Herramienta automatizada de llamados telefĆ³nicos permite optimizar el uso de recursos para hacer seguimiento a personas con esta enfermedad y focalizar la atenciĆ³n en casos que requieren mayor cuidado. La tecnologĆa, ademĆ”s, permite predecir cĆ³mo estarĆ”n los pacientes a futuro mediante Inteligencia Artificial. La iniciativa, implementada por el Departamento de IngenierĆa Industrial de la U. de Chile y el Centro de Sistemas PĆŗblicos de la misma unidad en el Servicio de Salud Metropolitano Sur Oriente, fue uno de los proyectos financiados por la Agencia Nacional de InvestigaciĆ³n y Desarrollo (ANID) para enfrentar la pandemia.
En el Ćŗltimo 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 asintomĆ”ticos o de riesgo bajo. Sin embargo, de acuerdo a la normativa del Ministerio de Salud (Minsal), estos individuos deben ser monitoreados diariamente por los centros de atenciĆ³n primariaĀ para actuar a tiempo en caso de que su situaciĆ³n cambie y requieran hospitalizaciĆ³n. En otras palabras, elĀ personal de salud destina esfuerzos y tiempo importante a la realizaciĆ³n de llamados para conocer el estado de las y los contagiados.
Se trata de un seguimiento que, de ser efectivo, podrĆa prevenir casos de gravedad e incluso muertes, pero que en la realidad se hace difĆcil 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 los llamados que deben hacer en la frecuencia que establece la normativa, quedando pacientes fuera del monitoreo oportuno.
Frente a este problema, investigadores del Departamento de IngenierĆa Industrial de la Universidad de Chile y del Centro de Sistemas PĆŗblicos de la misma unidad, en conjunto con profesionales del Servicio de Salud Metropolitano Sur Oriente, elaboraron el proyectoĀ āSistema Integrado de InformaciĆ³n para el Seguimiento Domiciliario de Pacientes COVID-19 en Servicios de Saludā. La iniciativa fue una de las 63 ganadoras āentre las 1.056 propuestas presentadas en el paĆsā del Concurso para la AsignaciĆ³n RĆ”pida de Recursos para Proyectos de InvestigaciĆ³n sobre el Coronavirus (COVID-19), fondo organizado por la Agencia Nacional de InvestigaciĆ³n y Desarrollo (ANID) a mediados del aƱo pasado.
ImplementaciĆ³n en el Servicio de Salud Metropolitano Sur Oriente
El equipo comenzĆ³ a pilotear la iniciativa en el Servicio de Salud Metropolitano Sur Oriente (SSMSO), que atiende a un 10 por ciento de la poblaciĆ³n del paĆs. En este espacio, desarrollĆ³ unĀ sistema deĀ llamados robotizados que realiza seguimiento diario automĆ”tico a los pacientes COVID-19 en cuarentena domiciliaria. En ellos se registra cĆ³mo se siente la persona en relaciĆ³n al dĆa anterior, si ha tenido dificultades para respirar, si ha presentado fiebre y si ha realizado la cuarentena.
āEn 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 cĆ³mo se siente, el destinatario puede responder igual, mejor o peor, con los nĆŗmeros 1, 2 y 3, respectivamenteā, explicaĀ Richard Weber, director de IngenierĆa Industrial y jefe del proyecto.
En promedio, cerca de un 60 por ciento de los pacientes consultados declara no tener sĆntomas, lo que significa que no requiere de un seguimiento personalizado en el dĆa. En este sentido,Ā la herramienta permite disminuir en un 60 por ciento las llamadas diarias que debe realizar el personal mĆ©dico a este tipo de pacientes, de modo que las horas liberadas pueden ser utilizadas para darle un seguimiento mĆ”s personalizado a pacientes de riesgo alto, que sĆ declaran presentar sĆntomas o empeoramiento en su salud.
Uno de los aspectos mĆ”s relevantes de este proyecto es que la informaciĆ³n de las llamadas se puede vincular con la informaciĆ³n disponible en los servicios de salud, lo que permite realizar un anĆ”lisis prospectivo mediante Inteligencia Artificial.
āEstaĀ tecnologĆa permite predecir cĆ³mo va a estar el paciente en una semana mĆ”s, posibilitando una optimizaciĆ³n del uso de recurso mĆ©dico y de profesionales de la salud. Esto gracias a que los servicios de salud cuentan con los datos sociodemogrĆ”ficos, etarios, enfermedades de base (como hipertensiĆ³n, obesidad o diabetes) y otros datos de los pacientes. Junto a la informaciĆ³n que recabamos a diario, a travĆ©s de las llamadas, podemosĀ predecir el desarrollo del COVID-19 en las personasā, precisa el encargado del proyecto.
