Resumen

CUNPÉIA es una máquina equipada con sensores que capturan y analizan en tiempo real los principales signos vitales, como el pulso cardiaco, la presión arterial, la oxigenación y la temperatura, con el fin de realizar una evaluación inicial precisa de la urgencia médica. Además, cuenta con inteligencia artificial que analiza de manera inteligente los datos obtenidos de los sensores y la información proporcionada por el paciente a través de un breve cuestionario sobre sus razones de visita a urgencias, lo que brinda datos adicionales para una evaluación más precisa.

El triage es el proceso de priorización y clasificación de pacientes en función de la gravedad de su condición médica, con el fin de asignar la atención médica en orden de urgencia y optimizar el uso de los recursos disponibles.

Basándose en la información recopilada durante la evaluación inicial, se asignará una categoría de prioridad al paciente utilizando una escala de triage. La innovación de la máquina CUNPÉIA radica en su capacidad de realizar un triage ágil en los hospitales.

Pregunta de Investigación

1. ¿Cómo afecta la implementación de CUNPÉIA en el proceso de triaje a la reducción de los tiempos de espera de los pacientes en situaciones de urgencia? 2. ¿En qué medida CUNPÉIA mejora la precisión en la clasificación de la urgencia de los pacientes en comparación con el triaje tradicional? 3. ¿Cuál es la percepción de los profesionales de la salud sobre la utilidad y efectividad de CUNPÉIA en la toma de decisiones médicas? 4. ¿Cómo se compara CUNPÉIA con otras tecnologías similares utilizadas en la clasificación de urgencias médicas en términos de precisión y eficiencia? 5. ¿Cuál es la tasa de adopción y aceptación de CUNPÉIA entre los hospitales y centros de atención médica de emergencia?

Planteamiento del Problema

El retraso en la atención médica, particularmente en situaciones de urgencia, es un desafío significativo que plantea serias amenazas para la salud y el bienestar de los pacientes. La demora en el triage y la toma de decisiones médicas adecuadas puede resultar en consecuencias devastadoras, incluida la pérdida de vidas humanas. Este problema se ha agravado en los últimos tiempos debido a la creciente demanda de servicios de emergencia y a la presión constante sobre el personal médico y los recursos hospitalarios.

Antecedentes

Históricamente, el proceso de triage y evaluación de la urgencia se ha basado en la experiencia clínica y en la observación de los signos vitales de los pacientes. Sin embargo, la creciente carga de pacientes y la necesidad de decisiones rápidas y precisas han destacado la necesidad de herramientas innovadoras que puedan optimizar este proceso. En este contexto, ha surgido una solución prometedora conocida como CUNPÉIA, una máquina clasificadora de urgencias médicas que utiliza sensores y la inteligencia artificial para agilizar el triage y facilitar la toma de decisiones médicas.

Objetivo

El objetivo fundamental de este estudio es investigar y presentar la contribución de CUNPÉIA en la mejora de la atención médica en situaciones de urgencia. Se busca analizar cómo esta herramienta puede optimizar el proceso de triage, acelerar la toma de decisiones y, en última instancia, reducir los tiempos de espera de los pacientes en situaciones críticas.

Justificación

La justificación para este estudio radica en la importancia crítica de abordar el problema de los retrasos en la atención médica en situaciones de urgencia. CUNPÉIA se presenta como una solución innovadora que podría tener un impacto significativo en la atención médica de emergencia, aliviando la carga de trabajo del personal médico y mejorando la atención que se brinda a los pacientes.

Hipótesis

La implementación de CUNPÉIA en el proceso de triage médico reducirá significativamente los tiempos de espera de los pacientes en situaciones de urgencia y mejorará la capacidad de los médicos para tomar decisiones informadas y rápidas. Además, se espera que la precisión en la clasificación de la urgencia de los pacientes aumente sustancialmente con el uso de esta herramienta, lo que llevará a una atención médica más eficaz y, en última instancia, a una disminución en la mortalidad relacionada con retrasos en la atención médica.

Método (materiales y procedimiento)

 

 

Realización del prototipo

CUNPÈIA es una máquina equipada con sensores que capturan y analizan en tiempo real los principales signos vitales, como el pulso cardiaco, la presión arterial, la oxigenación y la temperatura, además, cuenta con inteligencia artificial que analiza de manera inteligente los datos obtenidos de los sensores y la información proporcionada por el paciente a través de un breve cuestionario.

Está compuesto de una computadora, sensores de pulso cardiaco, presión arterial, oxigenación y temperatura, se alimenta de un corriente alterna a un voltaje de 127V.

 

 

El proceso de fabricación de CUNPÈIA es:

Investigación y diseño: El proceso comienza con una fase de investigación y diseño en la que se analizan las necesidades y requisitos del equipo médico con inteligencia artificial. Esto implica estudiar las tecnologías existentes, revisar la literatura científica y médica, y entender los desafíos y oportunidades específicas que se abordarán.

