Invest for children colabora con el Clinical Command Center (CCC). El CCC es parte de la transformación digital del Hospital Sant Joan de Déu de Barcelona, dentro del concepto de “Hospital Líquido” iniciado en 2009. Su propósito es optimizar la atención médica para que los pacientes pasen el menor tiempo posible en el hospital, reduciendo desplazamientos y estancias innecesarias. Utilizando tecnología avanzada e inteligencia artificial, el CCC permite un cambio de un modelo de atención reactivo a uno proactivo y predictivo, anticipando las necesidades médicas y mejorando la toma de decisiones.
El CCC opera bajo seis ejes estratégicos:
- Seguimiento de flujo de pacientes
- Monitorización proactiva y alertas
- Scoring & Prediction
- Digital Twin
- Copilot
- Área de gestión del dato
- Seguimiento de flujo de pacientes
Esta línea de trabajo permite gestionar los movimientos de los pacientes dentro del hospital en tiempo real, similar a cómo opera una torre de control en un aeropuerto. Gracias a esta tecnología, se mejora la coordinación del personal y recursos, optimizando tareas clínicas según la urgencia y necesidad.
Entre sus beneficios destacan:
- Mayor eficiencia operativa y mejor experiencia para pacientes y familiares.
- Optimización de recursos como camas, personal y equipos médicos.
- Comunicación centralizada entre equipos clínicos y administrativos.
Ejemplos clave incluyen:
- Mapa de camas: muestra la ocupación hospitalaria en tiempo real y predice la cantidad de camas disponibles al día siguiente.
- Algoritmo de complejidad de pacientes: ayuda a distribuir la carga de trabajo en distintas unidades de hospitalización.
- Monitorización proactiva y alertas
El CCC también impulsa la monitorización remota de pacientes a domicilio, reduciendo hospitalizaciones innecesarias y permitiendo un seguimiento continuo de condiciones médicas mediante dispositivos conectados en tiempo real.
Ejemplos destacados:
- Pacientes con diabetes tipo 1: un algoritmo de IA identifica a los pacientes en riesgo de descompensación, activando intervenciones preventivas de una “Cloud Nurse”.
- Seguimiento de pacientes crónicos: más de 200 pacientes con enfermedades crónicas reciben monitorización digital, permitiendo la integración de datos entre atención primaria y especialistas.
- Trastornos de la conducta alimentaria: se ha implementado un sistema donde pacientes se pesan sin visualizar el resultado, pero la información es analizada en tiempo real por el CCC.
- Cultivos microbiológicos: se está diseñando un sistema que detecta resultados positivos de infecciones graves, optimizando la administración de antibióticos.
- Scoring & Prediction
Esta área se enfoca en el uso de herramientas de evaluación clínica y modelos predictivos para anticipar eventos adversos, mejorando la atención y reduciendo riesgos.
Algunos desarrollos clave incluyen:
- Scoring de dolor: permite visualizar en tiempo real el nivel de dolor de cada paciente, facilitando intervenciones rápidas.
- Modelos predictivos de sepsis y fracaso respiratorio: analizan datos de pacientes en UCI cada 30 segundos, anticipando complicaciones graves.
La implementación de estos modelos ha permitido reducir hospitalizaciones innecesarias, mejorar la seguridad del paciente y optimizar recursos clínicos.
- Digital Twin
El gemelo digital es una réplica virtual del hospital en tiempo real que permite simular, analizar y optimizar su funcionamiento.
Beneficios clave:
- Simulación de diferentes escenarios (aumento de pacientes, cambios en protocolos, impacto de pandemias).
- Mejora en la gestión de recursos y flujos de pacientes.
- Personalización de tratamientos al prever el impacto de distintas intervenciones.
Un ejemplo relevante es su aplicación durante la pandemia de COVID-19, donde ayudó a planificar la redistribución de recursos y evaluar distintos escenarios antes de tomar decisiones críticas.
- Copilot
El Copilot es un asistente basado en Inteligencia Artificial Generativa, diseñado para mejorar la toma de decisiones en tiempo real dentro del CCC.
Funciones clave:
- Analiza flujos de datos en tiempo real, identificando patrones y alertando sobre posibles deterioros clínicos.
- Simula escenarios y optimiza la asignación de recursos hospitalarios.
- Reduce la carga cognitiva del personal clínico, priorizando información relevante.
Gracias a este sistema, los equipos médicos pueden enfocarse en intervenciones estratégicas sin verse sobrecargados por grandes volúmenes de datos.
- Área de gestión del dato
La Oficina del Dato es clave para el funcionamiento del CCC, garantizando que la información se gestione de forma eficiente, segura y estratégica.
Responsabilidades principales:
- Garantizar la calidad, accesibilidad y seguridad de los datos hospitalarios.
- Implementar modelos de inteligencia artificial para mejorar la toma de decisiones.
- Asegurar el cumplimiento de normativas de protección de datos (como GDPR).
Los roles clave dentro de esta oficina incluyen:
- Chief Data Officer (CDO): Responsable de la estrategia global de datos.
- Data Scientists: Analizan datos y desarrollan modelos predictivos.
- Data Engineers: Diseñan y mantienen infraestructuras de datos.
- Especialistas en Seguridad de la Información: Protegen la privacidad y seguridad de los datos de pacientes.
Gracias a esta estructura, el CCC puede integrar datos en tiempo real y proporcionar análisis predictivos precisos, optimizando la atención médica y el uso de recursos hospitalarios.
El Clinical Command Center del Hospital Sant Joan de Déu es un modelo innovador de gestión hospitalaria basado en tecnología, inteligencia artificial y análisis de datos. Su enfoque proactivo y predictivo permite:
- Reducir hospitalizaciones innecesarias y mejorar la experiencia del paciente.
- Optimizar la asignación de recursos hospitalarios.
- Mejorar la capacidad de respuesta ante emergencias y eventos adversos.
- Fomentar la toma de decisiones basada en datos en tiempo real.
La integración de modelos predictivos, telemedicina, inteligencia artificial y análisis de datos convierte al CCC en una referencia internacional en la evolución de los sistemas de salud digitalizados.
