Soluciones Inteligentes

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1 Soluciones Inteligentes para el Sistema de Salud Adolfo Kvitca 2014 Smart Business Solutions SA

2 AGENDA Soluciones Inteligentes Qué son? Casos de uso en salud

3 AGENDA Soluciones Inteligentes Qué son? Casos de uso en salud

4 Soluciones Inteligentes Uso de 3 tecnologías específicas para construir soluciones: Business Intelligence Es el conjunto de estrategias y herramientas que permiten acceder, agrupar, analizar y guardar datos existentes, de forma tal que contribuyan a una mejor toma de decisiones.

5 Soluciones Inteligentes Uso de 3 tecnologías específicas para construir soluciones: Business Intelligence Predictive Analytics Es el conjunto de estrategias y herramientas que permiten transformar datos en conocimiento para realizar predicciones que contribuyan a mejorar un proceso

6 Soluciones Inteligentes Uso de 3 tecnologías específicas para construir soluciones: Business Intelligence Predictive Analytics Decision Optimization Es el conjunto de estrategias y herramientas que permiten obtener una solución optima que satisfaga un conjunto de restricciones.

7 Soluciones Inteligentes Uso de 3 tecnologías específicas para construir soluciones: Business Intelligence Predictive Analytics Decision Optimization SOLUCION INTELIGENTE

8 BA&O Business Intelligence Predictive Analytics Decision Optimization BI PA O BA A&O BA&O SOLUCION SMART SOLUTION

9 Valor Smart Solutions en términos de Evolución del Análisis Business Intelligence Descriptivo (pasado) Predictive Analytics Predictivo (futuro) Cuántos fraudes detectamos? Query & Reporting De qué tipo eran? OLAP Forecasting Qué casos tienen Cuantos analistas mayor probablidad necesito para auditar? de ser un fraude? Tiempo Data mining Optimización de Estrategias Aprobamos o mandamos a revision este caso?

10 Smart Solutions en términos gerenciales Cómo puedo capturar y analizar información acerca de mis clientes, prospectos, pacientes, prestadores? Cómo puedo predecir comportamientos y preferencias, para bajar los costos, aumentar la satisfacción, disminuir los fraudes, asignar mejor los recursos? Cómo puedo tomar decisiones optimas en tiempo real, en vez de tomar decisiones aceptables cuando ya es demasiado tarde?

11 Mas Información Customer Contact Channels Website agent mail phone PDA branch ATM Datos de Interacción - Ofertas - Reclamos - Notas - Clicks Datos Actitudinales - Encuestas - Redes Sociales Datos descriptivos - Atributos - Caracteristicas - Socio/Geo demográficos - Antiguedad Datos de Comportamiento - Historia de pago - Historia de uso -Transacciones Operational interaction Attitudinal Marketing Web Enterprise Data Sources Call center Social networks

12 Mas Información Customer Contact Channels Website agent mail phone PDA branch ATM Datos de Interacción - Ofertas - Reclamos - Notas - Clicks Cómo? Datos Actitudinales - Encuestas Por - Redes Sociales qué? Datos descriptivos - Atributos - Caracteristicas - Socio/Geo demográficos - Antiguedad Quién? Datos de Comportamiento - Historia de pago Qué? - Historia de uso -Transacciones Operational interaction Attitudinal Marketing Web Enterprise Data Sources Call center Social networks

13 Smart Solutions en términos tecnológicos Capturar Analizar/Predecir/Optimizar y Actuar I A D C Venta Retencion Fraude Riesgo Cobranza Asignacion Monitorear

14 Predictive Analytics

15 Se puede predecir el futuro? Imagine si...

16 Qué es un modelo predictivo? No vamos predecir un evento, sino que vamos a calcular la probabilidad que ese evento ocurra. No existe garantía de cuál será el resultado para un caso en particular. La probabilidad se aplica un conjunto de casos Esta probabilidad se calcula aplicando técnicas de Data Mining

17 En que se parece a segmentar? Segmentar es una tarea habitual para focalizar procesos Laura Perez Gtos.Medicos > 3500 Casada c/hijos Promedio 300 Antigüedad:10 Unica institucion >3500 >2000 <2000 Laura Aguirre Gtos.Medicos > 3500 Soltera Promedio 700 Antigüedad:1 Varias Instituciones

18 Data Mining Permite analizar cientos de características al mismo tiempo Analiza automáticamente la correlación de las variables Permite segmentación difusas, tiene en cuenta todos los aspectos al mismo tiempo Estima la probabilidad (Score) de un evento futuro Vivienda Edad Antigüedad en el empleo

