Caso de estudio: Big Data y APIs para ayudar a un hospital a mejorar sus objetivos

Caso de estudio: Big Data y APIs para ayudar a un hospital a mejorar sus objetivos

Los beneficios por el uso de APIs llegan a todos los sectores. Como ejemplo, el caso de un hospital que ha conseguido ser más eficiente con una sencilla visualización de IBM: su Watson Analytics, una API que ofrece un servicio de análisis predictivo de datos.

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17 Ago. 2018

La financiación de los hospitales en Bélgica se determina en función de las actividades que realizan a lo largo del año, reflejadas en un portal federal que recopila los  informes enviados al servicio público de salud. A partir de esos datos se establece un promedio nacional que marca la pauta para la asignación de fondos a cada hospital en relación con los puntos que ha conseguido.

"Sabíamos que estos informes son una mina de oro que podrían ayudar a mejorar nuestras prácticas de enfermería y el rendimiento general del hospital, y queríamos ser capaces de comprenderlos con mayor facilidad", explica Olivier Thonon, responsable de enfermería e investigador en el hospital belga.

La administración envía a cada hospital varios archivos complejos de excel que contienen el feedback anual con todos los detalles sobre su puntuación. Para ayudar a mejorar tanto la planificación de recursos de enfermería como el rendimiento en general, el Hospital Universitario de Lieja quería estructurar sus actividades en base a esta información.

Aquí es donde IBM Watson Analytics entra en juego. Este servicio inteligente de análisis de datos disponible en la nube sirve de guía para la exploración de datos, automatiza el análisis predictivo y permite la creación de infografías y paneles de visualización sin esfuerzo.

Al Hospital Universitario de Lieja le permitió visualizar de manera sencilla todos esos datos pertenecientes a los informes federales y beneficiarse del feedback de forma ágil, mejorando así la calidad de sus servicios tanto médicos como de enfermería y añadiendo información complementaria cuando era preciso.

Estos son los puntos fuertes de Watson Analytics:

-Acelerar los procesos, facilitando la comprensión de datos complejos sin la necesidad de construir un modelo previo.

-Ahorrar tiempo y recursos en el análisis, permitiendo que un solo usuario pueda realizar consultas avanzadas.

-Extender la visibilidad de las métricas, que son clave para el rendimiento en toda la organización.

Thonon, del Hospital de Lieja, resume así: "Nuestro primer objetivo era ser capaces de entender los informes de feedback y lo hemos logrado claramente. De hecho, hemos ido más allá: intuíamos que estos archivos tenían gran cantidad de información, pero no hasta qué punto. Ahora entendemos los puntos clave y esto nos permitirá hacer modificaciones prácticas.”

El responsable de enfermería tiene claro que necesitarán tiempo para cambiar sus prácticas de trabajo, pero ya llevan mucho camino andado: “La capacidad de visualizar los datos es de gran ayuda y facilita la comunicación del análisis para que todos en la organización puedan entender lo que hay que hacer.”

Fuente: IBM.com

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