EHS Footstep Insights — Predictor de ausencias por IA en centros de atención primaria de los EAU

Emirates Health Services (EHS), la autoridad federal de los Emiratos Árabes Unidos para la atención primaria de salud en los Emiratos del Norte, gestiona más de 140.000 consultas de pacientes al mes en sus centros de atención primaria y se enfrentaba a una tasa de inasistencia a citas del 21% en la línea de base, lo que provocaba desperdicio de recursos, tiempos de espera más largos y menor acceso.

Reducir las inasistencias a las citas y mejorar la asignación de recursos mediante alertas de riesgo predictivas.

En octubre de 2022, EHS implementó la 'Footstep Insights Solution', un modelo de clasificación de bosque aleatorio (random forest) entrenado con 16 características demográficas, clínicas y específicas de la cita, que clasifica a los pacientes como de riesgo alto (≥90%), riesgo medio (80-89%) o riesgo bajo (70-79%) de inasistencia; el personal clínico recibe alertas proactivas para contactar a los pacientes de alto riesgo o reasignar los espacios mediante un panel en tiempo real.

Un estudio revisado por pares de tipo antes-después (JMIR Formative Research, enero de 2025) comparó 67.429 citas previas a la implementación (jul-sep 2022) con 67.964 citas posteriores a la implementación (nov 2022-ene 2023): las tasas de inasistencia bajaron del 20,82% al 10,25% (una reducción estadísticamente significativa del 50,7%; OR 0,43, IC del 95% 0,42-0,45, P<,001); el tiempo medio de espera bajó de 54 a 48,5 minutos, ahorrando 387.394 minutos-paciente en tres meses; el modelo alcanzó una precisión del 86%.

El estudio recibió la aprobación del Comité de Ética de Investigación de Dubái y EHS ha publicado una Política de IA institucional; las limitaciones incluyen que el flujo de trabajo de mitigación opera fuera del sistema de historia clínica electrónica (HCE) y la ausencia de seguimiento a largo plazo, análisis de impacto financiero o evaluación de sesgo demográfico.