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IA en la sanidad: sistemas de Machine Learning para minimizar la sobrecarga informativa en hospitales


IA en la sanidad: sistemas de Machine Learning para minimizar la sobrecarga informativa en hospitales

Según un estudio del Observatorio Europeo de la Salud, los españoles visitamos al médico un 40% de veces más que nuestros vecinos de la UE. Además, nuestro país también es uno de los pocos que no tiene ningún tipo de copago en la sanidad pública.

A esto, además, hay que añadir que el último estudio de proyecciones de población del INE muestra un crecimiento de esperanza de vida, lo que llevaría a que para 2033 las personas mayores de 65 años, representarán el 25.2% de la sociedad española.

En este escenario presente y futuro, el número de altas médicas que la sanidad española registrará es cada vez mayor, tanto en entidades de origen público como privado.

Este acelerado crecimiento del Big Data se traduce en un considerable aumento de las cargas de trabajo para el profesional médico, especialmente en los departamentos de documentación clínica, y, sobre todo, en áreas de codificación hospitalaria y ambulatoria.

La solución clínico documental pasa por la IA

ASHO, la entidad líder en codificación clínica en España ha desarrollado un Sistema de Ayuda a la Codificación (SAC) basado en machine learning (IA) que mejora sustancialmente la gestión clínica y que ya está implantado en más de 15 reconocidos hospitales de alrededor de España, el software ASHOCOODE y ASHOINDEX.

La codificación sanitaria convierte el lenguaje clínico en un sistema alfanumérico que se utiliza para definir las diferentes categorías y procedimientos médicos.

La asignación de un código a cada enfermedad, diagnóstico y procedimiento mediante la CIE (Clasificación Internacional de Enfermedades) permite la valoración del episodio asistencial de cada paciente y, en consecuencia, se gestiona toda la casuística de un hospital, tanto a nivel clínico como a nivel económico. Además, la última versión (CIE-10-ES), vigente en Cataluña desde 2018 y en el resto de España desde 2016, conlleva un salto de 17 mil a 140 mil códigos de referencia en cuanto a procedimientos y enfermedades

En la actualidad, resulta una herramienta imprescindible para hacer frente al nuevo modelo CIE10 y afrontar la sobrecarga informativa de pacientes. De hecho, ya funcionan en el Hospital del Mar, el Hospital Sant Pau de Barcelona o recientemente la mutua afiliada a la SS, Fraternidad Mupresa, entre otros.

¿Cómo funciona la codificación de los softwares desarrollados por ASHO?

El software ASHOCOODE, dirigido a los profesionales asistenciales y al personal médico permite codificar grandes volúmenes de procesos y utiliza un sistema propio de procesamiento del lenguaje natural (PLN).

El proceso de implantación es simple. Se establece en procesos ambulatorios que generan gran cantidad de información clínica como es el área urgencias, consultas externas, hospital de día o listas de espera, y permite codificar procesos ambulatorios de forma online con lenguaje natural, asignando un código de manera automática a cada enfermedad diagnosticada por el profesional asistencial. 

El sistema está basado en una base de entrenamiento que recopila años de conocimiento de médicos documentalistas profesionales que han estado en contacto con multitud de casos reales. En ella, se recogen más 1M de términos clínicos y permite analizar el significado de las descripciones de entrada realizando búsquedas basadas en los conceptos médicos relacionados sin necesidad de formación previa por parte del profesional.

Por otra parte, ASHOINDEX es un software de ayuda a la codificación hospitalaria pensada desde el punto de vista del médico documentalista. Esta herramienta se implementa tanto en hospitalización como en cirugía mayor y menor ambulatoria y hospitales de día, y está pensada para maximizar la eficiencia a la hora de codificar, permitiendo a los profesionales la fácil codificación de informes clínicos. En la actualidad, resulta una herramienta imprescindible para hacer frente al nuevo modelo CIE10.

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