19 Como utilizar el Score 70% 80% 90% 50% El score es un número que permite ordenar las cuentas de acuerdo a la probabilidad de ocurrencia de un evento. Esto permite realizar acciones diferenciadas: limites, incentivos, precios, canal, etc diferentes segun el nivel de probabilidad esperado (respuesta, fidelidad, riesgo, etc)

20 Decision Optimization

21 Optimización Matemática Red de transporte: los nodos son ciudades y las aristas las rutas posibles con un costo asociado. X ij= variable binaria que representa si se toma la ruta del nodo i al j C ij= costo de la ruta X ij. Minimizar: sujeto a: i, j i j i, j S x c ij x ij x ij ij x ij 1 all j 1 all i S -1all S { 2..., n} La cantidad de ciclos posibles en un grafo completo es de: n n C ( k 1)! k k 3 2 Si n=36, hay mas ciclos que átomos en el universo observable!

22 Motor de restricciones Lenguaje para modelar y resolver problemas de optimización combinatoria. minimize sum(j in Metals) CostMetal[j] * p[j] + sum(j in Raws) CostRaw[j] * r[j] + sum(j in Scraps) CostScrap[j] * s[j] + sum(j in Ingos) CostIngo[j] * i[j]; subject to { forall( j in Metals ) ct1: m[j] == p[j] + sum( k in Raws ) PercRaw[j][k] * r[k] + sum( k in Scraps ) PercScrap[j][k] * s[k] + sum( k in Ingos ) PercIngo[j][k] * i[k]; ct2: sum( j in Metals ) m[j] == Alloy;}

23 AGENDA Soluciones Inteligentes Qué son? Casos de uso en salud

24 Cómo se desarrolla un Modelo? Las técnicas predictivas y de optimización tienen una historia de mas de 30 años en la industria Por lo que no es un arte, sino que es una tecnología establecida, con beneficios comprobados y comprobables Inclusive existen metodologías que orientan en el desarrollo y aplicación de los modelos predictivos

25 Soluciones Inteligentes en el área de Salud Operacional Clinica Asignacion Optima de Recursos: Personal, Quirofanos, etc Identificar segmentos de interés para marketing directo Disminucion de la Fuga de Clientes y Medicos Mejora en la deteccion de Fraude y Abuso Optimizacion de los procesos de cobranza Evitar las admisiones y readmisiones no necesarias Recolectar, evaluar y mejorar la satisfacción de pacientes y médicos Detectar y entender los diferentes factores que inciden en el tiempo de internación

26 Asignación Optima de Recursos: Planificación de intervenciones quirúrgicas Operacional

27 Problemática: entorno Una de las principales actividades (y por lo tanto un parte muy importante de los ingresos y costos) de los hospitales están relacionadas a los quirófanos. La calidad de los servicios prestados están muy relacionados con la eficiencia en el manejo de los quirófanos. A nivel mundial, los quirófanos son utilizados al 69% [1] de su capacidad. Alto costo de habilitar y equipar nuevos quirófanos. [1]. HFMA, Achieving operating room efficiency through process integration, Health Care Financial Management Association Report, 2005.

28 Problemática: proceso de decisión El cirujano, junto con el paciente, llaman a la secretaria encargada de asignar un horario. Según la especialidad, existen requerimientos de equipo, staff, de camas para post-operatorio, y limitaciones de horarios de todo tipo. La secretaria debe ofrecer alternativas e iterar agregando nuevas restricciones. Variables de decisión: Día y horario de la cirugía. Quirófano (no se comunica al cirujano).

29 Problemática : restricciones Un cirujano puede estar en una sola cirugía a la vez. Un quirófano es utilizado por una sola cirugía a la vez. Compatibilidad de la especialidad con el quirófano. Las cirugías deben realizarse dentro del horario hábil Horarios específicos por especialidad. Tiempos de limpieza entre cirugías. Tiempos de descanso para los cirujanos entre cirugías. Tiempos promedios por cirugía/cirujano. Cirugías en secuencia forzada en un mismo quirófano. Disponibilidad máxima de equipos / equipos fijos en quirofanos. Consideración de cirugías planificadas/urgentes. Tamaño de quirófanos y tamaño mínimo por cirugía. Capacidad máxima de camas de post-operatorio. Rangos de indisponibilidad de cirujanos. Requisito de día de la semana para una determinada cirugía/cirujano Requisito de un determinado quirófano para una determinada cirugía. Requisito de un determinado tamaño quirófano para determinada cirugía. Límite de cirugías semanales para una determinada Obra Social.

