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Por Andrea Grgic
Piense en su última visita al médico. ¿Fue amable el personal del hospital? ¿La sala de espera era cómoda? ¿Cuánto tiempo esperó a que el médico lo viera? ¿Su enfermera mostró empatía durante su visita? Todos estos factores contribuyen a la experiencia general del paciente, uno de los aspectos más importantes de la atención médica.
En este artículo del blog de Minitab, cubrimos la importancia de la satisfacción y la experiencia del paciente, junto con las formas en que el análisis predictivo y las herramientas de mejora continua pueden ayudar a los proveedores de atención médica a mejorar la satisfacción general del paciente.
SATISFACCIÓN DEL PACIENTE VERSUS EXPERIENCIA DEL PACIENTE: ¿CUÁL ES LA DIFERENCIA?
La satisfacción del paciente se refiere a si se cumplieron las expectativas de un paciente durante su visita con un proveedor de atención médica. Es uno de los indicadores clave para que los proveedores y hospitales evalúen dónde mejorar como organización y está directamente relacionado con el éxito general. Por estas razones, es una prioridad principal en todas las organizaciones de atención médica.
La experiencia del paciente se centra en mejorar la satisfacción del paciente y los resultados, reducir el tiempo de tratamiento y mejorar la coordinación de la atención al paciente. Según la "2023 Gartner CIO and Technology Executive Survey", la excelencia operativa y la experiencia del paciente son los objetivos principales de las inversiones digitales para los proveedores de atención médica.
LLUVIA DE IDEAS SOBRE LOS CONTRIBUIDORRES A LA SATISFACCIÓN DEL PACIENTE
Al pensar en la experiencia general del paciente, es importante tener en cuenta los factores que afectan a los pacientes. Una manera fácil de comenzar es hacer una lluvia de ideas con el personal administrativo y clínico y "trazar" estos factores con un mapa mental.
Un mapa mental ayuda a organizar visualmente ideas y conceptos relacionados, para que se pueda comprender mejor el concepto central y las posibles soluciones.
En el ejemplo anterior, utilizamos Minitab Engage para crear un mapa mental que ayude a comprender los factores en los que uno quiere enfocarse para mejorar la satisfacción del paciente. Ahora que se dispone de los factores mapeados, se determina cómo abordar la satisfacción del paciente.
Una de las formas más efectivas y rentables para que los proveedores de atención médica midan la satisfacción del paciente es enviar una encuesta.
ENCUESTA DE SATISFACCIÓN DEL PACIENTE: UNA MIRADA MÁS CERCANA
Los resultados de la encuesta de satisfacción del paciente brindan una comprensión más profunda de por qué los pacientes pueden o no estar satisfechos con su servicio. Repasemos un ejemplo.
Al observar el conjunto de datos de pacientes de muestra, se puede ver que se les pidió a los pacientes que calificaran su satisfacción general con un proveedor de atención médica. También se les pidió que calificaran otros factores importantes de su atención, como la empatía de la enfermera y el médico, la apariencia de la habitación, las citas a tiempo y las comodidades, que revisaremos más adelante en este artículo.
Los resultados de esta encuesta de muestra muestran que el 55% de los pacientes estaban satisfechos con su experiencia, lo que nos dice que, en general, la mayoría de los pacientes están satisfechos con la experiencia de su proveedor de atención médica.
SATISFACCIÓN DEL PACIENTE: UN ENFOQUE PREDICTIVO
Es un buen comienzo saber que, en general, los pacientes están satisfechos con los servicios de este proveedor de atención médica. Ahora se profundiza en por qué estos pacientes están satisfechos y cómo se compara su experiencia con un paciente insatisfecho o neutral.
Al aprovechar el módulo de analítica predictiva de Minitab Statistical Software, el proveedor de atención médica puede identificar fácilmente los impulsores clave de la satisfacción del paciente. Para nuestro ejemplo, se utiliza CART®.
CART®, o árboles de clasificación y regresión, es un algoritmo de árbol de decisiones que se utiliza para encontrar patrones y relaciones importantes en variables de datos. Si la pregunta o el desafío al que uno se enfrenta tiene una respuesta categórica binomial o multinomial, utilice Clasificació CART, mientras que cualquier cosa que tenga una respuesta continua con muchos predictores categóricos o continuos debe usar CART Regression.
