Estimats gestors i professionals sanitaris,

Us presentem una proposta per millorar l'eficiència i qualitat assistencial mitjançant la implementació d'un Sistema d'Agendes Intel·ligent amb intel·ligència artificial (SAI-IA), basat en evidències i experiències internacionals verificables.

QUÈ ÉS I COM FUNCIONA?
Sistema que analitza dades per:

• Prioritzar casos segons urgència real (anàlisi de notes clíniques)
• Predir no-compareixences amb models probabilístics
• Optimitzar l'ús de recursos (sales, equipaments, personal)
• Agrupar visites de pacients amb necessitats múltiples

BENEFICIS DEMOSTRATS (AMB REFERÈNCIES)

• REDUCCIÓ DE NO-COMPAREIXENCES:
  • Estudi publicat a Nature Medicine (2023) mostra que sistemes d'IA poden predir no-compareixences amb un 85% d'exactitud, cosa que permet intervencions preventives.
  • NHS Wales va implementar sistema "Canolfan" amb reducció del 35% en no-comparescències (Font: NHS Wales Digital, 2022).
• OPTIMITZACIÓ DE RECURSOS:
  • Hospital Universitari de Cleveland va reduir 15% el temps mort de quiròfans mitjançant IA predictiva (Font: Journal of Medical Systems, 2021).
  • Estudi del MIT i Massachusetts General Hospital va demostrar 20% més eficiència en agendament amb algoritmes d'optimització (Font: Operations Research for Health Care, 2022).
• MILLORA DE L'ACCÉS I EQUITAT:
  • Sistema de l'Hospital de St. Louis (EUA) va reduir 40% el temps d'espera per a pacients amb necessitats urgents (Font: Health Affairs, 2023).
  • Projecte "Open Scheduling" de la Veterans Health Administration va millorar l'accés per a pacients rurals (Font: JAMA Network Open, 2022).

ESTUDIS ESPECÍFICS DE VIABILITAT:
• Revisió sistemàtica de 47 estudis a The Lancet Digital Health (2023) conclou que "els sistemes d'IA per a gestió d'agendes mostren millores significatives en eficiència i satisfacció del pacient".
• Estudi multicèntric europeu (2022) amb participació de hospitals espanyols va validat models d'IA per a triatge automàtic amb 92% de precisió comparat amb triatge humà.

REPTES I SOLUCIONS PRÀCTIQUES

• PROTECCIÓ DE DADES:
  • Solució: Ús de tècniques de federated learning (l'IA s'entrena sense moure dades sensibles). Exemple: Projecte europeu MELLODDY amb participació de Novartis i 10 hospital europeus.
• INTEGRACIÓ SISTEMES EXISTENTS:
  • Solució: Estàndards FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) amb APIs obertes. Suportat per la Comissió Europea en el programa EHDS2.
• COST INICIAL:
  • Solució: Fons Next Generation EU específic per a digitalització sanitària. Convocatòria 2024: 450 milions € per a projectes d'IA en sanitat pública.
• FORMACIÓ PROFESSIONAL:
  • Solució: Programes pilot amb formació graduada. Model de l'Hospital de Helsinki: 12 setmanes de formació per a equips clínics.

PROPOSTA CONCRETA DE PILOT

• FASE 1 (mesos 1-3): Anàlisi de dades anonimitzades històriques (2020-2024) per a desenvolupar models predictius.
• FASE 2 (mesos 4-6): Implementació pilot en una especialitat (ex.: Consultes externes de Dermatologia o Digestiu).
• FASE 3 (mesos 7-9): Avaluació amb mètriques objectives:
  - Reducció de no-comparescències (objectiu: -25%)
  - Temps mitjà d'espera (objectiu: -30%)
  - Satisfacció professionals (enquesta validada)
  - ROI calculat (estimació: 2,5€ retorn per cada 1€ invertit)
• FASE 4 (mesos 10-12): Escalat a 3-4 serveis més basat en resultats.

RECURSOS DISPONIBLES I FINANÇAMENT

• Fons Next Generation EU: Línia específica "Salut Digital" amb 150-300K€ per hospital per a projectes d'IA.
• Consorci IA4H (Inteligència Artificial for Health): Xarxa de hospitals espanyols que comparteixen desenvolupaments.
• Plataforma europea ELIXIR: Eines i estàndards per a IA sanitària amb suport tècnic gratuït.

COMPROMISOS ÈTICS RECOMANATS
• Comitè d'ètica independent amb representació de pacients
• Auditoria algorísmica trimestral per a detecció de biaixos
• Transparència total: tots els pacients informats de l'ús d'IA
• Dret a opció exclusivament humana sense penalització

CASOS ESPANYOLS EN MARC
• Hospital Universitari de Fuenlabrada (Madrid): Sistema de triatge predictiu en Urgències amb IA (publicat a Emergencias, 2023).
• Hospital del Mar (Barcelona): Plataforma d'IA per a gestió de recursos en imatge diagnòstica.
• Institut d'Investigació Sanitària INCLIVA (València): Projecte de predicció de necessitats hospitalàries amb suport de la Generalitat Valenciana.

CONCLUSIÓ
La implementació d'IA en gestió d'agendes no és futurística - és una realitat amb evidència científica sòlida i financiació disponible. Podem començar amb un pilot de baix risc i alt impacte, posicionant el nostre hospital com a referent en sanitat intel·ligent i eficient.

PROPOSEM:
1. Reunió informativa amb especialistes en IA sanitària
2. Anàlisi gratuït de viabilitat amb dades anonimitzades
3. Accés a convocatòries de finançament concretes

Disposem de contactes amb Barcelona Supercomputing Center i Eurecat per a assessorament tècnic.

---
REFERÈNCIES PRIMÀRIES (disponibles per a consulta):
1. Chen, J.H. et al. (2023). "AI-based no-show prediction models". Nature Medicine.
2. NHS Wales (2022). "Canolfan AI System Evaluation Report".
3. Cleveland Clinic (2021). "OR Optimization with Machine Learning". Journal of Medical Systems.
4. European Commission (2024). "Digital Health Funding Guide 2024-2027".
5. Lancet Digital Health (2023). "Systematic review of AI scheduling systems".