¿Qué pasaría si los datos pudieran ayudar a predecir el pronóstico de un paciente, agilizar las operaciones hospitalarias u optimizar los recursos humanos en la medicina? Un libro recién salido de los estantes «,»La ventaja de análisis en la atención médica»Muestra que esto ya está sucediendo y demuestra cómo escalarlo.
Escrito por Dimitris Bertsimas, el viceprovest del MIT para el aprendizaje abierto, junto con dos de los ex alumnos de Bertsimas – Agni Orfanoudaki PhD ’21, profesor asociado de gestión de operaciones de la Universidad de Oxford Saïd Business School y Holly Wiberg PhD ’22, Profesor Asistente de Políticas Públicas e Investigación de Operaciones en Carnegie Mellon, el Libro de Holly Wiberg a los Phd ’22, la Investigación de Operaciones Públicas de CARNEGIE en Carnegie Mellon, el Libro ofrece un Holly Atlets de la salud de la salud, el Libro de la Investigación de Operaciones de la Salud. Análisis. Con un énfasis en las aplicaciones del mundo real, la primera parte del libro establece bases técnicas, que abarcan el aprendizaje automático y la optimización, mientras que la segunda parte del libro presenta estudios de casos integrados que cubren diversas especialidades clínicas y tipos de problemas utilizando analíticos descriptivos, predictivos y prescriptivos.
Parte de una serie más amplia, «The Analytics Edge in Healthcare» demuestra cómo aprovechar datos y modelos para tomar mejores decisiones dentro del sector de la atención médica, mientras que su predecesor, «»El borde de análisis»Se sumerge en la ciencia del uso de datos para construir modelos, mejorar las decisiones y agregar valor a las instituciones e individuos.
Bertsimas, quien también es el decano asociado de Business Analytics y los líderes de Boeing para el Profesor de Gestión de Operaciones Globales en la MIT Sloan School of Management, es el innovador detrás de 15.071 (la borde de análisis)un curso en MIT Open Learning’s Mitx Eso ha atraído a cientos de miles de alumnos en línea y sirvió como inspiración detrás de la serie de libros. Bertsimas se tomó un descanso de la investigación y su trabajo en MIT Open Learning para discutir cómo el campo de la analítica está transformando el sistema de atención médica y compartir algunas formas sorprendentes en que los análisis ya se están utilizando en los hospitales.
P: ¿Cómo está cambiando el campo de la analítica la forma en que los hospitales brindan atención y administran sus operaciones?
A: Como académico, siempre he aspirado a educar, escribir publicaciones y utilizar lo que hacemos en la práctica. Por lo tanto, fundé la optimización del hospital holístico (H20) con el objetivo de optimizar las operaciones hospitalarias con el aprendizaje automático para mejorar la atención al paciente. Hemos desarrollado una variedad de herramientas en el MIT y las hemos implementado en hospitales de todo el mundo. Por ejemplo, manejamos la duración de la estadía de los pacientes y sus índices de deterioro (una herramienta computarizada que predice el riesgo de deterioro clínico de un paciente); Gestionamos la optimización de las enfermeras y cómo los hospitales pueden asignar recursos humanos de manera adecuada; Y optimizamos los bloques para cirugías. Este es el comienzo de un cambio en el que los métodos de análisis y IA ahora se están utilizando bastante. Mi esperanza sería que este trabajo y este libro aceleren el efecto de usar estas herramientas.
Además, he enseñado un curso de nueve conferencias dos veces con Agni y Holly en el Hartford Hospital System, donde me di cuenta de que estos métodos de análisis, que generalmente no se enseñan en las escuelas de medicina, pueden demostrarse para profesionales de la salud, incluidos médicos, enfermeras y administradores. Para tener un impacto, debe tener métodos apropiados, implementarlos y aplicarlos, pero también necesita educar a las personas sobre cómo usarlos. Esto vincula bien mi papel en Open Learning, donde nuestro objetivo es educar a los alumnos a nivel mundial. De hecho, Open Learning está lanzando esta IA Universal de Otoño, una experiencia dinámica de aprendizaje en línea que proporciona un conocimiento integral sobre inteligencia artificial, preparando a una audiencia global de estudiantes para el empleo en nuestro mercado laboral en rápida evolución.
P: ¿Cuáles son algunas formas sorprendentes en que los análisis se están utilizando en la atención médica que la mayoría de la gente no esperaría?
A: Usando análisis, hemos reducido la duración de la estadía de los pacientes en el Hospital Hartford de 5.67 días a cinco días. Tenemos un algoritmo que predice la probabilidad de los pacientes de ser liberados; Por lo tanto, los médicos priorizan a los pacientes con la mayor probabilidad, preparándolos para el alta. Esto significa que el hospital puede tratar a muchos más pacientes, y los pacientes permanecen en el hospital menos tiempo.
Además, cuando los hospitales vieron un aumento en la rotación de enfermeras durante la pandemia de Covid-19, desarrollamos un sistema analítico que tiene en cuenta la equidad y la equidad y disminuye los costos de tiempo extra, dando espacios preferidos a las enfermeras y disminuyendo sustancialmente la facturación general. Estos son solo dos ejemplos; Hay muchos otros en la que una perspectiva analítica para la atención médica y la medicina ha marcado una diferencia material.
P: Mirando hacia el futuro, ¿cómo ve la inteligencia artificial que da forma al futuro de la atención médica?
A: De una manera muy significativa: usamos el aprendizaje automático para hacer mejores predicciones, pero la IA generativa puede explicarlas. Ya veo un movimiento en esa dirección. Es realmente la evolución de la IA lo que hizo esto posible, y es emocionante. También es importante para el mundo, debido a sus capacidades para mejorar la atención y salvar vidas.
Por ejemplo, a través de nuestro programa en el sistema del Hospital Hartford, descubrimos que un paciente estaba empeorando y predijo a través de los análisis que empeorarían aún más. Después de nuestra predicción, los médicos examinaron al paciente más de cerca y descubrieron que el paciente tenía un caso temprano de sepsis, una condición potencialmente mortal en la que el cuerpo responde incorrectamente a una infección. Si no hubiéramos detectado la sepsis antes, el paciente podría haber muerto. Esto marcó una diferencia real en salvar la vida de una persona.
P: Si tuviera que describir «la ventaja de análisis en la atención médica» en una o dos palabras, ¿cuál sería y por qué?
A: El libro es una transición gradual en la atención médica porque es capaz de afectar al sector de la atención médica de una manera que no se había hecho antes. El libro realmente describe mi trabajo en atención médica y sus aplicaciones en la última década.
