Aplicación de técnicas de ciencia de datos para apoyar la gestión de inasistencias de pacientes a citas médicas

Abstract

La inasistencia de pacientes a citas médicas ambulatorias es un problema transversal en los servicios de atención de salud, el cual genera consecuencias negativas tanto para los pacientes como para los centros médicos. Dado esto, las inasistencias son una problemática comúnmente abordada en el campo de la ingeniería, donde, en particular, resulta natural enfrentar este problema desde la óptica de la ciencia de datos, dado el amplio repertorio de técnicas pertenecientes a esta disciplina que permiten construir modelos y herramientas para predecir la ocurrencia de inasistencias. De esta forma, el siguiente trabajo de tesis presenta el diseño e implementación de una herramienta que posibilita definir segmentos horarios en los cuales ofertar sobrecupos para citas médicas, en base a una predicción previa sobre la ocurrencia de inasistencias, con el propósito de otorgar un mecanismo que permite mitigar estas ausencias al reemplazarlas con la atención de sobrecupos, consiguiendo un desempeño superior al obtenido por el mecanismo utilizado previamente al desarrollo de este estudio. La herramienta se desarrolla en base a un conjunto de datos de citas médicas de medicina general disponibilizado por una institución chilena prestadora de servicios de salud. Esta herramienta se diseña considerando un enfoque de modelamiento de clasificación binaria y también un modelamiento en base a un pronóstico de series de tiempo, robusteciendo así el trabajo al sopesar un enfoque alternativo a la clásica predicción binaria comúnmente utilizada. En base a las herramientas desarrolladas se evalúan diferentes estrategias para definir la oferta de sobrecupos, donde la estrategia finalmente seleccionada cubre un 8\% de los bloques horarios en los que se presentan inasistencias (Recall) y reemplaza correctamente una inasistencia en el 34\% de los bloques horarios donde se atienden sobrecupos (Precision), mientras que la estrategia utilizada previamente por la institución obtiene una Precision de 34\% y un Recall de 4\%, incrementando así la cobertura en 4 p.p. Además, la estrategia seleccionada reemplaza un 23\% de las inasistencias promedio por semana mediante citas de sobrecupo, mientras que la estrategia utilizada previamente reemplaza un 11\%, aumentando así el reemplazo de inasistencias en 12 p.p. Por último, la estrategia seleccionada obtiene una diferencia promedio por semana entre una tasa de inasistencia base y una tasa de inasistencia atenuada de un 3.26 p.p., mientras que la estrategia anterior alcanza una diferencia de 1.94 p.p., aumentando así esta diferencia en 1.32 p.p.