El Hospital General Universitario Gregorio Marañón ha puesto en marcha un innovador Centro de Control Asistencial asistido por inteligencia artificial (IA), diseñado para transformar la gestión clínica y operativa en tiempo real. Este “cerebro digital” integra datos clínicos y logísticos mediante modelos predictivos con más del 90% de precisión, paneles visuales y alertas inteligentes que anticipan riesgos y coordinan respuestas eficaces.
“El paradigma ha cambiado”, explica Raúl López, subdirector de sistemas de información del Hospital Gregorio Marañón. “Tenemos muchísimos datos, y los cuadros de mando tradicionales nos daban información sobre el pasado y el presente. Pero queríamos ir más allá: anticiparnos a lo que podría suceder”.
Además de optimizar recursos, el sistema favorece una atención más personalizada y segura, al detectar precozmente riesgos como sepsis o dolor no controlado, y prevenir eventos adversos. También facilita el trabajo del personal sanitario al integrar información útil directamente en su rutina asistencial.
“Lo que buscamos es saber lo que está pasando en tiempo real y también lo que puede pasar»
La motivación, según López, partió del propio volumen de actividad del hospital: “El Gregorio Marañón cuenta con casi 8.500 trabajadores. Solo en 2024, tuvimos más de un millón de consultas externas y más de tres millones de pruebas diagnósticas. Toda esa información tratada correctamente tiene un enorme potencial de gestión”.
Los cuadros de mando tradicionales ofrecen indicadores de resultado, pero el centro de control permite avanzar hacia indicadores de proceso. “Lo que buscamos es saber lo que está pasando en tiempo real y también lo que puede pasar”, señala. Este nuevo enfoque se materializa en un sistema que se basa en alertas. “Queremos ser capaces de detectar patrones de comportamiento que nos permitan anticiparnos a los problemas y actuar antes de que se produzcan”.
Estrategia digital global
El Centro de Control no es un proyecto aislado. “Forma parte de una estrategia digital global que busca mejorar la humanización, la seguridad del paciente y los resultados quirúrgicos, sin perder calidad asistencial”, afirma López. El hospital ha trabajado para alinear su capa asistencial con la capa tecnológica: “Los datos ya los tenemos. Lo que faltaba era unirlos con la tecnología adecuada para convertirlos en información útil, que ayude tanto a los profesionales como a los pacientes”.
La implementación comenzó por el bloque quirúrgico, coincidiendo con su renovación estructural. “Ya que cambiábamos físicamente los quirófanos, queríamos aprovechar para medir y mejorar los procesos del bloque quirúrgico mediante el centro de control”, indica López. Después se amplió a otras áreas: hospitalización, por su alto potencial de mejora, y urgencias, debido al elevado volumen de actividad. “Urgencias recibe miles de casos al año y tiene muchas posibilidades de optimización”, añade.
La elección de empezar por estas áreas también tuvo en cuenta su impacto dentro del hospital. “La idea era comenzar por un entorno controlado, que sirviera como piloto, y luego escalar a otros ámbitos como urgencias y hospitalización”. El centro emplea tecnologías de IA y big data que permiten predecir la duración de intervenciones quirúrgicas, prever saturaciones en urgencias o estimar la presión asistencial por especialidades.
“Cada alerta se define con un objetivo claro: mejorar rendimiento, reducir anulaciones, automatizar procesos o humanizar la atención”
“Utilizamos modelos que agrupan variables estructuradas y no estructuradas para prever cosas como la duración de una cirugía o la llegada de pacientes a urgencias”, detalla López. “Esto nos permite, por ejemplo, saber si vamos a poder atender un caso en un tiempo razonable, o si habrá que reorganizar recursos”.
Los modelos también se aplican a alertas como la presión quirúrgica, anulaciones de intervenciones, procesos de alta hospitalaria o incluso síntomas inesperados en pacientes hospitalizados. Uno de los focos principales ha sido mejorar la planificación quirúrgica. “Cada alerta se define con un objetivo claro: mejorar rendimiento, reducir anulaciones, automatizar procesos o humanizar la atención”, afirma López.