En la encuesta de muestra, se clasifica a los clientes en dos grupos, ya sea que estén satisfechos o no con este proveedor de atención médica, por lo que se utiliza la clasificación CART. Minitab Statistical Software encuentra automáticamente el mejor árbol de decisiones y proporciona estadísticas del modelo, para que se pueda comprender si el modelo es útil para el análisis.
Como puede verse a continuación, la empatía de la enfermera y mantener informado al paciente son las variables más importantes al predecir la satisfacción del paciente, seguidas por la empatía del médico y el resultado del procedimiento., que también se clasificó como muy importante.
USO DE DIAGRAMAS DE ÁRBOL PARA COMPRENDER LOS DATOS DEL PACIENTE
Para empezar, nos gustaría mencionar que la empatía de las enfermeras se mide en una escala de 5 puntos, donde 5 indica una evaluación muy positiva. Al observar el árbol con mayor detalle, podemos ver que cuando la empatía de la enfermera se calificó con más de 3,5, aproximadamente el 82% de los pacientes calificaron su experiencia como satisfecha. También podemos ver que cuando los pacientes calificaron la empatía de su enfermera con menos de 3,5, estaban más satisfechos si el proveedor les informaba mejor, pero mucho menos satisfechos si no les informaban.
Al mirar el árbol de arriba, los proveedores de atención médica pueden ver que los pacientes quieren una enfermera empática y esperan estar informados durante su visita, pero saber que incluso si su enfermera no muestra empatía, pueden mantener felices a los pacientes manteniéndolos informados, lo que es una idea importante.
CONCLUSIÓN
La satisfacción del paciente es solo una parte de la experiencia general del paciente. Los conocimientos basados en datos del análisis predictivo, junto con las herramientas de lluvia de ideas, pueden ayudar a los proveedores de atención médica a lograr una atención óptima al paciente.
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Si una empresa buscando exprimir más la potencia de un vehículo eléctrico o espera mejorar la vida útil de la batería de los dispositivos de uso cotidiano, un diseño energéticamente eficiente de los sistemas de alimentación de baterías es cada vez más necesario y los modelos de baterías ahora son una herramienta indispensable para optimizar estos sistemas.
Los sistemas de baterías tienen un impacto global en el tiempo de actividad, la vida útil, la estabilidad térmica y la seguridad del sistema global, lo que hace que el rendimiento de la batería sea un aspecto crucial del diseño de un sistema. Los modelos de baterías de alta fidelidad, como los que se encuentran en la MapleSim Battery Library, pueden ayudar a proporcionar estimaciones precisas del comportamiento real de la batería y las técnicas basadas en modelos pueden dar respuestas basadas en la física a preguntas importantes en el proceso de diseño. Con la MapleSim Battery Library, los sistemas alimentados por batería se pueden modelar mucho más rápido que con las técnicas tradicionales, al tiempo que conservan la precisión para obtener resultados significativos.
Este artículo destaca tres historias de la industria que van desde aplicaciones de alto rendimiento hasta aplicaciones de alta eficiencia. Cada historia ayuda a describir las formas en que los modelos de batería y un enfoque de modelado a nivel de sistema brindan a las empresas la capacidad de tomar mejores decisiones durante su proceso de diseño.
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Hanna Gothäll, del equipo técnico de COMSOL, nos explica cómo crear una malla de simulación a partir de los datos obtentidos mediante técnicas de imágenes 3D. En concreto noe muestra cómo hacerlo utilizando COMSOL Multiphysics®, completando otros artículos ya presentados anteriormente que trataban el tema del modelado de formas irregulares.
En el ejemplo nos muestra la construcción a partir de datos que vienen en conjuntos de imágenes transversales. En concreto se refiere a parte de un fémur humano.
En el proceso se divide la malla de la superficie, se suavizan los datos utilizando dos técnicas diferentes y explica cómo combinar la malla y la geometría.
Pueden encontrar más detalles en el artículo del blog de COMSOL y descargando el archivo mph del modelo. Acceda a ellos utilizando los enlaces al final de este artículo.