30 Problemática: objetivos e hipótesis Maximizar la ocupación de los quirófanos. Minimizar las horas extras del personal. Estabilizar la planificación respecto de las duraciones de las intervenciones. Analizar el impacto de políticas y reglas en la eficiencia del uso de los recursos. Se programa con dos semanas de anticipación. Unidad de tiempo mínimo 15 minutos.

31 Solución: herramienta Es un problema de scheduling on-line estocástico. Se utilizó la herramienta de Programación por restricciones (ILOG CPLEX) Ventajas: Gran facilidad para expresar restricciones complejas. Flexibilidad para expresar nuevos requerimientos.

32 Solución: Interfase

33 Solución: Reportes Resultados: Horarios propuestos para cada cirugía a planificar. Reportes de uso de destinos post-operatorios. Reportes de uso de equipamiento. Gráficos de Gantt por cirugía y para cada quirófano. Calidad de la solución propuesta. Informa las restricciones que no se pueden cumplir Se puede relajar estas restricciones en forma interactiva para analizar las consecuencias

34 Solución: Beneficios Mayor utilización de los quirófanos. Modelos eficientes y robustos. Automatización de las tareas de planificación. Mayor seguimiento y control analítico de la utilización de los quirófanos. Herramienta muy flexible. Excelente capacidad de adaptación a futuros problemas.

35 Conclusiones sobre la solución Mayor utilización de los quirófanos. Modelos eficientes y robustos. Automatización de las tareas de planificación. Mayor seguimiento y control analítico de la utilización de los quirófanos. Análisis profundos respecto de los cambios de políticas y reglas. Herramienta muy flexible. Excelente capacidad de adaptación a futuros problemas.

36 Otras Soluciones Operacionales Operacional

37 Marketing Adquisicion y Upgrade Focalizar las campañas en aquellas personas con mayor propensión Segmentacion Entender las necesidades de distintas poblaciones y definir programas sanitarios para satisfacerlas 0) Crear Modelos 1) Crear campaña 2) Realizar Campaña Pronosticar Resultados (Forecasting) 40,0% 35,0% 30,0% 25,0% 20,0% 15,0% 5,0% 0,0% 4) Analizar Resulados 2006 SPSS Inc ) Respuesta 37 10,0%

38 Retención / Valor de Cliente Los modelos predictivos permiten identificar un segmento con alta propension a la fuga antes que esto ocurra, en segmentos de alto valor potencial El analisis de los textos en quejas, reclamos, y redes sociales permiten entender los motivos de baja para mejorar el servicio y la atención. Valor de Cliente 15%Clientes 70% Attrition 100% Clientes 100% Attrition

39 Fraude y Abuso El conjunto de acciones intencionales para apropiarse en forma indebida de fondos, beneficios o bienes Prácticas abusivas y fraudulentas Errores en los pagos Errores en la determinacion del beneficio Pérdida de dinero, tiempo y esfuerzo

40 Características del Fraude El número de casos es relativamente bajo respecto al total de registros Muchas veces los casos de fraude no están marcados o falta información Puede haber 2 casos identicos, en uno se detecto el fraude y en el otro no (quizas porque no se investigó) El comportamiento típico cambia cuando se dan cuenta que son detectados REQUIERE CONOCIMIENTO EXPERTO + TECNICAS AVANZADAS DE DATA MINING (no reglas, pues cortan las variables continuas en forma perdiendo granularidad)

41 Fraude (Prestadores) Prestadores que exhiban comportamientos poco comunes de facturación dentro de su grupo de especialidades (Ej: un gran número de códigos de procedimientos facturados a un pequeño número de pacientes) Para un diagnóstico específico, ciertas combinaciones o secuencias de procedimientos anormales en cierto plazo (Combinaciones o secuencia inusuales pueden ser indicativos de robo o ID compartido). Compra de medicamentos para terceros Documentacion adulterada / Practicas No realizadas

42 Fraude (Redes de Referencias) Referral Networks Objetivo Detectar redes de referencia o esquemas de Ping-Pong 2006 SPSS Inc. 42

43 Fraude (Liquidaciones Erroneas)

44 Cobranza Mediante la propension de pago de cada cliente es posible Priorizar las acciones de Recupero Determinar la estrategia de contacto 44

45 Algunas Soluciones Clínicas Clinica

46 Reduccion de Readmisiones Ejemplo Reducir las readmisiones derivadas de insuficiencias Cardiacas 46

47 Satisfaccion de Clientes y Medicos Determinar los factores que influyen en la Satisfaccion de los Pacientes Analisis de Respuestas Abiertas 2006 SPSS Inc. 47

48 Predicción de Tiempos de Internación Planificar Recursos, Auditar casos Prevenir: Ej. Quienes van a tener una internacion en proximo año

49 Adolfo Kvitca

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