Este documento trata sobre la aplicación de un modelo de IA usando algoritmos de Machine Learning que permite predecir la fuga de pacientes que se registraron para atención en un servicio de emergencia.
Integrantes
- Geldres Cayo Nilton Cesar
- Atahua Godoy Williams Richard
- Moscoso Pauccar Manolo Raziel
- Naupari Machado Fernando
- Castillo Serna Eliana Lorena
El público acude a los servicios de emergencia de los hospitales en demanda de atención de salud, por lo general observa un panorama caótico: colas de gente en espera de recibir un tratamiento inmediato para sus dolencias o internarse en emergencia, tópicos y/o pasadizos llenos de pacientes en camillas o sillas de ruedas en observación o esperando ser hospitalizados. Esta situación constante ha sido motivo de reclamos por parte del público usuario que demanda un mejor trato a las personas, y de protesta gremial por parte del personal de salud que reclama mejores condiciones de trabajo. Ha generado reportajes en los principales medios de comunicación masiva y circulación de fotos, tomadas muchas veces clandestinamente, y publicadas en las redes sociales. También ha suscitado demandas legales, tanto a nivel personal (principalmente a médicos), como institucional; demandas de la clase política reclamando soluciones a las autoridades responsables. La opinión pública tiende a creer que esta situación solo se presenta en los principales prestadores de salud a nivel nacional: Ministerio de Salud (MINSA) y el Seguro Social de Salud (EsSalud). Pocos conocen que se trata de una crisis en los sistemas de salud a nivel internacional, que afecta directamente la calidad y el acceso a la asistencia sanitaria en los Servicios de Emergencia.
En la entidad de salud foco de estudio del caso, realizó encuestas respecto al nivel de insatisfacción del usuario externo del cual se evidencia un mal índice respecto a la calificación sobre el área de emergencia.
Es así que se logró a identificar que existen grupos de personas que ingresan al tópico para atención en emergencia pero que al no llegar a ser atendidos por el médico inmediatamente debido a la cantidad alta de afluencia de pacientes para ser atendidos en emergencia, muchos de los cuales por la larga espera y al no ser realmente una emergencia se retiran (fugan).