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[Artículo] La importancia de la inteligencia predictiva en la gestión de camas de UCI

La importancia de la inteligencia predictiva en la gestión de camas de UCI

 

La creciente demanda de ingresos a Unidades de Cuidados Intensivos (UCI) supone un desafío directo a la eficiencia operativa de los hospitales. En este escenario, la gestión inteligente de camas surge como una solución estratégica que combina la innovación tecnológica con la optimización de la capacidad instalada, con impactos directos en la reducción de la duración de la internación y el aumento de la rotación de camas.

 

El sistema Epimed Monitor UCI, impulsado por el módulo Performance, ofrece inteligencia clínica y gestión predictiva basada en la base de datos de UCI más grande del mundo. Al permitir la liberación anticipada de camas, se contribuye a reducir los costos operativos y permite un ingreso más rápido de pacientes clínicos o quirúrgicos gravemente enfermos.

 

A continuación, destacamos cuatro beneficios de la gestión de camas basada en inteligencia de datos:

1. Mapeo en tiempo real de la tasa de ocupación

Epimed Monitor UCI permite el monitoreo en tiempo real de las tasas de ocupación de la UCI, ofreciendo visibilidad inmediata de los niveles de uso, disponibilidad de camas y demanda emergente. Esta visión operativa integrada proporciona una mayor agilidad en la toma de decisiones en cuanto a la liberación y asignación de camas, factor esencial para una rotación eficiente y segura.

2. Análisis comparativo y de referencia

 

Con acceso a datos consolidados de centenas de UCI, los administradores pueden comparar indicadores claves como la tasa de ocupación, la duración de la estadía (LOS – Length of stay) y la tasa de mortalidad ajustada por gravedad (SMR – Standardizer Mortality Ratio) con los de otras instituciones similares.

Esta práctica de benchmarking nos permite identificar oportunidades de mejora, establecer metas realistas y adoptar estándares de excelencia alineados con las mejores prácticas en medicina de cuidados intensivos.

 

3. Indicadores predictivos y matrices de eficiencia

La incorporación de inteligencia artificial (IA) a la gestión de las camas supone un avance significativo. Ahora es posible estimar, en el momento del ingreso, la probable duración de la internación.