{"id":503,"date":"2024-11-18T20:01:42","date_gmt":"2024-11-18T20:01:42","guid":{"rendered":"https:\/\/precisionmedic.care\/historia-de-caso\/"},"modified":"2025-06-18T11:03:18","modified_gmt":"2025-06-18T11:03:18","slug":"historia-de-caso","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/precisionmedic.care\/es\/historia-de-caso\/","title":{"rendered":"Caso de \u00e9xito"},"content":{"rendered":"\t\t
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Caso de \u00e9xito<\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Hospital Universitario de Odense<\/h6>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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El software que ofrecemos lleva m\u00e1s de un a\u00f1o en uso en el departamento de urgencias del Hospital Universitario de Odense en Dinamarca. <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Con el tiempo, el personal ha llegado a confiar en las predicciones e integrarlas en sus rutinas diarias. Y, efectivamente, pueden confiar en el sistema. M\u00e1s del 95 % de las veces, predice con un margen de error inferior al 5 %. <\/p>

Desde agosto de 2022, el departamento de urgencias del Hospital Universitario de Odense (OUH) utiliza el sistema.<\/p>

En este caso de \u00e9xito, puedes leer m\u00e1s sobre lo que una de las enfermeras con m\u00e1s experiencia del departamento opina al respecto.<\/b><\/p>

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Con nuestra experiencia combinada en sanidad y matem\u00e1ticas, desarrollamos un sistema inform\u00e1tico que utiliza aprendizaje autom\u00e1tico (IA) para predecir los niveles de actividad con hasta 12 horas de antelaci\u00f3n. El sistema se alimenta de diversas fuentes de datos, como los patrones t\u00edpicos de carga de trabajo, grandes eventos, el clima, entre otros, y utiliza esta informaci\u00f3n para realizar una serie de complejos c\u00e1lculos matem\u00e1ticos. <\/p>

El resultado es un gr\u00e1fico que muestra el n\u00famero esperado de pacientes, hora por hora. Ofrecemos no solo las cifras previstas de pacientes por hora, sino tambi\u00e9n el nivel de confianza de los c\u00e1lculos. <\/p>

Esto permite al personal determinar cu\u00e1nto peso dar a las predicciones y decidir qu\u00e9 acciones tomar.<\/p>

Praemostro se utiliza en el departamento de urgencias desde agosto de 2022. Con el tiempo, el personal ha llegado a confiar en las predicciones e integrarlas en sus rutinas diarias \u2014y con raz\u00f3n. M\u00e1s del 95 % de las veces, el sistema acierta dentro de un margen de \u00b11 paciente por hora, lo cual es lo suficientemente preciso como para que cualquier desviaci\u00f3n pueda gestionarse f\u00e1cilmente en las operaciones. <\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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C\u00f3mo el sistema tambi\u00e9n ayuda<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\tBajas por enfermedad\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\tCuando se reportan bajas por enfermedad, el sistema se utiliza para determinar si el personal de guardia puede gestionar el n\u00famero esperado de pacientes o si es necesario llamar a personal adicional.\n\n
A menudo se llama al personal sanitario fuera de su turno, por lo que es preferible no interrumpir sus d\u00edas libres a menos que sea absolutamente necesario.


Si el sistema indica que no ser\u00e1 un d\u00eda muy ocupado, el personal disponible puede encargarse del trabajo por s\u00ed solo, permitiendo que el equipo fuera de servicio disfrute de su merecido descanso sin interrupciones.\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\tPlanificaci\u00f3n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\tAunque los pacientes suelen llegar siguiendo ciertos patrones \u2014principalmente a \u00faltima hora de la tarde y por la noche\u2014, el flujo puede variar considerablemente.\n

El personal utiliza el sistema para planificar su jornada de trabajo de manera eficiente. Les ayuda a decidir cu\u00e1ndo pueden hacer pausas, cu\u00e1ndo tendr\u00e1n tiempo para organizar el entorno y cu\u00e1ndo pueden comer. \n

El sistema ofrece informaci\u00f3n valiosa para optimizar estos aspectos del d\u00eda a d\u00eda.\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\tCarga de trabajo\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\tCuando la carga de trabajo empieza a aumentar, es crucial anticiparse. Si las tareas superan la capacidad del personal, existe el riesgo de quedarse atr\u00e1s. Aunque los profesionales sanitarios est\u00e1n acostumbrados a trabajar bajo presi\u00f3n, siempre hay un l\u00edmite. Si no pueden seguir el ritmo, la calidad de la atenci\u00f3n al paciente se ve afectada: las estancias hospitalarias se alargan y aumenta el riesgo de complicaciones. \n

Por eso el personal recurre a nuestros modelos cuando la situaci\u00f3n se intensifica. Si se trata de un pico de actividad a corto plazo, pueden gestionarlo y ponerse al d\u00eda r\u00e1pidamente. Sin embargo, durante per\u00edodos prolongados de alta demanda, se requiere ayuda adicional. Esto puede implicar llamar a personal desde casa o reasignar trabajadores desde otras \u00e1reas del hospital. \t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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