Software SIGICAM: Sistema Inteligente para la Gestión y Análisis de la Dotación de Camas

• Hospital San José de Copiapó
• Hospital San José de Copiapó.
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• Hospital Carlos van Buren de Valparaíso
• Hospital Carlos van Buren de Valparaíso.
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• Hospital Modular de la Serena
• Hospital Modular de la Serena.
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• Unidad de Gestión de Camas del Hospital San José de Copiapó.
• Unidad de Gestión de Camas del hospital Carlos Van Buren de Valparaíso.
• Unidad de Gestión de Pacientes del Hospital Modular de La Serena.

• Centro Nacional en Sistemas de Información en Salud (CENS).
• Universidad de Valparaíso.

• Región de Valparaíso.
• Región de Atacama.

Optimizar la gestión de camas en recintos de salud del sector público

Producto de soporte

SIGICAM es un software basado en inteligencia artificial que funciona como un apoyo para la gestión de camas hospitalarias básicas, intermedias y críticas [1]. En concreto, este sistema inteligente permite el mejoramiento de los procesos de asignación de camas, traslado, derivación y rescate de pacientes. El sistema se implementó en el Hospital San José del Carmen de Copiapó en noviembre de 2018 con 22 unidades funcionales, 251 usuarios y 352 camas. En febrero de 2019, se informó que había logrado reducir el tiempo inicial de espera de cama en un 17%, mientras que el tiempo de tránsito intrahospitalario fue reducido en un 12% y el tiempo de hospitalización/estada descendió un 20% [2]. Con posterioridad se implementó en otros centros de salud, como el Hospital Van Buren de Valparaíso [3] y el Hospital Modular de La Serena, levantado a partir de la emergencia sanitaria en 2020 [4].

El software, a través de un modelo matemático basado en restricciones y la utilización de un algoritmo automatizado de tipo “murciélago” [5], genera una lista de camas potenciales para que sus usuarios encuentren las mejores opciones para los pacientes que las necesiten. Además, dentro de sus funciones está la generación de reportes y la publicación de información relevante para efectos de optimizar la toma de decisiones, lo que permite maximizar los beneficios tanto hospitalarios como de los pacientes, así como minimizar los costos asociados a los procedimientos asociados a la asignación de camas [6].

2019

En uso (30 septiembre 2020)

FONDEF ID16I10449: CLP 150.000.000.

1. Sitio Oficial Carla Taramasco. (16 de enero de 2022). SIGICAM: Sisitema Inteligente para la Gestion y Análisis de la Dotación de Camas en la Red Asistenciasl del Sector Público. https://carlataramasco.cl/proyectos/215
2. Revista Bits de Ciencia - Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile. (2019). Digitalización en Salud. https://revistasdex.uchile.cl/index.php/bits/article/view/2077/2019
3. El Mostrador (27 de octubre de 2019). Aplican inteligencia artificial para disminuir tiempos de espera en hospitales. https://www.elmostrador.cl/agenda-pais/2019/10/27/aplican-inteligencia-artificial-para-disminuir-tiempos-de-espera-en-hospitales/
4. ENASENF Chile (30 de septiembre de 2020). En tiempo récord enfermeras habilitaron el Hospital Modular de La Serena. https://fenasenf.cl/noticias/noticias-fenasenf/en-tiempo-record-enfermeras-habilitaron-el-hospital-modular-en-la-serena/
5. Olivares, R.; Taramasco, C. (2019). SIGICAM: A New Software to Improve the Patient Care Supported by a ConstraintBased Model. https://ebooks.iospress.nl/pdf/doi/10.3233/SHTI190338
6. Taramasco, C. et al. (2019). The patient bed assignment problem solved by autonomous bat algorithm. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1568494619302546?via%3Dihub