriente decidió extender el financiamiento para que nuestra colaboración se mantenga en el año”.
Cabe señalar que el sistema de llamadas automáticas está integrado con la Plataforma COVID-19 del SSMSO. Esto permite que los equipos de salud agenden los llamados automáticos desde la misma plataforma en que manejan el registro clínico de los casos de contagio con el virus.
Adicionalmente, los seguimientos realizados automáticamente son tributados a EPIVIGILA, la plataforma de registro del Ministerio de Salud, e integración que permite contar con datos confiables sin esfuerzo adicional de parte del personal de salud.
Además del sistema de seguimiento y predicción de la sintomatología de pacientes COVID-19 en cuarentena domiciliaria, el equipo de investigadores (as) ha desarrollado una segunda aplicación, específicamente en Puente Alto, que consiste en el aviso por mensaje de texto (SMS) de la segunda dosis de la vacuna contra esta enfermedad. “Cuando el paciente se vacuna por primera vez recibe su credencial con la fecha de la segunda dosis. Sin embargo, esta acreditación en papel no asegura que la persona recordará la fecha y el lugar que le corresponde recibirla. Esta aplicación notifica tres días antes a la persona que debe acudir por su segunda dosis”, explica Weber.
El potencial de este sistema se explica en un ejemplo anecdótico. “Cuando queríamos enviar el primer SMS de recordatorio, de viernes a lunes, nos avisaron que el lunes no habría vacunas Pfizer. Al principio pensamos en no enviar nada, pero luego aprovechamos la oportunidad para avisar que el lunes no habría disponibilidad de la vacuna Pfizer y el resultado fue que ninguna persona llegó a inicio de semana, pero sí el martes. Ahí entendimos que este sistema tiene un potencial no solo como recordatorio, sino también para advertir sobre cambios que pueden evitar la movilidad y aglomeración de las personas, de modo de prevenir el contagio por Coronavirus”, precisa el director de Ingeniería Industrial.
Al observarse que ambas aplicaciones funcionan y tienen un importante impacto, el SSMSO manifestó su preocupación respecto a las largas listas de espera que existían y que se han incrementado producto del COVID-19, panorama que empeora aún más cuando las personas no asisten a su hora agendada, que son alrededor de un 15 a 20%.
Ante esta problemática, el equipo de investigadores (as) desarrolló un nuevo proyecto. “Estamos adaptando el robot de las llamadas telefónicas para que ahora consulte si la persona va a asistir o no a la hora médica agendada. Si el paciente dice que sí, el sistema envía un mensaje por SMS para recordar la cita y si dice que no, lo comunica al Servicio para que asigne a otro paciente a esa hora médica”, explica Suárez.
El investigador señala que con este nuevo proyecto se espera contribuir a subsanar la problemática de las largas listas de espera para diferentes patologías como, por ejemplo, el cáncer. “Este sistema tiene el potencial de acompañar a las personas, que en la red pública hoy se da muy poco”, agrega.
Respecto a la labor realizada en el marco de esta iniciativa, el director del Servicio de Salud Metropolitano Sur Oriente, Dr. Fernando Betanzo, señala que “este es un trabajo colaborativo que busca alcanzar un impacto en lo sanitario, que se traduzca en un seguimiento que permita prevenir situaciones de salud adversas para nuestros usuarios, y -por otro lado- un impacto para el apoyo de nuestros equipos de trabajo, ya que el sistema les permitirá redireccionar su quehacer a los casos más complejos, generando mayor posibilidades de seguimiento de nuestros pacientes”.
Por su parte, Weber concluye que “tenemos un proyecto integral, que tiene un importante potencial de escalamiento, no solo para ahorrar horas de personal de salud, sino sobre todo para salvar vidas”. El equipo también agradece el financiamiento de ANID para el proyecto COVID-0251 y del Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería.
El sistema basado en I.A. fue desarrollado por investigadores (as) del Departamento de Ingeniería Industrial y del Centro de Sistemas Públicos de la Universidad de Chile, en conjunto con profesionales del Servicio de Salud Metropolitano Sur Oriente de Chile.