En este punto,Ā Francisco SuĆ”rez, investigador adjunto del Centro de Sistemas PĆŗblicos y coordinador deĀ la iniciativa, destaca que āa partir del buen funcionamiento del piloto, el Servicio de Salud Metropolitano Sur Oriente decidiĆ³ extender el financiamiento para que nuestra colaboraciĆ³n se mantenga en el aƱoā.
Cabe seƱalar que el sistema de llamados automĆ”ticos estĆ” integrado con la Plataforma COVID-19 del SSMSO. Esto permite que los equipos de salud agenden los llamados automĆ”ticos desde la misma plataforma en que manejan el registro clĆnico de los casos de contagio con el virus. Adicionalmente, losĀ seguimientos realizados automĆ”ticamente son tributados a EPIVIGILA, la plataforma de registro del Ministerio de Salud, e integraciĆ³n que permite contar con datos confiables sin esfuerzo adicional de parte del personal de salud.
Aviso de vacuna por SMS
AdemĆ”s del sistema de seguimiento y predicciĆ³n de la sintomatologĆa de pacientes COVID-19 en cuarentena domiciliaria, el equipo de investigadores ha desarrollado una segunda aplicaciĆ³n, especĆficamente en Puente Alto, que consiste en el aviso por mensaje de texto (SMS) de la segunda dosis de la vacuna contra esta enfermedad. āCuando el paciente se vacuna por primera vez recibe su credencial con la fecha de la segunda dosis. Sin embargo, esta acreditaciĆ³n en papel no asegura que la persona recordarĆ” la fecha y el lugar que le corresponde recibirla.Ā Esta aplicaciĆ³n notifica tres dĆas antes a la persona que debe acudir por su segunda dosisā, explica Weber.
El potencial de este sistema se explica en un ejemplo anecdĆ³tico. āCuando querĆamos enviar el primer SMS de recordatorio, de viernes a lunes, nos avisaron que el lunes no habrĆa vacunas Pfizer. Al principio pensamos en no enviar nada, pero luego aprovechamos la oportunidad para avisar que el lunes no habrĆa disponibilidad de la vacuna Pfizer y el resultado fue que ninguna persona llegĆ³ a inicio de semana, pero sĆ el martes. AhĆ entendimos que esteĀ sistema tiene un potencial no solo como recordatorio, sino tambiĆ©n para advertir sobre cambios que pueden evitar la movilidad y aglomeraciĆ³n de las personas, de modo de prevenir el contagio por Coronavirusā, precisa el director de IngenierĆa Industrial.
ProyectoĀ contra las listas de espera
Al observarse que ambas aplicaciones funcionan y tienen un importante impacto, el SSMSO manifestĆ³ su preocupaciĆ³n respecto a las largas listas de espera que existĆan y que se han incrementado producto del COVID-19, panorama que empeora aĆŗn mĆ”s cuando las personas no asisten a su hora agendada, que son alrededor de un 15 a 20 por ciento.
Ante esta problemĆ”tica, el equipo de investigadores desarrollĆ³ un nuevo proyecto. āEstamos adaptando el robot de las llamadas telefĆ³nicas para que ahora consulte si la persona va a asistir o no a la hora mĆ©dica agendada. Si el paciente dice que sĆ, el sistema envĆa 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 mĆ©dicaā, explica SuĆ”rez. El investigador seƱala que con este nuevo proyecto se espera contribuir aĀ subsanar la problemĆ”tica de las largas listas de espera para diferentes patologĆas como, por ejemplo, el cĆ”ncer. āEste sistema tiene el potencial de acompaƱar a las personas, que en la red pĆŗblica hoy se da muy pocoā, agrega.
Respecto a la labor realizada en el marco de este iniciativa, el director del Servicio de Salud Metropolitano Sur Oriente, Dr.Ā Fernando Betanzo, seƱala que āeste 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 permitirĆ” redireccionar su quehacer a los casos mĆ”s complejos, generando mayor posibilidades de seguimiento de nuestros pacientesā.
Por su parte, Weber concluye que ātenemos un proyecto integral, que tiene un importante potencial de escalamiento no solo para ahorrar horas de personal de salud, sino sobre todo para salvar vidasā. El equipo tambiĆ©n agradece el financiamiento de ANID para el proyecto COVID-0251 y delĀ Instituto Sistemas Complejos de IngenierĆa. MĆ”s informaciĆ³n en:Ā www.sistemaspublicos.cl/gproyecto/covid0251
Centro de Sistemas PĆŗblicos
Facultad de Ciencias FĆsicas y MatemĆ”ticas
Universidad de Chile