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Herramienta automatizada de llamados telefónicos permite optimizar el uso de recursos para hacer seguimiento a personas con esta enfermedad y focalizar la atención en casos que requieren mayor cuidado. La tecnología, ademÔs, permite predecir cómo estarÔn los pacientes a futuro mediante Inteligencia Artificial. La iniciativa, implementada por el Departamento de Ingeniería Industrial de la U. de Chile y el Centro de Sistemas Públicos de la misma unidad en el Servicio de Salud Metropolitano Sur Oriente, fue uno de los proyectos financiados por la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID) para enfrentar la pandemia.

En el último 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 asintomÔticos 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 atención primaria para actuar a tiempo en caso de que su situación cambie y requieran hospitalización. En otras palabras, el personal de salud destina esfuerzos y tiempo importante a la realización 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 ā€œSistema Integrado de Información para el Seguimiento Domiciliario de Pacientes COVID-19 en Servicios de Saludā€. La iniciativa fue una de las 63 ganadoras —entre las 1.056 propuestas presentadas en el paĆ­s— del Concurso para la Asignación RĆ”pida de Recursos para Proyectos de Investigación sobre el Coronavirus (COVID-19), fondo organizado por la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID) a mediados del aƱo pasado.

Implementación en el Servicio de Salud Metropolitano Sur Oriente

El equipo comenzó a pilotear la iniciativa en el Servicio de Salud Metropolitano Sur Oriente (SSMSO), que atiende a un 10 por ciento de la población del país. En este espacio, desarrolló un sistema de llamados robotizados que realiza seguimiento diario automÔtico a los pacientes COVID-19 en cuarentena domiciliaria. En ellos se registra cómo se siente la persona en relación al día anterior, si ha tenido dificultades para respirar, si ha presentado fiebre y si ha realizado la cuarentena.

ā€œEn 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 cómo 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 síntomas, lo que significa que no requiere de un seguimiento personalizado en el día. En este sentido, la herramienta permite disminuir en un 60 por ciento las llamadas diarias que debe realizar el personal médico a este tipo de pacientes, de modo que las horas liberadas pueden ser utilizadas para darle un seguimiento mÔs personalizado a pacientes de riesgo alto, que sí declaran presentar síntomas o empeoramiento en su salud.

Uno de los aspectos mÔs relevantes de este proyecto es que la información de las llamadas se puede vincular con la información disponible en los servicios de salud, lo que permite realizar un anÔlisis prospectivo mediante Inteligencia Artificial.

ā€œEstaĀ tecnologĆ­a permite predecir cómo va a estar el paciente en una semana mĆ”s, posibilitando una optimización 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 hipertensión, obesidad o diabetes) y otros datos de los pacientes. Junto a la información 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 ā€œa partir del buen funcionamiento del piloto, el Servicio de Salud Metropolitano Sur Oriente decidió extender el financiamiento para que nuestra colaboración se mantenga en el aƱoā€.

Cabe señalar que el sistema de llamados automÔticos estÔ integrado con la Plataforma COVID-19 del SSMSO. Esto permite que los equipos de salud agenden los llamados automÔticos desde la misma plataforma en que manejan el registro clínico de los casos de contagio con el virus. Adicionalmente, los seguimientos realizados automÔticamente son tributados a EPIVIGILA, la plataforma de registro del Ministerio de Salud, e integración 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 predicción de la sintomatologĆ­a de pacientes COVID-19 en cuarentena domiciliaria, el equipo de investigadores ha desarrollado una segunda aplicación, especĆ­ficamente en Puente Alto, que consiste en el aviso por mensaje de texto (SMS) de la segunda dosis de la vacuna contra esta enfermedad. ā€œCuando el paciente se vacuna por primera vez recibe su credencial con la fecha de la segunda dosis. Sin embargo, esta acreditación en papel no asegura que la persona recordarĆ” la fecha y el lugar que le corresponde recibirla.Ā Esta aplicación 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 anecdótico. ā€œCuando 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 llegó 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 aglomeración 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 manifestó su preocupación respecto a las largas listas de espera que existían y que se han incrementado producto del COVID-19, panorama que empeora aún mÔs 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 desarrolló un nuevo proyecto. ā€œEstamos adaptando el robot de las llamadas telefónicas 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. ā€œEste 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 ā€œeste 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 ā€œtenemos 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 información en:Ā www.sistemaspublicos.cl/gproyecto/covid0251

Centro de Sistemas PĆŗblicos
Facultad de Ciencias Fƭsicas y MatemƔticas
Universidad de Chile