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Por Joshua Zable
Cuando la gente piensa en construir cosas, piensa en herramientas. Aunque los martillos, los destornilladores, las llaves y la maquinaria son fundamentales para construir cosas, las herramientas analíticas son igual de importantes. Sin el "equipo" adecuado para resolver problemas, se puede terminar construyendo algo que se rompa, no dure mucho, lleve mucho tiempo producirlo o cueste más de lo previsto. Naturalmente, cuanto más complejo sea el elemento o componente, mayor será la necesidad de “instrumentos” analíticos.
LAS BATERÍAS ESTÁN LITERALMENTE LLENAS DE ENERGÍA... ASÍ QUE SE NECESITA MUCHO PARA FABRICARLAS
El proceso de diseño, creación y fabricación de baterías es complejo debido a varios factores. Un desafío clave en este proceso es gestionar la compleja química involucrada, ya que el rendimiento de la batería depende de las reacciones químicas.
Las baterías están hechas de diferentes materiales, cada uno con propiedades únicas que pueden afectar la conductividad, la estabilidad y la durabilidad de la batería. Mantener un estricto control y precisión durante todo el proceso de fabricación es fundamental para garantizar que las pruebas de calidad y rendimiento sean sólidas. Esto es particularmente importante para aplicaciones críticas para la seguridad, como los vehículos eléctricos. El siguiente mapa mental, producido en Minitab Workspace, demuestra algunos detalles más sobre estas complejidades:
LAS "HERRAMIENTAS" ANALÍTICAS DE RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS PUEDEN AYUDAR A ABORDAR ESTAS COMPLEJIDADES
Utilizar plantillas de lluvia de ideas y gestión de proyectos para definir el problema, el proyecto y el resultado deseado
Definir el proyecto con una carta del proyecto y una lluvia de ideas sobre los elementos que contribuyen tanto al producto como al proceso de fabricación es fundamental para abordar el desafío en sí. Tal vez no se esté comenzando desde cero y se necesite utilizar otras herramientas como un diagrama de espina de pescado o una matriz C&E para identificar las causas del bajo rendimiento. Independientemente, al abordar productos y procesos complejos, las plantillas probadas permiten delinear el resultado esperado, medir y replicar el éxito.
Utilizar Analytics para diseñar la combinación óptima de productos químicos y materiales para maximizar el rendimiento
Una vez que se defina el objetivo (por ejemplo, capacidad, voltaje o ciclo de vida) y se comprendan sus factores clave, se diseña un experimento para optimizar la combinación de variables que afectan el rendimiento de la batería o el proceso de fabricación. Puede ejecutarse el experimento completo, ejecutar un diseño de detección o incluso usar análisis predictivos para ayudar a identificar los factores más impactantes.
Utilizar herramientas de confiabilidad para estimar la probabilidad de falla e identificar formas de mejorar la durabilidad de la batería
Una vez que se diseñe la batería para un rendimiento ideal, querrá asegurarse de que dure. Con la prueba de vida acelerada, los fabricantes pueden simular años de uso en un período corto y evaluar la confiabilidad de la batería. Luego, utilizando un análisis y efectos de modos de falla (FMEA), se identifican los posibles modos de falla e implementan acciones correctivas para mitigar el riesgo de falla.
Supervisar la calidad del producto y el proceso mediante herramientas de calidad
Ya sea que se esté fabricando un primer lote de baterías, incrementando la producción o ya se encuentre en una producción de alto volumen, mantener y mejorar la calidad es trabajo de todos. Ya sea que se estén utilizando soluciones más tradicionales, como el análisis de sistemas de medición o el control estadístico de procesos, o técnicas más emergentes, como el aprendizaje automático, pueden reducirse los costes y los desperdicios mientras se mejora el rendimiento de los productos al contar con un sólido marco de análisis de calidad.
