US DE COOKIES
Utilitzem cookies necessàries de sistema per al correcte funcionament de la web i cookies opcionals de Google Analytics per obtenir estadístiques de visita.
 +info

Configuració cookies

  • Necessàries

    Les cookies necessàries són absolutament essencials perquè el lloc web funcioni correctament. Aquesta categoria només inclou galetes que garanteixen funcionalitats bàsiques i funcions de seguretat del lloc web. Aquestes cookies no emmagatzemen cap informació personal.

    NomProveïdorPropietatFinalitatCaducitat+info
    cc_cookie_acceptsalutemporda.catPropiaUsada per confirmar que l'usuari ha confirmat / refusat les cookies (i quins tipus accepta)1 any
    WEB_SESSIONsalutemporda.catPropiaCookie técnica: cookie de sessió PHP. Guarda l'id de sessió d'usuari.al acabar la sessió
    _GRECAPTCHAwww.salutemporda.catDe tercersProveir protecció antispam amb el servei reCaptcha6 mesos

  • Anàlisi

    Les cookies analítiques s'utilitzen per entendre com interactuen els visitants amb el lloc web. Aquestes cookies ajuden a proporcionar informació sobre mètriques, el nombre de visitants, el percentatge de rebots, la font del trànsit, etc.

    NomProveïdorPropietatFinalitatCaducitat+info
    _gaGoogle AnalyticsDe tercersCookie d'anàlisi o mesurament: Identifica els usuaris i proporciona informació sobre com els usuaris troben la pàgina web i com la utilitzen per a realització d'Informes estadístics2 anys
    _ga_GEQFXR4ELNPGoogle AnalyticsDe tercersCookie d'anàlisi o mesurament: Tracking per part de google per google analytics1 minut
    _gidGoogle AnalyticsDe tercersCookie d'anàlisi o mesurament: S'usa per limitar el percentatge de sol·licituds24 hores

ConfigurarRebutjar totesAcceptar

Les Urgències de l’Hospital de Figueres apliquen la Intel·ligència Artificial per preveure la demanda del servei

Gràcies a la tecnologia Machine Learning, un algorisme identifica patrons en dades massives i prediu comportaments a curt termini
28/05/2021

El servei d'Urgències de l'Hospital de Figueres ha iniciat un projecte d'Intel·ligència Artificial, juntament amb l'empresa Amalfi Analytics, mitjançant el qual es fa una predicció a curt termini de l'activitat que registrarà el servei en un període concret i dels recursos que seran necessaris per afrontar-la.

La predicció s'aconsegueix amb un algorisme que analitza el que passa diàriament a les Urgències, extreu paràmetres de comportament de les dades i n'efectua una previsió que va actualitzant periòdicament. Aquesta actualització es fa gràcies a la tecnologia Machine Learning (Aprenentatge Automàtic), una branca del camp de la Intel·ligència Artificial que, mitjançant la utilització d'algorismes, és capaç d'identificar patrons en dades massives per fer prediccions.

Amb aquesta informació es podrà fer una planificació de les Urgències molt més acurada i eficient a curt, mig i llarg termini, així com anticipar els riscos i millorar l'atenció a l'usuari.

Si els resultats d'aquesta prova al servei d'Urgències són positius, s'impulsaran iniciatives semblants a les plantes d'hospitalització i al servei d'Admissions, amb la llista d'espera quirúrgica.

“La predicció de dades permet als centres sanitaris millorar l'atenció als pacients i l'obtenció de resultats, perquè s'anticipa informant de quan i com es comportarà el Servei d'Urgències. I aquesta és una eina que pren molta importància en un servei amb una activitat desigual i imprevisible com aquest”, explica la cap del servei, Lizeth Molina. “Aquesta previsió a curt termini ens ajudarà a organitzar millor els espais d'Urgències, la qual cosa revertirà en una millor atenció a l'usuari”, afegeix la cap d'infermeria d'Urgències, Sandra Duran.

Projectes
DAREmpordà
Film In Hospital
PROJECTES EUROPEUS
Compra pública d\'innovació
FEDER

Codis d'autorització sanitària:

Hospital de Figueres H17001438 

HAI Bernat Jaume H17573386

ABS l'Escala E17652180

 

Departament de Salut
CatSAlut
Departament de Treball, Afers socials i Famílies

Certificacions:

EMAS
Iso 14001 9001