El sistema también permite detectar si un paciente hospitalizado ya está ingresado por el mismo proceso por el que tiene programada una cirugía, y adelantarla si es posible. “Este tipo de decisiones sin el centro de control serían muy difíciles de gestionar”, apunta.
Según López, desde la puesta en marcha del centro se ha reducido el tiempo medio de espera quirúrgica a 25 días, cumpliendo los estándares establecidos por la Consejería de Sanidad. Además, el centro ayuda a optimizar las altas hospitalarias. “Si un paciente es candidato al alta desde primera hora, el sistema lanza una alerta para acelerar el proceso y liberar camas”, explica.
Pantallas y paneles en Urgencias
El sistema ha sido bien recibido por el personal. “En lugar de centralizar las alertas, decidimos que debían llegar directamente a quien las necesita: médicos, enfermeros o personal administrativo”, indica López. Las pantallas y paneles se han desplegado en urgencias y unidades de enfermería, y se ha ofrecido formación para su correcto uso.
“Cada vez que lanzamos una alerta o un panel nuevo, reunimos a los profesionales implicados, les explicamos cómo funciona, y lo incorporan a su día a día”, dice. Durante los meses de junio a septiembre, se ha realizado un plan de capacitación progresivo para extender el uso de estas herramientas a todo el personal. Una de las mejoras más visibles ha sido la optimización del proceso quirúrgico. “Si un paciente presenta fiebre antes de una intervención, el cirujano recibe una alerta automática para decidir si continuar o posponer la cirugía. Esto reduce riesgos y mejora la seguridad”, explica López.
El sistema también organiza la ingente cantidad de información de la historia clínica electrónica. “Intentamos que los médicos no trabajen a ciegas. Nuestro objetivo es que tengan información clara y útil para tomar decisiones, sin tener que revisar cientos de datos dispersos”, añade.
«Intentamos que los médicos no trabajen a ciegas. Nuestro objetivo es que tengan información clara y útil para tomar decisiones”
El centro permite además una mayor personalización. “Sabemos cuánto dura una intervención media según el tipo de paciente y el procedimiento. Así podemos ajustar los tiempos, reducir esperas innecesarias y asignar recursos de forma más eficiente”, explica López.
En casos ambulatorios, también se generan alertas que indican si una intervención puede realizarse sin ingreso, ayudando a mejorar la gestión y reducir costes. “Nuestro objetivo es que el profesional tenga a mano toda la información crítica. Por ejemplo, si un paciente tiene fiebre, el sistema avisa antes de que la intervención esté en marcha. Así ayudamos a minimizar errores y actuar a tiempo”.
López también recuerda que el sistema permite lanzar alertas iniciadas desde el punto de vista asistencial: “Son los profesionales quienes definen lo que es útil, y nosotros lo traducimos en herramientas tecnológicas”. De cara a los próximos años, el hospital planea expandir el centro de control a nuevas áreas como consultas externas, hospitalización domiciliaria y hospital de día.
Además, se trabajará en mejorar los modelos predictivos existentes. “Queremos ser más meticulosos con las variables que utilizamos”, apunta López. Por ejemplo, el modelo de presión de urgencias actualmente usa 15 variables; la idea es añadir otras cinco para afinar la predicción por especialidades, como traumatología o cardiología.
También se incorporarán variables externas: “Ya usamos el clima y datos de enfermedades infecciosas como el ADN vírico en la ciudad. Pero queremos ir más allá: saber si hay alertas sanitarias en otras zonas, si hay algún brote, etc.”. El proyecto tiene una hoja de ruta clara para los próximos tres o cuatro años, con el objetivo de seguir mejorando la calidad asistencial, la eficiencia operativa y la seguridad del paciente.