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Con descripciones generales de productos, perspectivas de la industria y sesiones interactivas, Maplesoft Engineering Showcase 2023 incluye una atractiva serie de oradores adecuados para colaboradores individuales y directores de equipos de ingeniería, sobre temas como:
Track 1: Diseño y Análisis3-6pm Central European Time
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Track 2: Modelado y Simulación Industrial7-10pm Central European Time
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Únase a nosotros para aprender cómo el software de simulación predictiva Twinn Witness puede ayudarlo a lograr una toma de decisiones más inteligente y segura
- Cuándo : miércoles 24 de mayo
- Hora: 16:00 h (CEST)
La simulación predictiva se usa cada vez más para ayudar a maximizar el ROI de los proyectos de capital y otras iniciativas estratégicas. Pero otra aplicación importante (y a menudo infrautilizada) se relaciona con la toma de decisiones operativas. En este seminario web de 30 minutos, Darren Travers de Twinn le presentará el software de simulación predictiva Twinn Witness y cómo se puede utilizar para ayudar a agilizar la planificación y ahorrar costos, lo que permite a las organizaciones ofrecer más valor.
Aprende e intercambia ideas con nuestros expertos
Darren Travers
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Darren es gerente sénior de desarrollo comercial de Twinn, de Royal HaskoningDHV. Tiene experiencia en ayudar a los clientes a comprender el impacto del cambio en el futuro de sus negocios y operaciones a través de la implementación de herramientas de inteligencia de decisiones y soluciones de gemelos digitales. |
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En el entorno empresarial actual, altamente competitivo, es esencial contar con una cadena de suministro fiable que funcione a la perfección. Incluso los pequeños errores pueden repercutir en toda la cadena de suministro, con la consiguiente pérdida de ingresos, clientes insatisfechos y daños irreparables para su marca.
Ahora más que nunca, las empresas necesitan tener la capacidad de tomar decisiones informadas, con rapidez y precisión, para mantenerse por delante de sus competidores. La analítica predictiva ha cambiado las reglas del juego en este sentido, permitiendo a las organizaciones lograr una ventaja competitiva al tomar decisiones basadas en datos.
¿Qué es la analítica predictiva de la cadena de suministro?
La analítica predictiva de la cadena de suministro es el uso de la minería de datos, el aprendizaje de máquina y el análisis estadístico para identificar patrones y tendencias en los datos de la cadena de suministro y hacer predicciones sobre el rendimiento y los resultados futuros.
El objetivo de la analítica predictiva de la cadena de suministro es mejorar la toma de decisiones y la planificación estratégica al proporcionar una comprensión más precisa de la demanda futura, la oferta y otros factores clave que pueden influir en la cadena de suministro. Esto permite a las empresas gestionar y optimizar de forma proactiva las operaciones de su cadena de suministro, lo que les ayuda a reducir costos, mejorar la eficiencia y aumentar la satisfacción del cliente.
¿Cuáles son los distintos tipos de métodos de analítica predictiva?
El Módulo de Analítica Predictiva de Minitab consta de métodos patentados como CART® (árboles de clasificación y regresión); el original Random Forests®, un algoritmo de clasificación compuesto por muchos árboles de decisión; TreeNet®, la metodología de potenciación de gradientes propia de Minitab; y MARS®, una herramienta innovadora que automatiza la creación de modelos predictivos precisos para variables dependientes continuas y binarias.
Minitab es la única empresa en el mundo que ofrece estos métodos muy populares y de marca, desarrollados por los inventores de las técnicas de modelado basadas en árboles. Minitab ha puesto estos métodos al alcance de todos (no solo para los científicos de datos), sin importar dónde se encuentre cada quien en su recorrido por el campo de la analítica.
¿Cómo puede la analítica predictiva mejorar la cadena de suministro?
Pronósticos de demanda
El pronóstico consiste en prever eventos futuros con base en patrones encontrados en conjuntos de datos históricos; se trata sobre todo de encontrar un modelo matemático adecuado que pronostique con precisión las tendencias futuras y prediga lo que ocurrirá en condiciones específicas. Ayuda a estimarlo todo, desde volúmenes de ventas de productos individuales hasta demandas del mercado y fluctuaciones estacionales.
La analítica predictiva permite a las organizaciones tomar medidas antes de que se produzca un aumento real de las ventas, y no después de que los clientes empiecen a quejarse de la falta de existencias. El pronóstico de la demanda puede predecir las tendencias futuras del mercado y la oferta correspondiente, ayudando así en la planificación de los recursos empresariales. Por ejemplo, el modelo predictivo podría ayudar a las empresas a estimar la demanda de sus productos en una región específica, de modo que puedan ampliar la producción o buscar socios con capacidades sobrantes que pudieran proporcionar unidades adicionales en determinados momentos en los que se espera que aumenten las ventas.
