Póster con relevancia para la práctica clínica

Introducción: La sobrecarga del modelo asistencial actual hace que la búsqueda de estrategias que logren mejorar la eficiencia de los procesos sea esencial.

Métodos: Se empleó un algoritmo de inteligencia artificial (IA) que analizaba los partes de derivación desde Atención Primaria del área de salud correspondiente a nuestro hospital para identificar los motivos de consulta más frecuentes y asignarles un protocolo para la realización de pruebas complementarias antes de ser vistos por primera vez en atención especializada. Hemos analizado las derivaciones recibidas en el primer semestre de 2018, previo a la implantación del algoritmo (julio 2018), con las recibidas en el primer semestre de 2019.

Objetivos: Evaluar la eficiencia en términos de las altas, necesidad de pruebas complementarias ulteriores y el número de consultas sucesivas generadas (índice sucesivas/primeras, ISP).

Resultados: En 2018, se recibieron 1.799 derivaciones, 1.309 de nuestra área de salud y 490 de fuera del área. En 2019, fueron 2.261 (1.392 y 869, respectivamente); el algoritmo de IA se aplicó al 31,4% de los pacientes de área. Globalmente, en 2019 se redujeron el número de analíticas y tomografías solicitadas en la primera visita (55,3 vs 61,4% y 4,4 vs 7,4% respectivamente, p < 0,05 para ambas comparaciones). El ISP en 2019 fue de 1,9 ± 0,04 vs 2,26 ± 0,07 en 2018 (p < 0,05). Al analizar los procedentes de nuestro área, se observó un mayor número de altas en primera consulta entre aquellos derivados usando tanto el algoritmo de IA como la vía normal comparado con 2018 (11,4%; 10,8% y 8,2% respectivamente). Dichas diferencias fueron estadísticamente significativas entre cada grupo de 2019 comparado con 2018, pero no entre los dos grupos de 2019. Se redujo el número de analíticas, tomografías y endoscopias solicitadas entre los pacientes derivados usando el algoritmo de IA comparado con 2018 (49,4 vs 62,1%, 4,1 vs 8,2% y 46,7 vs 54,5% respectivamente, p < 0,05 para todas las comparaciones), mientras que solo se redujo el número de endoscopias solicitadas comparado con los pacientes derivados por vía normal en 2019 (46,7 vs 52,5%, p < 0,05). El ISP en los pacientes derivados usando el algoritmo de IA fue de 1,72 ± 0,08, frente a 2,25 ± 0,08 en 2018 (p < 0,05) y 1,93 ± 0,07 entre los derivados por vía normal en 2019 (p = 0,07). Entre los pacientes derivados desde fuera de nuestro área de salud, el número de endoscopias solicitadas en 2019 fue mayor (68,8 vs 62,9%, p < 0,05), y el ISP mejoró (1,95 ± 0,06 vs 2,29 ± 0,13, p < 0,05).

Conclusiones: El número de derivaciones y la eficiencia en el manejo de las mismas ha aumentado en 2019 comparado con el año anterior. El número de pacientes derivados empleando el algoritmo de IA sigue siendo bajo, lo que podría explicar la ausencia de diferencias observada en el número de altas o pruebas solicitadas comparado con los pacientes derivados por vía normal. Sí se logra reducir el número de exploraciones endoscópicas y de revisiones solicitadas para estos pacientes.