Introducción: La carga administrativa derivada del llenado manual de formatos HIS en el primer nivel de atención consume un tiempo valioso, restando disponibilidad para la atención directa del paciente. Objetivo: Determinar la mejora en la eficiencia operativa mediante la medición del tiempo ahorrado y la reducción de errores en el registro, a través de la implementación de un prototipo de software desarrollado en Python. Materiales y Métodos: Estudio cuantitativo, experimental y transversal de simulación. Se utilizará una muestra no probabilística de 100 casos clínicos sintéticos estandarizados, procesados en 10 bloques. Se empleará la técnica de evaluación de desempeño (benchmarking) para comparar el ingreso manual tradicional frente a la automatización por software. El análisis estadístico se realizará en Jamovi, aplicando la prueba T de Student o Wilcoxon para muestras relacionadas. Resultados Esperados: Se proyecta una reducción del 50% al 70% en el tiempo de registro y una disminución significativa de los errores de transcripción y codificación CIE-10, alcanzando una precisión cercana al 100% en el método automatizado. Conclusiones: La automatización mediante herramientas de código abierto y bajo costo representa una solución viable y costo-efectiva para mitigar la carga administrativa, reduciendo el error humano y mejorando la productividad en entornos con recursos limitados.
Background: The administrative burden derived from manual HIS form completion in primary care consumes valuable time, reducing availability for direct patient care. Objective: To determine the improvement in operational efficiency by measuring time saved and error reduction in registration, through the implementation of a Python-based software prototype. Methods: A quantitative, experimental, cross-sectional simulation study. A non-probabilistic sample of 100 standardized synthetic clinical cases will be used, processed in 10 blocks. Performance benchmarking will be employed to compare traditional manual entry versus software automation. Statistical analysis will be performed in Jamovi, applying Student's t-test or Wilcoxon test for related samples. Expected Results: A 50% to 70% reduction in registration time and a significant decrease in transcription and ICD-10 coding errors are projected, achieving near 100% accuracy in the automated method. Conclusions: Automation using low-cost, open- source tools represents a viable and cost-effective solution to mitigate administrative burden, reducing human error and improving productivity in resource-limited settings.
