El término “inteligencia artificial”, ahora conocido como IA, fue acuñado en 1950 cuando se hipotetizó que los humanos usaban información y razón para tomar decisiones y resolver problemas. La idea de que las máquinas tuvieran esa misma capacidad no parecía tan lejana de la posibilidad. Lo que una vez se consideró un avance, ahora es una palabra arraigada en nuestro lenguaje, y un objetivo al que todos corremos a “lograr” con una mentalidad de “adaptarse o quedarse atrás”. La inteligencia artificial generativa (GenAI), una nueva ola de inteligencia que utiliza el aprendizaje automático, es el siguiente gran salto en el progreso y requiere liderazgo para mantenerse adelante, ya que esta tecnología innovadora itera y aprende a una velocidad hiper-rápida.
Para la atención médica, a pesar de posibles escepticismos, GenAI muestra una cantidad significativa de promesas en ayudar a la industria a mejorar, ser más segura y eficiente. Incluso ha demostrado su capacidad para ser empática y ayudar con la comunicación médico-paciente. GenAI puede mejorar los flujos de trabajo, lo que a su vez reduce el agotamiento de los clínicos al automatizar tareas administrativas y liberar tiempo para actividades más centradas en los pacientes. Un estudio encontró que GenAI podría ayudar a reducir el agotamiento generando respuestas preliminares a mensajes de pacientes, sin embargo, falló en reducir el tiempo que pasaban en la tarea. Esto reitera la importancia de no perder de vista los métodos de entrenamiento y la adopción adecuada, más allá del bombo de GenAI. Cabe destacar que el coste de implementación de GenAI también ha sido cuestionado, volviendo a la evaluación de calidad de sus capacidades en relación con la atención al paciente, más allá de solo las medidas de eficiencia.
Aquí hay cuatro cosas que las organizaciones de atención médica y las empresas tecnológicas deben tener en cuenta al abrazar la inevitable próxima ola de inteligencia:
Construir confianza. Si bien GenAI y el aprendizaje automático están revolucionando la atención médica, es importante recordar que ninguna innovación ocurrirá sin la participación humana en la toma de decisiones clínicas. La confianza y experiencia de los profesionales de la salud no solo son invaluables e insustituibles, son la base misma en la que se sustenta la integración de GenAI en la atención médica. Su participación construye la confianza del paciente. Involucrar a los clínicos desde el principio no solo es imperativo; es un testimonio de su importancia en validar que las soluciones son clínicamente efectivas, seguras e integradas de manera fluida en los flujos de trabajo clínicos.
Entender la inversión de coste para calidad. Mientras trabajamos para asegurar que el impacto de GenAI vaya más allá de la eficiencia, también querremos evaluar los beneficios financieros de implementar la tecnología. En la atención médica, hay un alto estándar de excelencia, ya que los pacientes están en primer plano. Los pacientes merecen respuestas y acceso a la atención lo más rápido posible, pero la calidad de la atención recibida es fundamental. “Lo suficientemente bueno” no es suficiente en la atención médica. Los hospitales y sistemas de salud no pueden descuidar la calidad cuando se trata de cómo se brinda la atención. El foco sigue estando en dónde GenAI tendrá el mayor impacto financiero. Se espera que las organizaciones gasten $38.8 mil millones en GenAI en 2024, según la firma de investigación de mercado International Data Corp. Al realizar la inversión para utilizar GenAI a gran escala, hay un período de incorporación inherente que debe ser implementado. Esto podría significar que, financieramente, GenAI puede que no esté ayudando a la línea de fondo de la organización de inmediato. Cabe destacar que los errores médicos, una de las principales causas de muerte en los Estados Unidos, no solo son devastadores para el paciente y su familia, sino que los errores de cualquier tipo pueden tener implicaciones financieras sustanciales en el hospital o sistema de salud. GenAI puede ser un vehículo útil para ayudar a los clínicos en la toma de decisiones, respaldado por datos, para ayudar a prevenir errores médicos. Pero esto solo es cierto si el algoritmo recibe información precisa y se crea de manera responsable con un humano en el proceso. Como advirtió la Organización Mundial de la Salud, “La adopción precipitada de sistemas no probados podría conducir a errores por parte de los trabajadores de la salud, causar daño a los pacientes, socavar la confianza en la IA y, por tanto, socavar (o retrasar) los beneficios y usos potenciales a largo plazo de tales tecnologías en todo el mundo”.
