OPTIMIZANDO LA CAPACIDAD PREDICTIVA DEL EMPAM A TRAVÉS DEL USO MACHINE LEARNING Y LA IMPLEMENTACIÓN DE UNA HERRAMIENTA DIGITAL

DELGADO B., IRIS, MASFERRER R., DOMINIQUE ANDREA,BARBE A., MARIO EDUARDO,MATTOLI C., MAURIZIO GIORGIO,AGUILERA S., XIMENA PAZ)

Keywords: Capacidad Funcional en Personas Mayores, Inteligencia Artificial, EMPAM-EFAM

Abstract

Considerando el envejecimiento demográfico en Chile, se han implementado diversas acciones sociosanitarias dirigidas a Personas Mayores (PM), entre ellas el fortalecimiento de la medicina preventiva. La medición y monitoreo de la capacidad funcional (CF) se inicia el 2004, con la Escala de Evaluación Funcional de Adulto Mayor (EFAM) en la APS, núcleo central del EMPAM, que permite clasificar la CF de las PM en cuatro categorías de riesgo y definir acciones: preventivas; de tratamiento o de rehabilitación. Incluye la medición de numerosos indicadores su aplicación requiere de una hora, capacitación del personal e infraestructura adecuada, contribuyendo a una baja cobertura (40,7%).rnEl proyecto FONDEF IDeA ID19I10319, responde a una estrategia del MINSAL de perfeccionar la atención de salud de las PM en la APS. Este proyecto busca optimizar los instrumentos de medición de la CF en Chile, contribuir a aumentar la cobertura del EMPAM y reducir las brechas de inequidad detectadas en la medición del EMPAM. A partir de la información secundaria disponible en la APS y aplicando herramientas de inteligencia artificial es posible disponer de un modelo predictivo más eficiente y eficaz para la predicción del riesgo de pérdida de la CF en las PM de nuestro país. Contribuyendo, de esta manera a mejorar la atención de salud de las PM, optimizar el trabajo de los profesionales de la APS, disminuir las brechas de desigualdad y aumentar la cobertura del EMPAM. rValidado el modelo predictivo es posible escalar la implementación de IRENE a nivel nacional.

Más información

Título de la Revista: medwave.
Volumen: 2021
Fecha de publicación: 2021
Idioma: Español Ingles