Impulsan modelo inteligente para una gestión más equitativa de las listas de espera quirúrgicas no GES

La gestión de las listas de espera quirúrgicas no GES constituye uno de los principales desafíos del sistema público de salud, debido a la complejidad clínica y social de los pacientes, así como a la necesidad de contar con criterios de priorización más justos y eficientes.

En este contexto, la Universidad Católica del Maule (UCM) lidera el proyecto Fondecyt “Sistema de Decisión para la Gestión de Listas de Espera Quirúrgicas no GES”, una iniciativa orientada a fortalecer la toma de decisiones clínicas mediante un modelo inteligente de apoyo.

El proyecto propone un sistema de priorización innovador que integra variables clínicas, administrativas y sociales, incorporando un enfoque biopsicosocial que permite caracterizar de manera más integral la condición de los pacientes. Su objetivo es entregar información clara y comprensible a los equipos de salud, facilitando una atención más personalizada y equitativa, ajustada a la situación de cada persona a lo largo del tiempo.

La iniciativa contempla un plan piloto en la unidad de Otorrinolaringología del Hospital Clínico San Borja Arriarán y es desarrollada por un equipo académico interdisciplinario de las Facultades de Ciencias Sociales y Económicas (FACSE) y de Ingeniería de la UCM.

“El objetivo es caracterizar a los pacientes en función de su nivel de riesgo y vulnerabilidad, para priorizar a quienes presentan una mayor necesidad de atención”, explicó el Dr. Fabián Silva-Aravena, investigador responsable del proyecto. “De este modo, los equipos clínicos pueden focalizarse en los casos más críticos, optimizando la toma de decisiones y el uso de los recursos disponibles”, agregó.

El académico destacó que el sistema se sustenta en tres componentes centrales: un modelo matemático que traduce el juicio clínico en criterios de priorización; un modelo de predicción que permite anticipar la evolución de la gravedad de los pacientes; y un algoritmo de inteligencia artificial explicable, capaz de identificar las variables que inciden con mayor peso en la condición de cada persona.

Desde el ámbito tecnológico, la Dra. Jenny Morales Brito, integrante del equipo técnico del proyecto, señaló que el software se desarrolla sobre tecnologías libres como Postgres, NextJS y Python, lo que permite contar con una plataforma web moderna, flexible y escalable. “Esta base tecnológica facilita que el sistema pueda ampliarse a otras especialidades y adaptarse a nuevas funcionalidades, fortaleciendo su impacto potencial en el sistema de salud”, indicó.

Por su parte, Miguel Morales Beltrán, integrante del equipo académico, subrayó que uno de los principales aportes del proyecto radica en la incorporación de variables biopsicosociales en el modelo de priorización. “Este enfoque permite representar de mejor manera la complejidad real de los pacientes, avanzando hacia una priorización más justa y representativa de su condición”, señaló.

Desde la institución de salud, Flavio Mura Contreras, jefe del Departamento de Desarrollo y Planificación Estratégica del Hospital Clínico San Borja Arriarán, destacó el valor del proyecto para abordar la problemática de las listas de espera desde una perspectiva integral. “La iniciativa considera no solo la patología, sino también el entorno social, la ubicación geográfica y el deterioro progresivo del paciente en el tiempo, lo que permite una priorización objetiva, medible y con proyección de ser replicada en otras especialidades”, concluyó.