Como proveedor de atención integral de salud, BSA gestiona el centro Sociosanitario “El Carme», que actualmente cuenta con 209 camas distribuidas en diferentes servicios: larga estancia, convalescencia, atención subaguda y paliativa. El proyecto de Cuadro de Mando para la gestión de los servicios sociosanitarios surge de la necesidad de tener una herramienta de decisión que ayude a monitorear la actividad, mejore la planificación de la ocupación y los recursos disponibles y permita la el seguimiento y la medida objetiva de los indicadores de calidad asistencial.
Los ámbitos o perspectivas que cubre el sistema de cuadro de mandos para gestión socio sanitaria son tres:

1. Seguimiento de la Actividad. Que permite analizar desde diferentes dimensiones, la demanda, la ocupación de plazas, el número y la duración de las estancias, las altas, episodios y los objetivos cuantitativos establecidos por el CATSALUT.
2. Costes y recursos. Que permite analizar el impacto en los costes de la redistribución de plazas disponibles en las diferentes líneas y sublineas de hospitalización.
3. Indicadores de calidad. Para habilitar el seguimiento de indicadores de calidad asistencia como la mejora de la calidad de vida, la mejora del dolor, el porcentaje de ingresos, estado nutricional, etc.

El cuadro de mando combina tres tecnologías analíticas diferentes: 1) dashboards, 2) análisis OLAP y 3) modelos analíticos y simulaciones. Los dashboards muestran a los diferentes usuarios del sistema información e indicadores sintetizados de su área de interés. El frontal OLAP, permite elaborar reportes y visualizaciones gráficas on demand sobre los cubos OLAP. Los modelos analíticos y simulaciones permiten realizar análisis “what if”.

Los modelos analíticos integrados en el sistema de Cuadro de Mando permiten mejorar la planificación de los recursos disponibles (plazas disponibles en las diferentes líneas de actividad) mediante dos modelos predictivos. Por un lado, la previsión de ocupación captura la estacionalidad y la tendencia de la ocupación de plazas mediante el entrenamiento de un modelo con la información histórica disponible. Por otro lado, la predicción de costes, permite analizar el comportamiento diferencial de los costes bajo diferentes condiciones de planificación y de distribución de las plazas disponibles en las diferentes líneas de hospitalización socio sanitaria.

Idealmente, el sistema de gestión económica de los centros debería permitir la imputación de los diferentes costes a episodios / pacientes individuales. Sin embargo, esto no es posible en la mayoría de los casos ya que normalmente, no se dispone de la asociación de todos los costes a nivel individual de granularidad, por lo que se trabaja bajo supuestos de costes medios. Nuestra aproximación ha sido la de utilizar los datos históricos de ocupación y casuística de pacientes (como variables predictivas) y la información sobre los costes incurridos (como variables de respuesta para entrenamiento) para definir un modelo de regresión multivariante que permita obtener el diferencial de costes bajo condiciones de simulación de distribución y planificación de las plazas disponibles.

De esta forma se consigue integrar de forma totalmente interactiva, simulación, predicción y medida para optimizar la eficiencia del servicio al mismo tiempo que se mantienen bajo control los indicadores de calidad asistencial.

Tecnología

El cuadro de mando Socio Sanitario utiliza Kettle como herramienta de ETL para obtener la información desde las fuentes de datos (sistema económico financiero y sistema HIS) para cargar una base de datos relacional en PostgreSQL organizada mediante el modelo snowflake. El motor OLAP utilizado es Mondrian. El frontal para la construcción de dashboards es Pentaho-CDE. Para la generación de los modelos analíticos y la obtención de predicciones se ha integrado R en el pipeline. Todos los componentes se han desarrollado de forma que sean autocontenidos en contenedores Docker para facilitar su interoperabilidad y despliegue en la plataforma.