No hay un proveedor en los EE. UU. – desde los médicos independientes hasta los sistemas hospitalarios a gran escala – que no esté pensando en algún nivel sobre el futuro de la IA en la atención médica. Desafortunadamente, a pesar de años de promesas, solo hemos dado los pasos más pequeños en relación a lo que la IA podría hacer potencialmente tanto para los proveedores como para los pacientes. El costo, la compleja integración y la resistencia de la fuerza laboral de la salud son algunos de los factores que han limitado el alcance de la IA y han frenado su adopción en toda la industria. Pero ¿y si hemos estado pensando en la IA de manera equivocada?
En esta fase de desarrollo y adopción de tecnología, la IA ha sido principalmente una herramienta para automatizar la toma de notas y la documentación. Pero esta perspectiva solo rasca la superficie de su potencial.
La IA generativa, aplicada de manera reflexiva, puede trabajar mano a mano con la transcripción para mejorar la toma de decisiones, personalizar la atención al paciente, optimizar los planes de tratamiento, servir como recordatorio para los proveedores y ayudar a simplificar tareas administrativas complejas. Mirando hacia el 2025, el futuro de la IA en la atención médica debe cambiar hacia una visión de integración de IA sin problemas como base de la práctica clínica moderna. Y comienza con el proceso de admisión del paciente.
Optimizando el proceso de admisión
Estamos perdiendo una oportunidad vital para comprender realmente a nuestros pacientes antes de que ingresen a la sala de examen. Cada experiencia de admisión de pacientes debería ser una puerta de entrada a una comprensión más profunda y una atención personalizada, sin embargo, con demasiada frecuencia, es lo contrario.
Por ejemplo, si un paciente programa una cita para migrañas, pero se apura al completar los formularios de admisión en la oficina, el proveedor no estará completamente consciente de cómo las migrañas afectan la vida diaria del paciente: días de trabajo recientes perdidos, antecedentes familiares de migrañas, sensibilidades a ciertos desencadenantes, etc. La conversación en la sala de examen empezaría de nuevo desde lo básico, perdiendo contexto valioso, lo que lleva a una experiencia frustrante y redundante para todos los involucrados.
Imagina en cambio una voz de admisión inteligente. Con solo hacer clic en un botón, la voz comienza a guiar a los pacientes a través del proceso de recopilación y síntesis de la historia clínica del paciente. A lo largo del camino, la IA señala posibles síntomas y hace preguntas específicas basadas en las respuestas dadas. Estos datos luego fluyen sin problemas a un sistema de transcripción impulsado por IA, registrando la consulta, agregando contexto clínico en tiempo real e integrando la narrativa en el EHR. El proveedor ingresa a la sala ya informado, evita preguntas redundantes y puede centrarse en la resolución colaborativa de problemas con el paciente. Al final de la visita, todo está en un solo archivo, listo para simplificar la atención futura.
La admisión y la transcripción son dos caras de la misma moneda: la admisión prepara el escenario al recopilar información del paciente, y la transcripción asegura que esa información, y las decisiones clínicas resultantes, se capturen y sean accionables durante todo el viaje de atención. Sin este tipo de integración, la IA corre el riesgo de seguir siendo una colección de herramientas desconectadas: eficientes para automatizar tareas individuales pero sin poder transformar la experiencia del paciente.
Estamos perdiendo el valor real de la IA si solo la vemos como un portapapeles digital o una herramienta de voz a texto elegante. El futuro de la IA depende de combinar procesos como la admisión de pacientes y la transcripción, para que los proveedores puedan pasar de una atención reactiva a una proactiva. En lugar de perseguir datos fragmentados, los clínicos obtienen una visión cohesiva de la salud del paciente, lo que permite una mejor toma de decisiones y relaciones más fuertes con los pacientes. Al repensar la IA en este contexto integrado, podemos crear un sistema de atención médica más inteligente y humano.
El impacto actual (o la falta de él) de la IA
En el último año, la industria de la atención médica ha comenzado lentamente a despertar a la multitud de opciones de IA disponibles. La transcripción ha sido un punto de entrada fácil para muchas organizaciones, pero hemos tenido dificultades como industria para integrar completamente soluciones de IA en flujos de trabajo clínicos y registros de salud electrónicos (EHRs). Si bien la transcripción impulsada por IA ofrece una solución inmediata para aliviar las cargas de documentación, está claro que por sí sola no es suficiente para satisfacer las necesidades más amplias de los proveedores.
