Predicción de Reingresos Hospitalarios

La ratio de reingreso es un indicador del nivel de servicio de un hospital que además tiene un impacto importante en costes. Históricamente, sin embargo, los gestores no han dispuesto de soluciones fáciles de implementar que ofrezcan esta información de forma fiable.

ROSE de Amalfi Analytics predice, para cada paciente, el riesgo de reingreso utilizando datos estructurados ya disponibles en el hospital, permitiendo un ahorro importante de recursos y mejora en la calidad del tratamiento.

Beneficios

  • Eficiencia en el uso de recursos al poder asignar recursos adicionales a los pacientes con mayor riesgo de reingreso.
  • Mejora de indicadores de calidad, incluyendo la seguridad de los pacientes y el uso eficiente de recursos.
  • Reducción de costes inmediata debida a la mejor asignación de recursos y reducción de niveles de reingreso.
  • Fácil implementación, al emplear datos existentes en su Data Warehouse.
  • Aprendizaje en base a los datos de la organización, con lo que el modelo de Machine Learning proporciona resultados realistas y ajustados a su caso concreto.

Características

  • Sistema independiente a nivel de centro.
  • Predicción de riesgo paciente a paciente.
  • Permanentemente actualizado gracias a los algoritmos de Machine Learning que ajustan las predicciones continuamente en base a los datos reales de cada centro.
  • Alertas del sistema para pacientes de alto riesgo de reingreso.
  • Registro de acciones correctivas, con desplegable, que asimismo son utilizadas por el algoritmo en sus predicciones futuras.
  • Informes exportables e integración vía API para facilitar la integración con HIS.
  • Protección de datos garantizada, acorde con la legislación vigente (incluyendo RGPD de la UE).

Ficha de producto

Predicción de Reingresos Hospitalarios – ROSE