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Junio 2020 · Junio 2021

ANID COVID 0251 - Sistema Integrado de Información para el Seguimiento Domiciliario de Pacientes COVID-19 en Servicios de Salud

Objetivo: Aumentar la efectividad del seguimiento a los pacientes COVID-19 confirmados, los casos sospechosos, los casos probables y sus contactos mediante una plataforma analítica escalable que integre diferentes fuentes de información, incluyendo la autodeclarada por pacientes, y entregue analítica relevante para potenciar la toma de decisiones.
Instituciones: Servicio de Salud Metropolitano Sur Oriente

Descripción del Proyecto

El seguimiento de los pacientes COVID-19 que realizan cuarentena domiciliaria es un proceso clave para enfrentar esta pandemia. Este seguimiento debe ser diversificado en canal y escalable de acuerdo con el avance de los contagios, permitiendo dar el tratamiento adecuado a cada paciente y generar información sobre posibles redes y focos de contagio.

Los servicios de salud cuentan con escasos recursos para realizar el seguimiento, y limitada capacidad para integrar la información recopilada con los sistemas tecnológicos que ya poseen. Estos elementos dificultan la toma óptima de decisiones para la asignación de recursos en red y comprometen la capacidad para responder a esta pandemia.

Este proyecto propone un sistema tecnológico que permita potenciar y escalar el seguimiento domiciliario y apoye la toma de decisiones para la asignación de recursos en red, considerando tres elementos: una plataforma de seguimiento de pacientes mediante autorreporte, algoritmos de integración de los diferentes sistemas de información disponibles en los servicios de salud, y un sistema de visualización y análisis prospectivo de la información mediante inteligencia artificial. Se realizará un primer piloto en el Servicio de Salud Metropolitano Sur Oriente (SSMSO), con potencial de escalamiento a nivel nacional.

Click acá para más información en la web del SSMSO

Resultados

Sistema de llamados automáticos para seguimiento de síntomas

En este proyecto se desarrolló un sistema de llamados robotizados, que permite darle seguimiento diario automático a síntomas críticos de pacientes COVID-19 asintomáticos o de riesgo bajo. A continuación es posible escuchar un ejemplo del llamado automático.

El monitoreo telefónico diario de los casos activos es una labor que genera una importante carga de trabajo para los equipos de salud. Esta herramienta permite al personal médico liberar aproximadamente un 60% del volumen diario de llamados a pacientes de riesgo básico que deben realizar. Las horas liberadas pueden ser utilizadas para darle un seguimiento más personalizado a pacientes de riesgo alto.

El sistema de llamados automáticos está integrado con la Plataforma COVID-19 del SSMSO. Esto permite a los equipos de salud agendar los llamados automáticos desde la misma plataforma en que manejan el registro clínico de los casos COVID-19. Adicionalmente, los seguimientos realizados automáticamente son tributados a EPIVIGILA, la plataforma de registro del Ministerio de Salud.

Analítica predictiva para el seguimiento y trazabilidad

Utilizando la información disponible en la Plataforma COVID-19 SSMSO, se desarrollaron aplicaciones de analítica para orientar la toma de decisiones de los equipos de salud. En particular, se generaron 4 aplicaciones diferentes:

  1. Predicción del riesgo de hospitalización o fallecimiento de casos COVID-19 según sus antecedentes.
  2. Predicción del desenlace y días de hospitalización de pacientes COVID-19 en ingreso hospitalario.
  3. Análisis de redes sociales para monitorear el desempeño de la trazabilidad en centros de salud y comunas.
  4. Georreferenciación de casos COVID-19 según riesgo de hospitalización o fallecimiento.

Equipo

Director del proyecto
Investigador
Investigadora
Investigador
Jefe de desarrollo
Ingeniera de proyecto
Ingeniero de proyecto
Ingeniero de proyecto
Ingeniero de proyecto
Supervisor clínico
Unidad de Salud Digital SSMSO
Unidad de Salud Digital SSMSO
Unidad de Salud Digital SSMSO
Unidad de Salud Digital SSMSO
Unidad de Salud Digital SSMSO
Unidad de Salud Digital SSMSO
Unidad de Salud Digital SSMSO
Investigador
Investigadora