Descripción del proyecto
ANTECEDENTES Y NECESIDAD DEL PROYECTOLa creciente necesidad existente en el sector sanitario nacional y europeo de reducir costes sin comprometer la calidad en la atención ha llevado las organizaciones hospitalarias a centrarse en la optimización de sus procesos, En los últimos años ha madurado tanto el machine learning como la minería de procesos, que permite descubrir y analizar procesos a partir de eventos extraídos de datos en crudo generados por los sistemas de información,En cambio, su aplicabilidad en el ámbito sanitario ha estado limitada principalmente por dos factores, Por un lado, la complejidad, variabilidad y flexibilidad que caracteriza a los procesos asistenciales frente a procesos de otros sectores más atractivos y con problemas más sencillos que acometer, que ha llevado a que los algoritmos y técnicas desarrolladas no puedan ser utilizados directamente en la práctica clínica, Y por otro, la gran heterogeneidad de las distintas fuentes de información sanitaria de las cuales obtener el conjunto de datos necesario para comenzar el análisis,Por ello, es fácil encontrar en el mercado productos que implementan estas tecnologías bajo un enfoque de business intelligence que han sido comercializados con gran éxito en sectores como el comercio o la industria, En cambio, no existe ninguna solución que haya sido diseñada e implementada específicamente para el sector sanitario, La irrupción de una herramienta con estas características en dicho sector obtendría un gran índice de adopción entre los gestores de procesos asistenciales ya que les permitiría cumplir con su prioridad en la optimización de costes sin incurrir en una inversión desorbitada,OBJETIVO E INNOVACIONESEl objetivo principal de PROSAE es ayudar a los gestores sanitarios a reducir costes sin reducir la calidad de atención al paciente a través de la optimización de sus procesos proporcionándoles un mayor conocimiento de los mismos así como de los problemas que en ellos puedan surgir: demoras excesivas, cuellos de botella, desviaciones no detectadas etc,Este objetivo se alcanzará a través del desarrollo de una plataforma que permita el descubrimiento automático de los procesos, su análisis retrospectivo para detección de anomalías, la simulación de nuevos escenarios creados a partir de cambios sobre el proceso real y una monitorización en tiempo real que permita la generación de alertas, predicciones y recomendaciones, todo ello bajo una interfaz de usuario con un fuerte componente visual que ofrezca información intuitiva, confiable y accionable a los usuarios finales,Para ello, se integrarán diversas fuentes de datos, desde sistemas de información sanitaria que sirvan como entrada a algoritmos de simulación, aprendizaje automático y minería de procesos que serán ampliados, adaptados e incluso creados desde cero para adecuarlos a la práctica clínica, La plataforma desarrollada será puesta bajo evaluación clínica en un caso de uso relevante: los procesos de los servicios de urgencias de dos hospitales terciarios,