A medida que el mercado de herramientas de IA continúa creciendo, hay un cambio notable en la forma en que los líderes de la atención médica abordan estas tecnologías. Hay un renovado énfasis en el ROI: los ejecutivos están preguntando cada vez más: “¿Qué estamos realmente obteniendo de esto?” Este enfoque en los resultados financieros se ha convertido en una fuerza impulsora detrás de la adopción, ya que los tomadores de decisiones buscan justificar las soluciones de IA ante sus equipos.
Para tener éxito con la IA, los sistemas de salud deben priorizar soluciones que miren hacia adelante, desarrollando procesos de IA en torno a tareas como la admisión de pacientes y la transcripción que luego puedan integrarse completamente en lo que ya están haciendo los proveedores. En última instancia, los ecosistemas, no las soluciones puntuales, serán la respuesta a cómo la IA puede impactar tanto en los resultados de los pacientes como en el resultado final.
El camino a seguir
El impulso detrás de las soluciones de atención médica impulsadas por IA es innegable, y el 2025 puede ser el año en que comencemos a ver algunos cambios constelacionales. La integración de la admisión de pacientes y la transcripción es solo el comienzo. Como he señalado, enfocarse en procesos esenciales pero luego pensar en las formas en que pueden integrarse en el plan de atención completo sin causar más trabajo para los médicos o administradores es cómo pondremos las piezas de la IA práctica juntas. Los proveedores están escuchando la demanda de esto y están respondiendo con opciones más simples y accesibles que satisfacen a los proveedores donde se encuentran.
Igualmente crucial será el desarrollo de una integración fácil. Las herramientas de IA solo son efectivas en la medida en que puedan integrarse de manera natural en los flujos de trabajo existentes. Como resultado, los modelos “plug-and-play” están en aumento, diseñados para aliviar la carga administrativa y reducir la fricción para los departamentos de TI sobrecargados. Con este cambio, finalmente podríamos ver que los sistemas de atención médica se vuelvan más adaptables, capaces de experimentar, pivotar y aprender más rápidamente de las implementaciones de IA sin comprometer los datos de los pacientes o la integridad clínica.
Finalmente, demostrar un ROI seguirá siendo esencial. Muchas aplicaciones de IA aún no han demostrado claramente su valor. Sin embargo, soluciones como la admisión de pacientes impulsada por IA ofrecen un ROI tangible al simplificar tareas administrativas, reducir errores y mejorar la calidad de la atención. A medida que este tipo de soluciones se integren más, demostrarán ahorros de costos claros y mejores resultados, lo que hará un fuerte caso para una adopción más amplia de la IA.
En una encuesta reciente a ejecutivos de sistemas de salud, el 88% dijo que la IA tendría un alto impacto potencial, pero solo el 20% planea hacer inversiones en los próximos dos años (McKinsey & Company). La calidad de los datos y el talento capacitado -para implementar y ejecutar sistemas- son los mayores obstáculos para la adopción. La pregunta no es qué es capaz de hacer la IA, sino cómo podemos potenciarla para hacer que la atención médica sea más humana, eficiente y efectiva para todos, al tiempo que proporcionamos un ROI que supere todas las áreas de la industria.
Foto por el usuario de Flickr agilemtkg1
Como médico de medicina interna, Josh Reischer trabajó en Iora Health, viendo pacientes mayores de 65 años y disfrutándolo. Se encontró trabajando horas extras para completar una multitud de documentos necesarios. Vio una oportunidad para aumentar la eficiencia de la oficina mientras mejoraba la atención que podía brindar. Un año antes, se había hecho amigo de Aaron Rau en YC Startup School mientras trabajaban en proyectos separados. Expresó su frustración a Aaron, un emprendedor veterano y desarrollador de software, quien reconfiguró otra plataforma que había construido basándose en las sugerencias de Josh. Dentro de una semana, Health Note nació. Treinta días después, tenían su primer cliente pagador.
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