Desarrollo del algoritmo de IA: Una vez que se comprenden los requisitos, se procede al desarrollo del algoritmo de inteligencia artificial. Esto puede implicar el diseño de algoritmos de aprendizaje automático, redes neuronales o sistemas expertos, según sea apropiado para la aplicación médica en cuestión. Se deben considerar aspectos como el procesamiento de datos médicos, el análisis de imágenes o el diagnóstico asistido por IA.

Prototipado y pruebas: Después de la etapa de desarrollo del algoritmo, se procede al prototipado del equipo médico. Esto implica diseñar y fabricar los componentes físicos necesarios, así como integrar el software de inteligencia artificial en el dispositivo. Posteriormente, se realizan pruebas para verificar la funcionalidad, precisión y seguridad del equipo.

Producción en masa: Una vez que el prototipo ha pasado las pruebas y ha obtenido las certificaciones necesarias, se pasa a la etapa de producción en masa. Se establecen líneas de producciones eficientes y se crean los mecanismos para garantizar la estandarización y la calidad de los equipos médicos fabricados.

 

Esto puede incluir colaboraciones con hospitales, clínicas u otros proveedores de atención médica. También se debe proporcionar un soporte técnico adecuado para asegurar el correcto funcionamiento y mantener la actualización del software.

Maquinaria y equipo necesario para desarrollar CUNPÈIA

1. Computadoras de alto rendimiento.
2. Software de desarrollo de IA
3. Equipos y sensores médicos
4. Herramientas de diseño 3D
5. Equipos de fabricación y prototipado
6. Entornos de pruebas y simulación

Análisis de costo beneficio

El presente estudio económico se basa en una inversión inicial de $580,000 para la puesta en marcha de la empresa, de los cuales los socios aportarán $150,000 y se necesitará financiamiento de $430,000.

La inversión en activos asciende a $240,000, y se han considerado gastos y provisiones de inicio por un monto de $340,000. Estos recursos serán utilizados para adquirir equipos y activos necesarios para fabricación y venta de CUNPÈIA.

En cuanto a los gastos anuales, se ha estimado que durante el primer año habrá gastos corrientes por $208,000, con una variación anual del 5%. Además, los gastos de personal se proyectan en $960,000, y se ha considerado un costo de la empresa equivalente al 20% de esta cantidad, lo que representa $192,000.

Con respecto a los ingresos, se ha establecido un precio de venta de $100,000 para cada máquina

CUNPÈIA, lo que genera un margen bruto sobre el precio del 50%. Además, se ofrecen servicios adicionales de mantenimiento y actualizaciones a un precio de venta de $2,000 por máquina, con un margen bruto del 100% debido a la naturaleza de los servicios.

Para alcanzar el punto de equilibrio, se requerirá la fabricación y venta de 28 máquinas CUNPÈIA con sus respectivos servicios de mantenimiento y actualizaciones. Esto implicaría un total de ventas de $2,912,000 en el primer año, los cuales permitirían cubrir los gastos de personal, los gastos corrientes, las amortizaciones, los gastos financieros e impuestos sociales, asegurando el funcionamiento adecuado de la empresa sin generar ganancias ni pérdidas.

Sin embargo, para lograr utilidades, será necesario superar el punto de equilibrio. De acuerdo con la proyección de ventas de 50 máquinas en el primer año, junto con sus servicios adicionales, se espera alcanzar un resultado neto de $904,500, lo que representa un margen neto del 17.39% sobre las ventas.

 

Galería Método

Resultados

En el presente estudio, se desarrolló y evaluó una máquina clasificadora de urgencias médicas destinada a optimizar el proceso de triage en entornos hospitalarios. La máquina se diseñó utilizando algoritmos avanzados de aprendizaje automático y se entrenó utilizando un extenso conjunto de datos de casos de urgencias médicas previamente clasificados por profesionales de la salud.

Precisión en la Clasificación: CUNPÉIA demostró una precisión notable en la categorización de casos de urgencias médicas. Durante las pruebas, alcanzó una tasa de precisión global del 85% en la identificación precisa de la gravedad de las condiciones médicas. Este alto nivel de precisión se traduce en una asignación adecuada de recursos y una atención médica más eficiente y adecuada para los pacientes.

Galería Resultados

Discusión

El crecimiento de la población, el aumento del gasto en salud, la incidencia de enfermedades crónicas, el desarrollo de la industria manufacturera y la adquisición de nuevas tecnologías son factores que contribuyen a un mayor dinamismo en la producción de dispositivos médicos en México. Por lo tanto, este sector tiene un impacto e importancia cada vez mayores en la economía mexicana.