Optimización de inventarios
La gestión del inventario es uno de los procesos más críticos que la analítica predictiva puede ayudar a mejorar. Tener demasiado inventario en stock puede resultar costoso, mientras que no tener suficiente para las ventas previstas podría significar la pérdida de clientes potenciales. El modelo predictivo ayuda a las organizaciones a mantener el nivel justo de suministros en todo momento, lo que suele traducirse en menores costos de inversión y en menos desperdicio o pérdida de oportunidades por exceso de producción o falta de existencias.
Las empresas adoptan la analítica de la cadena de suministro para determinar qué tanto inventario deben tener a mano con base en datos históricos sobre patrones de comportamiento de los clientes combinados con próximos eventos, como vacaciones o un período de rebajas de final de temporada, que podrían provocar un aumento en las compras de artículos específicos.
Prevención de roturas de stock
Una extensión de la optimización del inventario es la prevención de las roturas de stock.. Es un gran desafío para los minoristas, ya que los compradores, sin pensarlo dos veces, acudirán a otro establecimiento si no pueden conseguir rápidamente los productos que necesitan.
La analítica de datos para la optimización del inventario puede ayudar a calcular los plazos de entrega, es decir, el número de días que tarda un artículo en llegar a su almacén después de realizar un pedido. Este plazo de entrega puede combinarse con los datos de ventas actuales para estimar el stock de seguridad e informar a los minoristas del momento en que deben hacer un pedido de reposición.
Mantenimiento predictivo
Una solución de analítica predictiva puede ayudar a los responsables de la cadena de suministro a reducir los costos operativos y el tiempo de inactividad al identificar problemas potenciales antes de que ocurran. Además del análisis predictivo para la planificación y programación de la producción, las empresas pueden utilizar modelos predictivos para simplificar el proceso de mantenimiento, ayudando a prevenir costosas averías que podrían haberse evitado con poca preparación.
Las soluciones de monitoreo predictivo de equipos ayudan a las empresas a reducir los costos asociados al tiempo de inactividad imprevisto, ya que les permiten programar las reparaciones con antelación en lugar de tener que hacer frente a averías inesperadas de los equipos que provocan demoras en la producción o un desperdicio excesivo de productos, todo causado por máquinas con piezas desgastadas.
Planificación de rutas
Las soluciones de optimización predictiva de flotas ayudan a las empresas de la cadena de suministro a encontrar nuevas formas de combinar métricas y datos importantes de la cadena de suministro provenientes de distintas fuentes, como información sobre la ubicación de los vehículos, estimaciones del tiempo de entrega basadas en las distancias recorridas al día y otras métricas relevantes que afectan el proceso de planificación de rutas. En los modelos predictivos de definición de rutas, factores como el tiempo previsto de viaje se combinan con determinados eventos en curso que son específicos de cada empresa, como la flota disponible, los horarios de los conductores, la carga, los lugares de carga, los días festivos, etc.
La analítica predictiva puede ayudar a los proveedores de servicios de logística a optimizar sus rutas al identificar los segmentos del camino en el que el tráfico tiende a ralentizarse o a congestionarse. De este modo, tienen una mejor comprensión del tiempo que llevará transportar una determinada cantidad de carga por carreteras específicas sin sorpresas en el camino. El modelado predictivo también es útil para reaccionar con rapidez si se presentan imprevistos, como condiciones climáticas extremas, que obliguen a cambiar las rutas o a alterar temporalmente los horarios.
Optimización de costos
En el caso de los fabricantes, la analítica predictiva puede utilizarse para optimizar las estrategias de fijación de precios, ya que identifica puntos de precio óptimos basados en datos históricos sobre el volumen de ventas de productos a diferentes precios y condiciones de mercado, como las tasas de cambio de divisas, la inflación y los costos de las materias primas.
Los responsables de la cadena de suministro pueden utilizar modelos predictivos para crear un modelo de referencia que tenga en cuenta los datos históricos y proporcione una predicción precisa sobre lo que ocurrirá si no cambian determinadas condiciones. ¿Deberían optar por precios con descuento? ¿O aumentar sus márgenes? Por medio del modelado predictivo, las empresas obtienen insights profundos sobre cómo influyen los distintos factores (como los cambios de precios o las campañas promocionales) en las decisiones de compra, lo que ayuda a los profesionales de la cadena de suministro a adaptar las estrategias de precios en consecuencia y aumentar aún más los ingresos provenientes de las ventas.
