Los centros de atención a largo plazo necesitan personal, rápido: un algoritmo podría proporcionar una solución

El sitio web del Equipo de personal de centros de atención a largo plazo COVID-19 utiliza un algoritmo creado por Ozlem Ergun, profesor de ingeniería mecánica e industrial en Northeastern, y su estudiantes de doctorado. Credit: Ruby Wallau/Northeastern University

Los centros de atención a largo plazo se han convertido en un punto crítico en la pandemia de COVID-19, con altas tasas de infección y escasez de personal exacerbadas por las demandas de la pandemia. Las instalaciones con pacientes con COVID-19 han estado luchando aún más para contratar personal calificado, rápido.

Con más de 500 centros de atención a largo plazo en Massachusetts, el proceso de contratación puede ser una lucha. Los centros deben clasificar a los candidatos para encontrar el que mejor se adapte a ellos, y los solicitantes deben postularse para cada trabajo individualmente. Ozlem Ergun, profesora de ingeniería mecánica e industrial, y sus estudiantes de doctorado se unieron a un equipo para hacer que el proceso sea más eficiente.

Ergun y sus estudiantes crearon un algoritmo que empareja a trabajadores de la salud con puestos vacantes a largo plazo. centros de atención que tienen pacientes con COVID-19 un proceso que reduce el tiempo que lleva clasificar a los solicitantes cuando los centros están presionados por personal.

Piense en el proyecto como un camión de reparto. El algoritmo que Ergun y sus estudiantes construyeron es el motor, y un sitio web, creado por un equipo de investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Massachusetts, es el chasis.

Además de investigadores de Northeastern y UMass, funcionarios de la Oficina Ejecutiva de Asuntos de Personas Mayores de Massachusetts coordinaron el esfuerzo.

El equipo de Ergun creó el algoritmo y lo puso en marcha bajo un No es una tarea fácil.

«Creo que en términos de rapidez, esto es absurdo», dice Ergun. «Nunca había estado en una situación como esta en la que tenía que preparar algo en varios días y luego ejecutarlo operativamente todos los días. Es una locura».

Así es como funciona.

Las instalaciones envían los puestos que necesitan cubrir, así como los requisitos para cada puesto en el sitio web. Al mismo tiempo, los solicitantes envían sus credenciales y disponibilidad. El algoritmo clasifica los perfiles de los candidatos para encontrar los candidatos que mejor se adaptan a cada puesto. Luego, una vez que se empareja al solicitante con un centro, los funcionarios de ese centro entrevistan al candidato antes de contratarlo oficialmente.

Cada día, el Departamento de Salud Pública de Massachusetts envía una lista de los centros que se necesitan con mayor urgencia del personal a Ergun y sus estudiantes. Luego, ajustan manualmente el algoritmo para que esas instalaciones coincidan primero con el personal.

En un día cualquiera, el algoritmo empareja entre 300 y 1000 solicitantes de puestos de trabajo, dice Ergun. En unos días, ese número ha superado los 1.000.

El sitio web también sirve para mostrar a los funcionarios estatales en datos fríos y duros, la disparidad entre la cantidad de trabajadores médicos disponibles y la cantidad de puestos vacantes en las instalaciones. Hay muy pocos trabajadores de la salud para satisfacer la demanda, y dotar de personal a una gran cantidad de instalaciones es un desafío.

«Tenemos que pensar en esto constantemente, en términos de cómo gestionamos realmente la oferta muy escasa mientras tratamos de cubrir la necesidad urgente, pero también tratamos de ser proactivos», dice Ergun.

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Proteger a los ancianos en centros de atención a largo plazo de los riesgos de la COVID-19 Proporcionado por Northeastern University Cita: Los centros de atención a largo plazo necesitan personal, el algoritmo fastan podría proporcionar una solución (28 de mayo de 2020) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2020-05-long-term-facilities-staff-fastan-algorithm.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.