El programa CUNPÉIA está dirigido a hospitales públicos y privados en México que cuenten con sala de urgencias y manejen el sistema de clasificación de urgencias triage, especialmente aquellos con volúmenes elevados de pacientes.

El Estado de México es uno de los estados más poblados de la República Mexicana, con una población de más de 16 millones de habitantes, y la población residente en la Ciudad de México es de 9 millones. Esto genera una gran demanda potencial de servicios de salud en general, incluyendo la clasificación de urgencias.

Además, el Estado y la Ciudad de México cuentan con una amplia red de hospitales de atención médica, tanto públicos como privados, que podrían beneficiarse de esta tecnología para mejorar sus procesos de triage y atención de urgencias médicas.

Realizamos una encuesta en el estado y la ciudad de México en la cual obtuvimos que, de 350 pacientes, el 92% está de acuerdo en que la atención médica en hospitales debería ser de mejor calidad, de los cuales el 32% considera que una máquina automatizada mejoraría el servicio.

Además, el 73% de los pacientes fueron atendidos en un rango de tiempo que osciló entre 40 minutos y más de 3 horas, mientras que el 83% de los pacientes considera que confiaría en la máquina.

CUNPÉIA es una solución avanzada de triage médico que combina sensores para recopilar signos vitales de los pacientes y una inteligencia artificial para realizar clasificaciones médicas precisas y rápidas. Cuenta con capacidad de aprendizaje continuo y adaptación. Se ofrece en diferentes versiones y paquetes según las necesidades y el tamaño de los hospitales.

Su precio se establece en $100,000.00 MX y se distribuye directamente a hospitales públicos y privados con salas de urgencias en todo el país. Además, se ofrece soporte técnico y capacitación para garantizar una implementación exitosa y un uso efectivo.

La industria de dispositivos médicos en México tiene cifras impresionantes:

Según datos de la Asociación Mexicana de Industrias Innovadoras de Dispositivos Médicos, esta industria genera más de 160,000 empleos en el país, cuenta con más de 40 plantas de producción, produce más de 11 billones de dólares en exportaciones, cubre más de 75 especialidades médicas y posee cerca de 8,000 registros sanitarios.

Además, según la Secretaría de Economía, México ocupa el octavo lugar a nivel mundial como exportador de dispositivos médicos. Las principales regiones donde se encuentran estas unidades económicas son Chihuahua, Baja California, Jalisco, Guanajuato, Veracruz, Puebla y Ciudad de México.

Conclusiones

Mejora en la eficiencia del triage: CUNPÉIA puede ayudar a los hospitales a realizar el triage de manera más rápida y precisa, lo que lleva a una asignación más eficiente de los recursos y una atención más oportuna para los pacientes que lo necesita urgentemente.

Reducción del error humano: Al depender menos del juicio humano para clasificar las urgencias, se reduce la posibilidad de errores de diagnóstico o de priorizar mal los casos, lo que podría salvar vidas en situaciones críticas.

Optimización de recursos: Al asignar los recursos de manera adecuada según la gravedad de las urgencias, los hospitales pueden optimizar el uso de camas, médico personal y suministros, lo que puede llevar a una mejor gestión de costos y ahorros financieros significativos.

Aumento de la satisfacción del paciente: Los pacientes que reciben una más rápida y eficaz gracias a un sistema de clasificación de urgencias bien implementado están más satisfechos con su experiencia en el hospital, lo que puede mejorar la reputación del centro médico.

Necesidad de supervisión y ajuste continuo: A pesar de los beneficios, es importante destacar que cualquier sistema automatizado necesita supervisión humana continua. Los algoritmos deben ser revisados ​​y ajustados periódicamente para garantizar que sigan siendo precisos y justos, y para evitar posibles sesgos en la clasificación.

Integración con otros sistemas de información: La máquina clasificadora de urgencias debe estar integrada de manera efectiva con otros sistemas de información hospitalaria para garantizar una comunicación fluida y una coordinación eficiente entre los diferentes departamentos y profesionales de la salud.

Bibliografía

GOB MX. (2020-2024). Programa De Acción Específico * Emergencias En Salud. https://www.gob.mx/salud/documentos/programa-de-accion-especificao

Ayala, E. J. (2001). Economía del sector público mexicano, México, Esfinge-FEUNAM. Arrow, K. (1962). “Economic welfare and the allocation of resources to invention”, en R.

Nelson (ed.), The rate and direction of inventive activity: economic and social factors, Princeton, Princeton University Pres

Castillo Consultores. (2021). YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=hKZ88vrUuBY

NegoyEmpre. (2020, September 5).

Negocios Y Empresa. https://negociosyempresa.com/viabilidad-financiera/

Summary

Research Question

Problem approach

Background

Objective

Justification

Hypothesis

Method (materials and procedure)

Method Gallery

Results

Results Gallery

Discussion

Conclusions

Bibliography