La Inteligencia Artificial (IA) no siempre tiene que ver con cosas llamativas y vistosas, como podrían ser los robots en cirugía. Uno de sus mayores beneficios es la automatización. En el cuidado de la salud, la IA se utiliza para automatizar tareas básicas en operaciones y administración con el propósito de mejorar la experiencia del paciente, elevar la calidad del servicio y reducir costos.
Los avances en IA y Machine Learning (ML) o aprendizaje automático están impulsando cambios clave en la forma en que se aplica la tecnología en los entornos de salud cotidianos. A medida en que los médicos, así como las empresas de la industria y profesionales de TI, trabajan para mejorar los resultados clínicos, la experiencia del paciente y las operaciones hospitalarias son fundamentales comprender las oportunidades que presentan estas tecnologías emergentes.
A través de la IA y ML se enseña a las computadoras a reconocer patrones en datos no estructurados, convirtiéndolos en datos estructurados de manera que se pueda aplicar la automatización. En los próximos dos o tres años, las innovaciones en los expedientes clínicos electrónicos (EHR, por sus siglas en inglés), el ciclo de ingresos y las operaciones verán la habilitación de la Inteligencia Artificial en todo el sistema de atención médica. Se integrará al flujo de trabajo clínico a través de herramientas existentes como EHR y sistemas de comunicación y archivo de imágenes (PACS, por sus siglas en inglés), lo que permitirá al personal médico obtener información en tiempo real en el punto de atención.
Más oportunidades al analizar la rentabilidad
IA permite nuevos proyectos e innovaciones que en el pasado habían sido considerados como no viables por ser demasiado costosos o porque tomaban demasiado tiempo. Si el costo de un nuevo proyecto puede reducirse 50% mediante el uso de IA para automatizar aspectos clave, ahora el proyecto es posible. Y los ahorros en costos en un área pueden liberar dólares para invertir en otras. Según Accenture, tan sólo en la asistencia de flujo de trabajo administrativo, IA representa un valor de $18 mil millones.
En radiología, los sistemas PACS utilizan IA para automatizar elementos como la optimización de cargas de trabajo y protocolos pendientes, aplicaciones críticas que pueden mejorar el flujo de trabajo y la productividad de radiólogos y administradores de radiología. Eso tiene un impacto positivo en la atención al paciente, pero también en la productividad y, por lo tanto, en la rentabilidad, ya sea de la institución médica o del proveedor de interpretación de radiología que la atiende.
A medida que estas nuevas herramientas se afianzan, es primordial contar con la infraestructura que sea rápida, confiable y capaz de manejar una gran cantidad de datos, adecuada para soportar un alto rendimiento. Más allá de la radiología, la automatización puede tener un gran impacto en muchas áreas operativas y administrativas, por ejemplo:
Datos más rápidos para enriquecer los EHR
Los proveedores de tecnología trabajan para modernizar las capacidades de los expedientes clínicos electrónicos, con la finalidad de generar y extraer datos en tiempo real (lo más cercano posible), a través de nuevas APIs y formas de aprovecharlos. Tales esfuerzos podrían reducir la frustración de los médicos y mejorar la atención del paciente, a medida que los profesionales obtengan la información que necesitan en el momento justo y en el entorno adecuado.
Mejor orden
Uno de los procesos que consumen más tiempo para los médicos es el de generar las recetas y órdenes de estudios dentro del EHR. Un médico puede escribir una receta en un block en cuestión de segundos, mientras que la alternativa de hacerlo a través del EHR implica realizar múltiples clicks para completarla. Es ahí donde las tecnologías predictivas y la Inteligencia Artificial pueden tener un impacto real para generar eficiencias.
Facturación inteligente
Las aseguradoras están trabajando para automatizar la toma de decisiones, como preautorizaciones mediante Machine Learning. La implementación de IA en aplicaciones durante el ciclo de ingresos puede ayudar a las organizaciones a generar facturas más rápidamente. Esto es crítico sobre todo para agilizar los procesos de pago directo por parte de las aseguradoras.
Dotación flexible de personal
Los sistemas de salud comienzan a utilizar el aprendizaje automático para ajustar la dotación de personal conforme a la fluctuación en el volumen de pacientes en emergencias y así reducir los tiempos de espera en los servicios ambulatorios. Al aprovechar los datos históricos provenientes de diversas fuentes, las organizaciones pueden conocer cuándo deben contar con más personal para recibir un flujo de pacientes más alto, ya sea durante la siguiente temporada de gripe o aumentar el personal de apoyo durante el clima cálido, a fin de garantizar una mejor experiencia para los pacientes en la sala de emergencias.
Está claro que la Inteligencia Artificial tiene un gran potencial para que las organizaciones de salud innoven. Ya comenzó a generar impactos en aspectos administrativos y el futuro es ilimitado.
