Predicción de ocupación hospitalaria mediante IA
PythonTime SeriesHealthcare Data AnalyticsHospital Operations
Problema
La fragmentación entre urgencias, ingresos y altas convierte la planificación de camas en un ejercicio reactivo. El coste operativo y asistencial es alto.
Solución
Modelo predictivo de demanda de camas construido sobre históricos de ocupación, ingresos, altas, estancia media e índices de urgencias. Variables clínicas y operativas combinadas.
Resultado
Reducción estimada de varianza en planificación de recursos del 30–40% sobre baseline naive, aplicable a gestión anticipada de capacidad asistencial.