La IA mejora los resultados de los pacientes: ¿Es la IA nuestro mejor trabajador sanitario hasta ahora?

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  Previsión Quantumrun
• 13 de diciembre de 2023

Resumen de información

El sistema de salud de EE. UU., en medio de desafíos como el envejecimiento de la población y la escasez de personal, está adoptando cada vez más la inteligencia artificial y la atención basada en valores para mejorar los resultados de los pacientes y gestionar los costos. Dado que se prevé que el gasto en atención sanitaria alcance los 6 billones de dólares en 2027, la IA se está utilizando para mejorar los diagnósticos, la planificación del tratamiento y la eficiencia operativa. Sin embargo, este cambio también conlleva riesgos como desafíos regulatorios y posibles daños a los pacientes debido a errores de la IA. Esta evolución en la atención médica plantea preguntas críticas sobre el papel futuro de los trabajadores de la salud, las políticas de seguro para la IA y la necesidad de una supervisión gubernamental más estricta sobre la aplicación de la IA en la atención médica.

La IA mejora el contexto de los resultados de los pacientes

Se prevé que el gasto sanitario de EE. UU. alcance los 6 billones de dólares en 2027. Sin embargo, los proveedores de atención sanitaria no pueden mantenerse al día con las crecientes demandas de una población que envejece y las renuncias masivas en la industria. La Asociación de Facultades de Medicina de Estados Unidos informó que podría haber un déficit de entre 38,000 y 124,000 médicos para 2034. Mientras tanto, la fuerza laboral hospitalaria ha disminuido en casi 90,000 desde marzo de 2020, según la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. Para combatir estas cifras alarmantes, el sector sanitario está recurriendo a la IA. Además, según una encuesta a ejecutivos de atención médica realizada por el proveedor Optum, el 96 por ciento cree que la IA puede permitir objetivos de igualdad en salud al garantizar una calidad constante de la atención.

Las plataformas y herramientas que aprovechan las tecnologías de inteligencia artificial están bien posicionadas para respaldar y aumentar la productividad de los proveedores de atención médica y, al mismo tiempo, mejorar los resultados de los pacientes. Estas tecnologías incluyen sistemas automatizados que mejoran la percepción visual, los diagnósticos y predicciones, y el procesamiento de datos sin interrupciones. Utilizando la información del paciente, la IA puede identificar a aquellos con mayor riesgo y recomendar tratamientos basados ​​en registros e historial médicos. La IA también puede ayudar a los médicos a tomar mejores decisiones y ha contribuido al desarrollo de fármacos, la medicina personalizada y la monitorización de pacientes.

Impacto disruptivo

La IA tiene muchos beneficios para la atención al paciente. En primer lugar, la IA puede ayudar a los médicos a digerir y optimizar los datos, permitiéndoles centrarse en los historiales y las necesidades potenciales de sus pacientes. La IA también se ha incorporado a los sistemas de registros médicos electrónicos (EHR) para identificar, evaluar y reducir las amenazas a la seguridad del paciente. La tecnología también puede abordar síntomas únicos y estratificar la gravedad del riesgo para cada paciente, garantizando que reciba el mejor plan de tratamiento posible. Finalmente, la IA puede medir la calidad de la atención que se brinda a los pacientes, incluida la identificación de brechas y áreas de mejora. La interpretación de los datos de los pacientes a través de la IA también puede ayudar a los hospitales a acelerar las respuestas a las terapias, agilizar los procesos y permitir que el personal dedique menos tiempo a procedimientos y actividades manuales que consumen mucho tiempo. Además, una mayor eficiencia reduce los costos, lo que se traduce en una atención al paciente más dedicada, una administración hospitalaria eficiente y una reducción del estrés para todo el personal médico.

Sin embargo, a medida que la IA se utiliza cada vez más en la atención sanitaria, pueden surgir varios riesgos y dificultades a nivel personal, macro (por ejemplo, regulación y políticas) y técnico (por ejemplo, usabilidad, rendimiento, privacidad de datos y seguridad). Por ejemplo, una falla generalizada de la IA puede provocar lesiones importantes al paciente en comparación con una pequeña cantidad de lesiones como resultado de un error del proveedor. También ha habido casos en los que los métodos analíticos convencionales superaron a los enfoques de aprendizaje automático. Por lo tanto, es fundamental comprender los efectos beneficiosos y perjudiciales de la IA en los resultados de seguridad del paciente porque la IA tiene un rango muy amplio de eficacia.

Implicaciones más amplias de la IA para mejorar los resultados de los pacientes

Las posibles implicaciones de que la IA mejore los resultados de los pacientes pueden incluir: 

• Cada vez más empresas y clínicas relacionadas con la atención médica dependen de la inteligencia artificial para automatizar tantas tareas repetitivas como sea posible, de modo que los trabajadores de la salud puedan concentrarse en brindar atención de mayor valor.
• Los trabajadores de la salud dependen cada vez más de herramientas de inteligencia artificial para ayudarlos y guiarlos en la toma de decisiones y la gestión de la atención al paciente.
• Los médicos se convierten en consultores de atención médica que se centran en elaborar tratamientos en lugar de diagnosticar principalmente a los pacientes, ya que la IA eventualmente podrá determinar enfermedades con precisión a través del aprendizaje automático.
• Las compañías de seguros añaden la opción de asegurarse contra fallos de la IA, como diagnósticos erróneos.
• Mayor supervisión regulatoria gubernamental sobre cómo se utiliza la IA en la atención médica y los límites de sus capacidades de diagnóstico.

Preguntas para comentar

• ¿Estaría de acuerdo con que la IA supervise sus procedimientos de atención médica?
• ¿Cuáles son los otros desafíos potenciales en la implementación de la IA en la atención médica?