E l  análisis predictivo en el cuidado de la salud consigue analizar los datos de los pacientes e identificar los planes de tratamiento óptimos que funcionarán mejor para ellos.

Gracias al aumento de la Inteligencia Artificial  (IA) y el aprendizaje automático, el análisis predictivo puede incorporar datos del paciente, en este caso de los pacientes de más edad o paciente geriátrico, que van a permitir mejorar las decisiones de atención a estas personas.

De este modo, la integración puede aumentar el valor predictivo del panel clínico, permitiendo la identificación temprana de posibles problemas de salud y conseguir unas intervenciones más proactivas.

En el caso del paciente geriátrico, hay algunos datos muy importantes a tener en cuenta de su salud, como son la frecuencia cardíaca o la frecuencia respiratoria. Con estas métricas,  los médicos pueden identificar a los residentes con más riesgos. Al monitorear los cambios en estos signos vitales, los proveedores de atención médica pueden evaluar rápidamente a los pacientes en busca de cambios agudos en su estado de salud. Esto puede ayudar a detectar y tratar tempranamente condiciones como la sepsis y la dificultad respiratoria que, si pasan desapercibidas, podrían llevar a hospitalizaciones evitables.

Se pueden detectar algunas patologías a tiempo, que de otra forma pasarían desapercibidas y evitar, de este modo,  hospitalizar a estos pacientes.

Mejoras para todo

Esta integración no solo supone una mejora en la atención al paciente; los paneles clínicos mejoran la eficiencia del personal en entornos geriátricos. Se ofrecen datos en tiempo real a los médicos y  se elimina la necesidad de una extensa comunicación entre Enfermería y los médicos, lo que libera tiempo para el persona de salud para enfocarse en otras responsabilidades esenciales, como la administración de medicamentos, la entrega de tratamientos y la documentación clínica.

Teniendo acceso a los datos de manera rápida, se podrá evaluar rápidamente a los pacientes y solicitar pruebas y tratamientos diagnósticos necesarios.