Predicción de inasistencias con IA para sanidad
Modelo con TensorFlow que predice las inasistencias de pacientes a citas para optimizar las agendas sanitarias de 160.000 pacientes.
Confidencial (Proveedor sanitario)
Un importante proveedor sanitario que atiende a 160.000 pacientes anuales necesitaba reducir el impacto de las inasistencias a citas. Los huecos vacios desperdiciaban tiempo de los médicos, aumentaban los tiempos de espera de otros pacientes y reducian los ingresos.
Las inasistencias de pacientes son un desafio persistente en sanidad, oscilando normalmente entre el 10-30% de las citas programadas. Los simples sistemas de recordatorio ayudan marginalmente, pero no abordan las causas raiz. El proveedor necesitaba un sistema que pudiera predecir que pacientes tenian más probabilidad de faltar a las citas, permitiendo intervenciones dirigidas y estrategias inteligentes de sobrereserva.
Lo que SevenLab construyó
SevenLab desarrollo un modelo predictivo basado en TensorFlow que analiza el historial del paciente, datos demograficos, caracteristicas de la cita y factores externos para predecir la probabilidad de inasistencia de cada cita programada.
Modelo de predicción con TensorFlow
Modelo de deep learning entrenado con datos históricos de citas para predecir la probabilidad de inasistencia.
Estratificacion de riesgo
Los pacientes se clasifican en niveles de riesgo permitiendo estrategias de intervencion dirigidas.
Sobrereserva inteligente
Recomendaciones inteligentes de sobrereserva basadas en tasas de inasistencia predichas por franja horaria.
Disparadores de intervencion
Recordatorios automatizados y contacto para citas de alto riesgo.
Impacto empresarial medible
El modelo de predicción optimizo la agenda para 160.000 pacientes, reduciendo los huecos vacios en un 35%. La sobrereserva inteligente y las intervenciones dirigidas transformaron un problema que drenaba ingresos en un sistema de programación eficiente y basado en datos.
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