Development of a predictive model for the management of surgical procedures' and hospital stays' durations

Abstract

[ES] La medicina es un campo que está en constante expansión y en la que día a día se introducen nuevas tecnologías. Sin embargo, para explotar al máximo estos recursos y que sea rentable, es primordial tener una buena organización del uso de estos. En concreto en el ámbito hospitalario, en las salas de operaciones, es importante planificar correctamente las intervenciones, minimizando los retrasos y los tiempos en los que la sala de operaciones está desocupada. Un buen aprovechamiento de las salas de operaciones deriva también en una buena planificación de las estancias quirúrgicas asociadas a las intervenciones. Una forma de mejorar esta planificación de las intervenciones es mediante la predicción de las duraciones de las intervenciones mediante algoritmos de aprendizaje supervisado de Machine Learning. Estableciendo una relación entre las características biológicas de un paciente y las de la operación a las que se ha sometido y la duración de la operación mediante estos algoritmos, se puede predecir la duración de una intervención de un nuevo paciente. En el presente trabajo se exponen los resultados de una búsqueda bibliográfica realizada sobre los algoritmos que han sido aplicados en el ámbito de la predicción de duraciones quirúrgicas: una comparación de todos ellos y la discusión sobre si son verdaderamente adecuados para esta aplicación.

[EN] Medicine is a field that is constantly expanding, and new technologies are being introduced daily. However, in order to exploit these resources to the maximum and to be profitable, it is essential to have a good organisation in the use of these resources. Particularly in the field of hospitals, in operating rooms, it is important to plan interventions correctly, minimising delays and the time in which the operating room is unoccupied. A good use of operating rooms also results in a good planning of the surgical stays associated with the operations. One way to improve this operation planning is by predicting operation durations using supervised Machine Learning algorithms. By establishing a relationship between the biological characteristics of a patient and the characteristics of the procedure he or she has undergone and the duration of the operation using these algorithms, the duration of a new patient procedure can be predicted. This paper presents the results of a literature search on the algorithms that have been applied in the field of predicting surgical durations: a comparison of all of them and a discussion on whether they are suitable for this application.

[CAT] La medicina es un campo que está en constante expansión y en la que día a día se introducen nuevas tecnologías. Sin embargo, para explotar al máximo estos recursos y que sea rentable, es primordial tener una buena organización del uso de estos. En concreto en el ámbito hospitalario, en las salas de operaciones, es importante planificar correctamente las intervenciones, minimizando los retrasos y los tiempos en los que la sala de operaciones está desocupada. Un buen aprovechamiento de las salas de operaciones deriva también en una buena planificación de las estancias quirúrgicas asociadas a las intervenciones. Una forma de mejorar esta planificación de las intervenciones es mediante la predicción de las duraciones de las intervenciones mediante algoritmos de aprendizaje supervisado de Machine Learning. Estableciendo una relación entre las características biológicas de un paciente y las de la operación a las que se ha sometido y la duración de la operación mediante estos algoritmos, se puede predecir la duración de una intervención de un nuevo paciente. En el presente trabajo se exponen los resultados de una búsqueda bibliográfica realizada sobre los algoritmos que han sido aplicados en el ámbito de la predicción de duraciones quirúrgicas: una comparación de todos ellos y la discusión sobre si son verdaderamente adecuados para esta aplicación.