1. Admisión de pacientes en conversación
No es un secreto: la admisión de pacientes es una tarea ardua. Los pacientes nuevos tienen que completar múltiples formularios sobre su información de contacto, síntomas, historial médico y seguro. A veces, este proceso es completamente digital y se puede completar antes de una cita. Pero también suele ser físico y en la oficina, lo que aumenta el estrés en la sala de espera que los pacientes suelen experimentar. Y en ambos casos, el proceso tradicional tiende a comenzar las relaciones entre paciente y proveedor de manera transaccional.
Con un chatbot de IA generativa, sin embargo, los hospitales pueden hacer que la admisión sea más interesante para los pacientes. Por ejemplo, imagina a un paciente que comparte su historial médico con un nuevo proveedor. En una interfaz de chat, señalan un historial de asma. El bot puede usar esta información para preguntar si tienen alguna comorbilidad relevante (como eczema y alergias estacionales). También puede preguntar si están tomando medicamentos comunes para cada uno.
Además, el bot puede usar otra información (como la edad, género o raza del paciente) para determinar si tiene sentido preguntar sobre, por ejemplo, un historial de enfermedad cardíaca o cáncer de mama.
Claro, no todas las etapas de admisión son adecuadas para un chatbot, por supuesto. Pero las que lo son pueden combinarse para crear una experiencia más conversacional y personalizada. El resultado: un proceso de admisión que involucra a los pacientes, ahorra tiempo y reduce el estrés el día de la cita.
2. Actualizaciones y análisis de registros
Los médicos pasan un promedio de 18 minutos con cada paciente. Pero pasan 16 de esos minutos en el registro de salud electrónico (EHR) del paciente. Incluso cuando están hablando activamente con un paciente sobre sus síntomas o plan de tratamiento, están constantemente mirando hacia atrás a su pantalla para actualizar el registro frente a ellos.
Los pacientes tienden a notar este cambio de contexto. A menudo sienten que no están recibiendo la atención completa de su médico, un problema dado el tiempo limitado que los pacientes tienen cara a cara. Y cuando los pacientes no se sienten escuchados, es más difícil formar una conexión duradera con su proveedor.
La buena noticia es que las herramientas de transcripción de audio de IA pueden capturar automáticamente cada conversación del paciente en tiempo real. Y con un componente de IA generativa, los médicos pueden traducir transcripciones en bruto en un formato de toma de notas compatible con EHR.
Después de cada cita, los médicos también pueden consultar a un chatbot de IA generativa sobre las tendencias en las visitas recientes. Por ejemplo, la presión arterial de un paciente podría estar alta durante su cita más reciente. Pero la IA podría notar que ha fluctuado entre normal y alta en las últimas cinco visitas.
En la próxima cita, el médico podría usar esta información para preguntar al paciente si hay factores estresantes en juego (como el síndrome de la bata blanca o simplemente un largo viaje por la mañana).
La participación humana sigue siendo fundamental en cada caso de uso de IA: un médico necesita revisar cada resultado generado por IA para su precisión. Pero con estas herramientas en uso, los médicos pueden dedicar su atención completa a cada paciente y mejorar la calidad general de la atención.
3. Optimización de dosis
Ciertas terapias para pacientes hospitalizados requieren cálculos para administrar la cantidad adecuada de medicamento. Consideremos una infusión intravenosa, por ejemplo: una enfermera tiene que calcular la velocidad de goteo y saber si redondear hacia arriba o hacia abajo según el líquido involucrado.
Con un chatbot de IA generativa, una enfermera puede encontrar la velocidad de goteo para cada infusión con una consulta conversacional rápida (por ejemplo, “¿Cuál es la velocidad de goteo para X cantidad de solución de Y durante Z horas con un factor de goteo Q?”). Si necesita administrar varias infusiones diferentes en la próxima hora, puede agrupar sus cálculos para ahorrar tiempo.
Por supuesto, es importante verificar el resultado aquí: un error de redondeo podría afectar negativamente la salud de un paciente. La IA generativa también puede ayudar con esto: a menudo es buena para identificar errores en sus propias respuestas. La clave es construir una funcionalidad de autoverificación o un recordatorio de doble verificación en la interfaz. De esta manera, es más probable que la IA proporcione una revisión objetiva.
4. Trámites de seguros
Imagina a dos pacientes sometiéndose a un tratamiento para la diabetes en el mismo hospital. Ambos tienen el mismo proveedor de seguros, pero con planes diferentes, lo que significa diferentes copagos, límites de cobertura y requisitos de autorización previa.
Los miembros del personal del hospital necesitan una forma fácil de comprender los detalles de cada plan de seguro antes de presentar un reclamo. La IA generativa puede ayudar. Por ejemplo, los hospitales pueden capacitar a un chatbot en cientos de planes de seguro. Luego, el personal puede ingresar el asegurador y el tipo de plan del paciente y recibir un resumen completo en un lenguaje fácil de entender. También pueden hacer preguntas de seguimiento (por ejemplo, “¿Cuál es el requisito de autorización previa para este medicamento GLP-1?”) para obtener una mejor comprensión.
Con una herramienta de IA a su alcance, es más fácil para el personal redactar y enviar reclamaciones de reembolso, formularios de preautorización y otros trámites necesarios. Esto puede aumentar la precisión y reducir los vaivenes.
A gran escala, la IA generativa puede ayudar a los hospitales a reducir los gastos administrativos relacionados con el seguro. Y los pacientes sentirán el impacto con menos problemas de facturación o tratamiento.