Agendamiento eficiente y detección de riesgos: integrando automatización y machine learning en la atención médica de pacientes diabéticos

Abstract

Este proyecto propone un sistema innovador para la atención médica de pacientes diabéticos, enfocándose en la automatización del agendamiento de citas y la detección de riesgos a través de inteligencia artificial (IA). La automatización del agendamiento optimiza la programación de citas según el nivel de riesgo de cada paciente, lo que reduce tiempos de espera y mejora la carga de trabajo de los profesionales de salud. Paralelamente, se desarrollará un modelo predictivo utilizando redes neuronales, para analizar datos clínicos y predecir complicaciones en pacientes diabéticos. Este enfoque permitirá la identificación temprana de riesgos, facilitando intervenciones proactivas que mejoren la salud del paciente y minimicen complicaciones a largo plazo. El sistema no solo mejorará la eficiencia operativa de las clínicas, sino que también, ofrecerá un manejo individualizado de los tratamientos, ajustando intervenciones específicas basadas en patrones detectados en la historia clínica. Al integrar estas dos fases, el proyecto busca transformar la atención médica para pacientes diabéticos, proporcionando un enfoque más efectivo y personalizado que contribuye al ahorro de costos en el sistema de salud.

This project proposes an innovative system for the medical care of diabetic patients, focusing on the automation of appointment scheduling and risk detection through artificial intelligence (AI). The automation of scheduling optimizes appointment timing based on the risk level of each patient, reducing waiting times and improving the workload of healthcare professionals. At the same time, a predictive model will be developed using neural networks to analyze clinical data and predict complications in diabetic patients. This approach will enable early identification of risks, facilitating proactive interventions that improve patient health and minimize long-term complications. The system will not only enhance the operational efficiency of clinics but will also offer individualized treatment management, adjusting specific interventions based on patterns detected in the medical history. By integrating these two phases, the project aims to transform healthcare for diabetic patients, providing a more effective and personalized approach that contributes to cost savings in the healthcare system.