Clasificación temprana de Grupos Relacionados por el Diagnóstico (GRD) utilizando técnicas de inteligencia computacional

Abstract

RESUMEN: La optimización de los recursos usados en clínicas y hospitales es un problema clave de la gestión hospitalaria. En particular, el cómo mejorar la eficiencia en los procedimientos y tratamientos a los pacientes, disminuyendo costos, pero sin desmejorar la calidad de la estancia del paciente es uno de sus mayores retos. Desde los años 60 existe un método de clasificación llamado los Grupos Relacionados por el Diagnóstico (GRD), el cual consiste en clasificar a los pacientes hospitalizados según su nivel de consumo de recursos. Para dicha clasificación se han diseñado softwares comerciales llamados DRG-grouper que ubican a los pacientes en GRD con base en información demográfica, de diagnóstico y procedimientos según los estándares internacionales. Esta clasificación se realiza después de dar de alta al paciente, lo que implica que se hace una clasificación a posteriori y un análisis retrospectivo de su estancia: puesto que los recursos ya fueron invertidos en el paciente, si se presenta algún sobrecosto, el hospital o clínica lo detectará en forma tardía, cuando los recursos y servicios ya fueron consumidos. En el presente trabajo de investigación se propone implementar una metodología alternativa, utilizar técnicas de la Inteligencia computacional, que permitan hacer una clasificación temprana en GRD de pacientes hospitalizados; de tal forma que el médico tratante pueda usar dicha clasificación como apoyo para la toma de decisiones en cuanto a los procedimiento a seguir con los pacientes hospitalizados y que desde el punto de vista administrativo, se puedan proyectar y programar los gastos relacionados con la clasificación de cada paciente. Esta clasificación temprana permitirá a la administración controlar el consumo de los recursos hospitalarios en tiempo real, es decir, durante la estancia del paciente. Para la construcción de la metodología se contó con un conjunto de registros de egresos de pacientes de 3 años y su respectiva clasificación en GRD con el DRG-grouper de la IPS Universitaria Clínica León XIII de la ciudad de Medellín- Colombia. La contribución que tendrá este trabajo a los servicios de salud es que, a través de la clasificación temprana de los pacientes en los GRD, se puede mejorar la planeación en el uso de recursos y proyectar costos en procedimientos de pacientes.

ABSTRACT: The optimization of the resources used in clinics and hospitals is a key problem in hospital management. In particular, how to improve the efficiency in procedures and treatments for patients, reducing cost, but without deteriorating the quality of the patient's stay is one of his greatest challenges. In other words, ensure that the patient can be discharged at the times that describe the standard. Since the 1960s has been used a classification method called Diagnosis Related Groups (DRG), which consists in the classifying of hospitalized patients according to their level of resource consumption. For this classification, commercial software called DRG-grouper has been designed that locate patients in DRG based on demographic, diagnostic and procedural information according to international standards. This classification is done after the patient is discharged, which implies that there is a posteriori classification and a retrospective analysis of their stay: since the resources were already invested in the patient, if there were any over-costs, the hospital or clinic will detect it late, when the resources and services have already been consumed. In this research work, it is proposed to implement an alternative methodology, use machine learning techniques, which can be used to do an early classification in DRG of hospitalized patients; so that the treating physician can use this classification as support for decision making regarding the procedures to be followed with hospitalized patients and that from the administrative point of view, the expenses related to the classification of patients can be projected and programmed. This early classification will allow the administration to control the consumption of hospital resources in real time, that is, during the patient's stay. For the construction of the methodology, there is a set of patient discharge records of 3 years and their respective classification in DRG with the DRG-grouper from the “IPS Universitaria Clínica León XIII” in Medellín- Colombia. The contribution that this work will have to the health services is, through the early classification of the patients in the DRGs, it is possible to improve the planning in the use of the resources and schedule costs in the patient’s procedures.