¿Qué pasa cuando llegan más pacientes de los que se pueden atender? ¿O cuando se contrata personal de salud sin saber si la demanda lo justifica? ¿Y si se pudiera anticipar cuántos ingresos habrá en urgencias la próxima semana o cuántas camas se necesitarán en temporada de lluvias?
Los modelos de demanda hospitalaria basados en inteligencia artificial (IA) permiten hacer precisamente eso: prever cuántas consultas, urgencias o egresos se presentarán en determinado tiempo, y así planear mejor los recursos del sistema de salud. Lejos de ser una herramienta exclusiva para grandes capitales, estos modelos son cada vez más asequibles y útiles para municipios intermedios y pequeños. Aquí te explicamos cómo funcionan y por qué tu municipio debería considerarlos.
¿Cómo funcionan los modelos de demanda hospitalaria con IA?
Anticiparse para atender mejor
Los modelos de demanda hospitalaria usan datos históricos del sistema de salud local —como número de consultas, ingresos a urgencias, ocupación de camas, diagnósticos frecuentes y estacionalidad— para proyectar lo que probablemente ocurrirá en el futuro.
La inteligencia artificial analiza estos datos, identifica patrones y produce estimaciones que ayudan a tomar decisiones clave: ¿Cuántos médicos se necesitarán el próximo mes? ¿Habrá un aumento de enfermedades respiratorias con la temporada de lluvias? ¿Qué impacto tendrá una epidemia en los centros de salud municipales?
IA para planear turnos, insumos y camas con más precisión
Con aprendizaje automático, la IA mejora sus predicciones con cada nuevo dato. Por ejemplo, si históricamente las consultas por dengue aumentan en abril, el modelo lo aprenderá y lo tendrá en cuenta en sus proyecciones.
Con modelos predictivos, se pueden generar escenarios: ¿qué pasará si sube la temperatura? ¿Y si hay una manifestación masiva? ¿O si se implementa una nueva campaña de vacunación?
Y con análisis geoespacial, los modelos pueden mostrar qué veredas o barrios generan más presión sobre ciertos servicios, permitiendo focalizar esfuerzos y optimizar la red de atención.
Ejemplo aplicado a municipios colombianos
Supongamos un municipio con dos centros de salud y un hospital de baja complejidad. En los últimos años, se han presentado picos de demanda por infecciones respiratorias entre mayo y julio. Con el modelo de demanda hospitalaria, la Secretaría de Salud puede anticipar que, en ese periodo, las urgencias podrían aumentar un 30%.
Gracias a esta predicción, el municipio contrata personal temporal con anticipación, refuerza la compra de insumos médicos y lanza una campaña preventiva en las escuelas. El resultado: menos congestión, mejor atención y ahorro de recursos frente a la improvisación de último minuto.
Los beneficios para la gestión municipal
Primero, permite una mejor planificación de recursos: personal, medicamentos, ambulancias, turnos y camas. Esto evita gastos innecesarios y mejora la eficiencia operativa.
Segundo, se anticipa a picos de demanda, como los asociados a cambios estacionales, emergencias sanitarias o eventos masivos, reduciendo el riesgo de saturación del sistema.
Tercero, se mejora la experiencia del paciente, al reducir tiempos de espera, garantizar atención oportuna y evitar traslados innecesarios.
Cuarto, se fortalece la capacidad de respuesta en emergencias, ya que el municipio cuenta con datos para simular escenarios y activar planes de contingencia basados en evidencia.
Y por último, se construye una gestión más estratégica y menos reactiva, que permite a los alcaldes y secretarías de salud tomar decisiones con visión de futuro y responsabilidad técnica.
Conclusión
Con modelos de demanda hospitalaria apoyados por IA, su municipio puede prever lo que viene, prepararse mejor y servir con dignidad a quienes más lo necesitan.
Para empezar, revise qué datos históricos tiene su hospital o centro de salud (consultas, egresos, urgencias). Luego, priorice los servicios con más presión o variabilidad. Y finalmente, acérquese a MUNIA para estructurar un piloto de predicción de demanda que le permita tomar decisiones más informadas. Prevenir la saturación también es cuidar la salud.
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