La inteligencia artificial está transformando la atención médica al permitir una atención más eficiente, escalable y personalizada. Sin embargo, construir una estrategia de inteligencia artificial no siempre es fácil para las organizaciones de atención médica debido a las restricciones regulatorias y los desafíos de calidad de datos.
En una encuesta reciente, la firma de capital de riesgo Define Ventures preguntó a líderes de la alta dirección y ejecutivos senior de 63 pagadores y proveedores sobre sus estrategias de inteligencia artificial. Aquí hay cuatro hallazgos clave:
1. Los pagadores y proveedores están entusiasmados y pragmáticos acerca de la inteligencia artificial:
Aproximadamente el 53% de los líderes dijeron que la inteligencia artificial es una prioridad urgente o inmediata, y el 22% dijo que su presupuesto de inteligencia artificial está creciendo significativamente. Además, el 73% ha creado comités de gobernanza para la inteligencia artificial, que “juegan un papel crítico en alinear las iniciativas de inteligencia artificial con los valores organizativos y fomentar la confianza”, según el informe. Estos comités pueden ayudar a identificar casos de uso para la inteligencia artificial, establecer pautas éticas y de seguridad y formar políticas de datos.
Al mismo tiempo, los pagadores y proveedores están avanzando con precaución y tienen tres fases en su proceso de adopción de inteligencia artificial. La primera es sentar las bases, que incluye establecer un cuerpo de gobernanza de inteligencia artificial y llevar a cabo pilotos iniciales con socios externos. Después está la fase de “probar e iterar”, en la que los pagadores y proveedores amplían los casos de uso y crean métricas iniciales de retorno de la inversión. Por último está la fase de “todo en uno”, que incluye la creación de prioridades a largo plazo y un presupuesto dedicado para la inteligencia artificial.
2. Prioridades, retorno de la inversión y casos de uso para pagadores y proveedores:
Alrededor del 54% de los encuestados creen que la inteligencia artificial tendrá el mayor impacto en la experiencia del paciente y del clínico, mientras que el 33% piensa que disminuirá los costos de atención médica. Los líderes también señalaron que definir el retorno de la inversión para la inteligencia artificial es difícil en esta etapa temprana y “en cambio se centran en construir la confianza organizativa a largo plazo”, según Define Ventures. Un líder afirmó que el retorno de la inversión financiera no es actualmente un enfoque y que hoy en día, “se trata de aprender”.
Además, los principales casos de uso de los pagadores para la inteligencia artificial incluyen la comunicación y participación, la planificación de casos y la planificación de la atención, y la autorización previa. Mientras tanto, los principales casos de uso de los proveedores incluyen la documentación clínica, la gestión financiera y la detección de enfermedades.
“Muchos líderes están adoptando un enfoque de portafolio, reconociendo que en esta etapa es increíblemente difícil medir el retorno de la inversión ‘duro’. En cambio, están identificando victorias a corto plazo y de bajo riesgo para ayudar a establecer valor y construir una sólida base para oportunidades más transformadoras”, dijo Lynne Chou O’Keefe, fundadora y socia gerente de Define Ventures, en un correo electrónico. “Por ejemplo, esto ayuda a explicar por qué el 83% de los proveedores dijeron que las herramientas de transcripción y documentación clínica de inteligencia artificial eran su principal prioridad de casos de uso”.
3. Construir vs. comprar:
Los líderes del sector de la salud están tratando de decidir qué componentes de inteligencia artificial deberían construir y cuáles deberían comprar. Tienen que considerar factores como la “experiencia interna de la organización, la necesidad de personalización y la compatibilidad con los flujos de trabajo, datos y herramientas existentes”, afirmó Define Ventures.
“Un líder estimó que hasta el 30-40% de los casos de uso podrían teóricamente desarrollarse internamente si se contara con la infraestructura adecuada”, dijo el informe. “Para muchos líderes, la decisión de construir o comprar no es simplemente una cuestión de capacidad; es un acto de equilibrio entre lo que podrían construir versus lo que deberían construir”.
Por ejemplo, con los LLM, el 69% de los pagadores y proveedores están utilizando proveedores externos porque construir LLM no es fácil ni necesario para la mayoría de las organizaciones de atención médica. Mientras tanto, casi todas las organizaciones de atención médica reconocen la importancia de gestionar y curar sus datos, con muchas realizando inversiones significativas en soluciones internas para la agregación de datos.
4. Formación de asociaciones “duraderas”:
El proceso de integración de la inteligencia artificial es difícil, con el 64% de los líderes diciendo que crear un retorno de la inversión claro es uno de los mayores desafíos de integración. Además, el 40% dijo que sus equipos técnicos están muy ocupados.
“Para los fundadores, tienen una increíble oportunidad de asociarse estrechamente con estas grandes organizaciones de atención médica e influir en su estrategia, prioridades y en cómo definen el éxito”, dijo Chou O’Keefe. “Este espacio se está moviendo tan rápido que los líderes buscan socios externos que vayan más allá de una dinámica transaccional de proveedor-cliente. Aún más, la experiencia técnica es solo parte de la historia. Los líderes también están priorizando encontrar socios que encarnen la alineación, la confiabilidad y la transparencia”.