Aporte de un sistema predictivo de contraloría médica en la gestión de licencias médicas electrónicas

Abstract

Introducción: El retraso del procesamiento de las licencias médicas (LMs) representa un problema de salud pública en Chile, considerando que esto afecta el pago del subsidio a las personas destinado a realizar el reposo médico prescrito mientras no se pueda trabajar. El objetivo de este estudio fue explorar las diferencias en el tiempo de procesamiento de las licencias médicas electrónicas (LMEs) evaluadas por contraloría médica (CM) y las evaluadas por un sistema predictivo de contraloría médica (SPCM) basado en redes neuronales artificiales. Materiales y métodos: El tiempo de procesamiento de LMEs procesadas con SPCM fue comparado con el tiempo de procesamiento de LMEs examinadas solo con CM, usando curvas de Kaplan Meier, prueba de log-rank y modelos multivariados de Cox. Resultados: La tasa de procesamiento del SPCM fue entre 1,7 a 5,5 veces más rápida que la tasa de procesamiento de la CM, ajustando por potenciales confusores. Discusión: La implementación del SPCM permitió disminuir el tiempo de procesamiento de las LMEs, beneficiando a los trabajadores afiliados al seguro público.