Analizar el contexto asistencial
Analizar los sistemas de monitorización y registro de un centro sociosanitario de la provincia de Jaén, los datos disponibles y su uso por el personal cuidador.
Objetivos
Objetivo general
Desarrollar y validar un agente de inteligencia artificial integrable en el flujo de trabajo sociosanitario, capaz de procesar las hojas de registro de las personas usuarias para generar recomendaciones y priorizar incidencias, actuando como sistema de apoyo a la decisión clínica para mejorar la capacidad de respuesta asistencial y reducir los eventos adversos evitables.
Objetivos específicos
Diseñar el agente de IA
Diseñar un agente de apoyo a la decisión clínica que procese la observación del personal, priorice el riesgo y genere resúmenes diarios, alertas contextualizadas y hojas de ruta personalizadas.
Integrarlo sin fricciones
Evaluar la integración del agente en el flujo de trabajo del centro sin modificar sustancialmente su infraestructura tecnológica.
Medir su impacto
Evaluar el impacto en la seguridad clínica, la carga de trabajo y el estrés percibido del personal (MBI-HSS y PSS-14), con un diseño pre-post y técnicas cualitativas.
Medir usabilidad y aceptación
Medir la usabilidad y aceptabilidad del sistema (escala SUS y entrevistas), identificando barreras y facilitadores.
Guía de Buenas Prácticas
Elaborar una Guía de Buenas Prácticas basada en la evidencia obtenida, orientada a optimizar la observación y la priorización de alertas clínicas.
Hipótesis de partida
La incorporación de un agente de IA integrado en la rutina asistencial permitirá reducir la carga cognitiva y operativa del personal cuidador, mejorar la trazabilidad asistencial y aumentar la capacidad de respuesta ante incidencias, contribuyendo a la detección precoz de riesgos clínicos y a la reducción de eventos adversos evitables.
Resultados esperados
Tecnológicos
Un prototipo funcional del agente validado durante al menos dos meses en un centro sociosanitario de Jaén, con una arquitectura modular replicable.
Científicos
Evidencia sobre el impacto en carga cognitiva, eficiencia y capacidad de respuesta, con comunicaciones en congresos y datos en abierto.
Sociales y clínicos
Reducción estimada de entre un 15 % y un 25 % de la carga administrativa y una Guía de Buenas Prácticas en acceso abierto.