Gestión de riesgos
Las empresas de la cadena de suministro adoptan la analítica predictiva para la gestión de riesgos con el fin de identificar posibles riesgos que puedan causar interrupciones a lo largo de la cadena. La popularidad de las redes sociales y el mar de datos que todos compartimos crean nuevos modelos que utilizan la analítica de big data y ayudan a mitigar las interrupciones de la cadena de suministro. Una empresa puede utilizar los datos de las redes sociales sobre huelgas, incendios o quiebras para monitorear las interrupciones de la cadena de suministro y tomar medidas proactivas antes que sus competidores mediante el mapeo de las cadenas de suministro y el registro de los datos de redes sociales sobre huelgas, incendios y quiebras.
Sin la analítica predictiva, las empresas se ven obligadas a tomar decisiones empresariales basadas en datos pasados. En cambio, la analítica predictiva de la cadena de suministro utiliza datos históricos y tendencias en tiempo real para preparar modelos para múltiples escenarios e identificar posibles soluciones. De este modo, las empresas saben exactamente cómo responder a problemas como demoras en las entregas, picos en las tarifas de envío y limitaciones en la capacidad de los transportistas.
Satisfacción del cliente
Los modelos predictivos ayudan a las empresas a conocer mejor el comportamiento de los clientes y, por lo tanto, tienen el potencial de mejorar la experiencia del cliente. Los modelos informáticos pueden identificar qué podrían comprar los clientes a continuación y cuándo es probable que cancelen o devuelvan un producto. En los algoritmos de gestión de la cadena de suministro, la analítica predictiva puede identificar patrones predictivos y tendencias sobre las personas que compran, lo que permite a las empresas recomendar productos u ofrecer precios personalizados con base en la información que han recopilado de los clientes.
La analítica predictiva también puede utilizarse para identificar segmentos de clientes, lo que facilitará a las empresas ajustar las redes de la cadena de suministro y los precios de los productos en función de la demanda en diferentes puntos de precio o introducir nuevos productos en el mercado si determinados tipos de compradores son más propensos a adquirirlos.
Mejora de la calidad
La analítica predictiva puede encontrar patrones y tendencias en los procesos de manufactura, lo que permite a los fabricantes prever y detener los problemas de calidad antes de que surjan. Para ello, se pueden analizar datos provenientes de numerosas fuentes, como lecturas de sensores, registros de máquinas e inspecciones de control de calidad. Los fabricantes pueden detectar patrones y anomalías en los datos que apunten a futuros problemas de calidad y tomar medidas preventivas utilizando algoritmos de IA y aprendizaje de máquina para identificarlos.
Esto puede reducir en gran medida la cantidad de bienes defectuosos producidos y elevar el nivel calidad de toda la línea de productos, aumentando así la satisfacción y la lealtad de los consumidores. Además, los productores pueden evitar perder tiempo y dinero en retrabajo y desperdicios al detectar y resolver los problemas de calidad en una fase temprana del proceso de producción.
Descubra cómo uno de los principales fabricantes de electrodomésticos del mundo ahorró millones de dólares al incorporar las herramientas de analítica predictiva de Minitab en sus iniciativas de mejora.
Aproveche el poder de la analítica predictiva con Minitab
Si hay algo que diferencia a las organizaciones es su capacidad para predecir las necesidades con precisión. Ya sea que se trate simplemente de las ventas del día siguiente o de algo más complejo, como el ciclo de vida del producto a largo plazo, las organizaciones que utilizan la analítica predictiva llevan una clara ventaja.
Según un estudio realizado por Gartner, las empresas que adoptan las cadenas de suministro predictivas pueden reducir el inventario entre un 20 y un 30% gracias a predicciones más precisas de la demanda.
Con el potente software de Minitab, podrá tomar fácilmente decisiones basadas en datos con el apoyo de la analítica predictiva. Nuestro software líder en el mercado, flexible y fácil de usar, le ayuda a descubrir insights, predecir resultados y mejorar los procesos para optimizar todos los aspectos de su cadena de suministro.