Back to list Sistema Inteligente para Anticipar Incumplimientos GES en Chile

Sistema Inteligente para Anticipar Incumplimientos GES en Chile


Research Project
Digital Health Research Chile Biomedical Engineering Health Information Systems

Propuesta de Sistema de Información en Salud para Monitoreo y Alerta de Plazos de Cumplimiento GES

El cumplimiento de las Garantías Explícitas en Salud (GES) es un pilar clave del sistema de salud público chileno. Sin embargo, entre 2018 y 2024 los incumplimientos aumentaron considerablemente (699%), afectando gravemente la atención oportuna, en especial en patologías como cáncer de mama y cuello uterino.

En respuesta a esta problemática, presentamos una prueba de concepto de un Sistema de Información en Salud (SIS) orientado al monitoreo automatizado y predictivo del cumplimiento de plazos GES. Desarrollado como un Software como Servicio (SaaS), el sistema simula trayectorias clínicas mediante cadenas de Markov y genera alertas de riesgo en tiempo real, proyectando su integración con dashboards clínicos interoperables.

El sistema fue presentado en el evento nacional de salud digital ECO-SD 2025 , y destaca por su capacidad para identificar proactivamente casos críticos, mejorando la trazabilidad institucional.

Esta iniciativa, aunque basada en datos simulados, muestra un alto potencial de escalabilidad al integrarse con registros reales, lo que permitiría apoyar la toma de decisiones clínicas y operativas en instituciones públicas del país.

Accede al dashboard interactivo desarrollado con Streamlit.

📊 Explorar Demo

📌 Cita y enlace al poster:

Chávez-Orellana, S.; Corral Misle, M. J.; Morales Carrasco, C. (2025). Propuesta de Sistema de Información en Salud para Monitoreo y Alerta de Plazos de Cumplimiento GES. figshare. Poster.

https://doi.org/10.6084/m9.figshare.29162315.v1

Autores

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Sebastian Chávez Orellana

Sebastian Chávez Orellana

Autor

Ingeniero Civil Biomédico, mención Informática Médica, Magíster (c) en Ingeniería Informática, USACH. Autor principal del proyecto.

Health Data ScienceInformática MédicaSistemas Inteligentes
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María Jesús Corral Misle

María Jesús Corral Misle

Autor

Ingeniera Civil Biomédica, mención Informática Médica, USACH. Con experiencia en procesamiento de señales, equipamiento clínico y análisis de datos aplicados en salud. Participó activamente en la validación metodológica, investigación y redacción del proyecto. Interesada en ciencia de datos, tecnologías aplicadas a la salud y en el rol de la ingeniería clínica en la gestión organizacional de instituciones de salud

Informática MédicaIngeniería ClínicaData analyticsCustomer Service
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Cristian Morales Carrasco

Cristian Morales Carrasco

Autor

Académico de Ingeniería Civil Biomédica en la USACH. PhD en Ingeniería Biomédica por el NJIT y Rutgers, especializado en organización funcional del cerebro (fMRI), neuroestimulación y modelado computacional cerebral. Realizó un posdoctorado en la UFRO y, anteriormente, en los laboratorios Dcan, Universidad de Minnesota. Supervisor de la investigación.

ModelamientofMRINeuroestimulaciónMachine Learning
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