Predicción de demanda hospitalaria con IA en Figueres (España)

Introducción

En muchas urgencias hospitalarias, el caos no es una excepción: colas interminables, pacientes esperando horas, y personal médico agotado. Esto no se debe a falta de voluntad, sino a una ausencia de herramientas predictivas para anticipar la demanda y organizar los recursos con base en datos reales.

¿Y si su municipio pudiera prever el número de pacientes que llegarán mañana a urgencias y ajustar turnos, abrir salas adicionales o reforzar áreas críticas antes del colapso?

Ese escenario ya es una realidad en el Hospital de Figueres, en Cataluña (España), donde un sistema de inteligencia artificial (IA) predice con más del 95 % de precisión la afluencia de pacientes, ingresos y altas. En menos de seis meses, esta solución generó un retorno de inversión positivo, redujo los tiempos de espera y mejoró el clima laboral. Este modelo no solo es escalable, sino perfectamente adaptable a hospitales públicos colombianos, desde capitales hasta cabeceras intermedias.

Conociendo el caso de uso

¿Qué problema resolvía el caso?

Antes de implementar el sistema, el Hospital de Figueres enfrentaba problemas comunes a muchos centros de salud de tamaño medio: imprevisibilidad en la llegada de pacientes, picos estacionales sin preparación, turnos de personal desbalanceados y riesgo de saturación en urgencias.

La toma de decisiones se basaba en intuiciones o datos pasados, no en predicciones ajustadas a lo que realmente iba a pasar. Esto derivaba en sobrecarga de personal, tiempos de espera prolongados y uso ineficiente de las camas hospitalarias.

En resumen: sabían lo que había pasado ayer, pero no lo que vendría mañana.

¿Qué solución tecnológica se implementó?

La Fundación Salut Empordà, gestora del Hospital de Figueres, implementó un modelo de machine learning desarrollado con una empresa de IA que permite:

• Procesar datos hospitalarios históricos y en casi tiempo real.
• Predecir con hasta 97 % de precisión:
  • Cuántos pacientes llegarán a urgencias.
  • Cuántos requerirán ingreso.
  • Cuántos serán dados de alta.
• Emitir predicciones cada 15 minutos para permitir una gestión proactiva.

El sistema genera escenarios para los siguientes días y horas, permitiendo a los directivos hospitalarios tomar decisiones operativas como:

• Reforzar personal de guardia en turnos críticos.
• Abrir boxes o camas temporales.
• Derivar pacientes antes de que se congestione la atención.

Todo esto a través de un dashboard visual y dinámico, de fácil lectura, integrado al sistema de información hospitalaria.

¿Qué resultados concretos ha tenido?

Los resultados han sido notables en varios frentes:

• Reducción significativa de tiempos de espera en urgencias en horas pico.
• Ajuste más eficiente del personal, reduciendo cargas innecesarias y mejorando la satisfacción laboral.
• Reducción de cancelaciones y desbordamientos, al poder planificar las altas y prever ingresos con antelación.
• Retorno de inversión en menos de 6 meses, gracias a optimización de recursos y mejoras en la eficiencia operativa.

Según declaraciones de la gerencia del hospital, el sistema «transformó la forma en que planificamos urgencias y nos permitió recuperar el control del servicio». Otros hospitales regionales en Cataluña ya están comenzando a adoptar el mismo modelo.

Fuentes:

• Fundación Salut Empordà.
• SCIO Health. Caso de éxito: IA en la gestión de urgencias del Hospital de Figueres.
• Artículo original del caso

¿Por qué implementarlo?: los beneficios para tu municipio

Impacto económico

• Reducción de hasta 30 % en costos operativos hospitalarios por mejor uso del personal y los recursos de urgencias.
• Mejor planificación del recurso humano, reduciendo horas extra innecesarias y evitando rotaciones forzadas.
• Retorno financiero temprano: el sistema en Figueres recuperó su inversión en menos de seis meses.

Impacto ambiental

• Menor consumo energético al optimizar la ocupación de camas, salas y recursos en función de demanda real.
• Disminución de uso de papel y reportes manuales gracias al sistema digital de monitoreo y predicción.
• Menor huella logística al evitar derivaciones de último minuto.

Impacto social

• Reducción de tiempos de espera, lo que mejora la experiencia del paciente.
• Mayor equidad en el acceso a urgencias, al poder anticipar cuándo reforzar servicios críticos.
• Reducción del agotamiento del personal médico, mejorando su motivación y permanencia.

Lecciones replicables para Colombia

Factores clave de éxito del caso internacional

• IA orientada a resolver un problema concreto y urgente: no fue un experimento tecnológico, sino una herramienta para gestionar mejor.
• Visualización de datos en tiempo real, entendible por personal no técnico.
• Iteración y mejora continua: el sistema se fue ajustando con el uso y la retroalimentación del equipo médico.

Conclusiones

El caso de Figueres demuestra que la inteligencia artificial puede marcar la diferencia entre un hospital que reacciona y uno que se anticipa. No se trata de cambiar todo, sino de empezar por lo que más duele: la incertidumbre frente a lo que viene.

Porque un hospital que puede prever su urgencia, puede cuidar mejor a su gente.
Y todo municipio colombiano, sin importar su tamaño, puede iniciar ese camino hacia una gestión más eficiente y humana.