Abrazar la colaboración. Los disruptores están haciendo inversiones importantes en la atención médica y rápidamente están aprendiendo que su enfoque tradicional en la innovación en solitario puede no mover la aguja en la resolución de los puntos críticos de la industria. Incluso para los actores más establecidos que buscan ingresar en la atención médica, rápidamente se hace evidente que la promesa de una mayor asequibilidad, equidad y resultados no es posible sin la colaboración. Además, aparte de la experiencia técnica, hacer un impacto clínicamente, financieramente o operativamente requiere una comprensión profunda de las necesidades y preferencias del usuario. La colaboración entre los socios que aportan pensamientos frescos y una comprensión establecida de las complejidades de la atención médica no solo es bienvenida, es esencial.
Preparar el escenario para lo que viene. Se estima que el 30% de los datos del mundo son generados por la industria de la salud, y está creciendo. Por lo tanto, si GenAI es el destino y el aprendizaje automático es el vehículo que nos llevará allí, entonces los datos son la carga eléctrica que alimenta el viaje. El siguiente paso en nuestro progreso no se trata solo de GenAI o aprendizaje automático, sino de la curación de datos clínicamente significativos y predictivos para impulsar recomendaciones y resultados de atención mejores. Estos datos son clave para desbloquear todo el potencial de tecnologías emergentes como GenAI que prometen mejorar los flujos de trabajo clínicos y mejorar la atención al paciente. Sin embargo, si no se dispersan de manera eficiente en todo un hospital o sistema de salud, los datos del paciente no se están utilizando a su máximo potencial. Además, no se trata solo de aprender desde dentro de un hospital o sistema de salud, sino de poder compartir aprendizajes universalmente para que los avances en la atención al paciente sean un resultado colectivo.
Lograr resultados y eficiencia superiores requiere una base unificada de contenido basado en evidencia y perspectivas clínicas que impulsen toda la innovación en la atención médica y proporcionen experiencias de atención consistentes en medio de la creciente diversidad de dónde reciben atención los pacientes. Necesitamos una forma de preservar la esperanza y la promesa de reducir el agotamiento, los errores de diagnóstico y mejorar los resultados, mientras explicamos cómo superar el ruido. Lo hacemos aprovechando las ventajas de la tecnología mientras mantenemos firmes en garantizar que todas las revelaciones que podrían impactar en la atención al paciente sean responsables y minuciosamente evaluadas, idealmente mejorando el retorno de la inversión y mejorando los resultados de los pacientes.
Mantenerse al tanto del rápido ritmo de la innovación no es tarea fácil, ya que requiere fomentar una cultura de aprendizaje continuo, colaboración y la capacidad de permanecer ágiles y adaptables. No podemos negar el gran impacto que GenAI y el aprendizaje automático han ejemplificado en todas las industrias, y la promesa que estos avances muestran para mejorar la capacidad humana y el progreso, cuando se implementan correctamente. GenAI ayudará a la atención médica a alcanzar su destino de eficiencia y resultados superiores, pero no podemos perder de vista la necesidad de contacto humano, interacciones de calidad y datos para navegarnos hacia adelante. Aprovechar los datos y las herramientas de apoyo para mejorar la salud de los pacientes puede ser extremadamente beneficioso, cuando el coste no eclipsa la calidad.
Foto: metamorworks, Getty Images
Gregory Samios es el Presidente y CEO del negocio de Efectividad Clínica en Wolters Kluwer, donde lidera los esfuerzos para reducir la variabilidad no deseada en la atención y mejorar mediblemente la efectividad clínica con soluciones líderes en la industria. Samios se desempeñó como Presidente y CEO del negocio de Aprendizaje, Investigación y Práctica en Salud desde 2019 hasta 2021, y anteriormente se desempeñó como Presidente y CEO del negocio Legal y Regulador de Wolters Kluwer en EE. UU. Obtuvo una Maestría en Administración de Empresas de la Escuela de Negocios Fuqua de la Universidad de Duke y un título de Licenciatura/Maestría en Ingeniería de la Universidad de Rochester.