Diseño y evaluación de modelo de predicción de predisposición quirúrgica para gestión de pacientes en viajes de salud

Abstract

El presente trabajo de tesis se realiza en colaboración con un prestador de salud privado, que tiene presencia a lo largo de todo Chile, enfocado en entregar un servicio de calidad a sus pacientes. En el ámbito quirúrgico, se identifica la problemática de que los pacientes enfrentan dificultades para llegar a sus cirugías, debido a que no conocen las distintas acciones que deben realizar, para iniciar y navegar su viaje de salud. Para abordar esta problemática, se plantea que un correcto acompañamiento orientado a pacientes quirúrgicos podría ayudar a guiarlos a la concreción de sus cirugías. En este trabajo, se propone un paso inicial a esta propuesta, con el desarrollo de una herramienta que permite identificar tempranamente a los pacientes quirúrgicos. Esto es, antes de que los pacientes soliciten un presupuesto a través de la web. Además, la herramienta indica qué cirugía es la más probable que se someterá el paciente, junto con un listado de servicios que, en general, asisten los pacientes que se someten a dicha cirugía. De esta manera, el prestador tiene la oportunidad de apoyar y guiar proactivamente a los pacientes seleccionados por la herramienta propuesta, ayudándoles a navegar un sistema complejo y desconectado, y brindándoles la orientación necesaria para avanzar hacia su cirugía. La herramienta recién mencionada, se desarrolla utilizando un enfoque de clasificación multiclase, el cual utiliza datos de agenda de los pacientes que ya se realizaron sus cirugías, como variables independientes, y las cirugías particulares como la variable a predecir. Este modelo, a lo largo de las 10 cirugías más frecuentes realizadas por el prestador, logra un precision macro de 0.81, un recall macro de 0.79, y un f1 score macro de 0.8. Además, mediante los Shap values, se establece un listado de servicios a los que, en general, asisten los pacientes que se someten a dicha cirugía, para la creación de las respectivas rutas quirúrgicas. Adicionalmente, la evaluación de la herramienta se realiza implementando un piloto de acompañamiento, con el objetivo de validar su desempeño. Esto se realiza tomando el conjunto de pacientes entregado por el modelo, y contactándolos vía llamada telefónica, buscando validar la predicción y posteriormente ayudando al paciente a reservar su siguiente servicio a asistir. A partir de estos llamados, 313 resultaron ser pacientes quirúrgicos, 776 no quirúrgicos, y el contacto falla en 805 casos. Con todo lo anterior, se logra dar una primera aproximación a la creación de la herramienta, pues si bien logra un buen desempeño sobre los datos de prueba, en la realidad, donde existen más cirugías que las incluidas en el entrenamiento del modelo, este ve deteriorado su desempeño, por lo que finalmente se plantean distintas metodologías que podrían mejorar la situación anterior en trabajos futuros.