El sector sanitario global está sometido a una tensión creciente.
Décadas de subinversión crónica y limitaciones en la contratación han coincidido con un aumento drástico de la demanda de servicios para poblaciones envejecidas. Las carencias en la prestación ya están pasando factura, con un acceso fragmentado a la atención sanitaria y altas tasas de estrés y agotamiento profesional entre el personal. Y la situación se agrava. La Organización Mundial de la Salud ha advertido que el déficit actual aumentará a 11 millones de trabajadores para 2030.
En su apremiante búsqueda de una solución, muchos proveedores sanitarios están ahora cifrando sus esperanzas en la IA agentiva, y más de dos tercios (68%) ya han adoptado agentes de IA en su plantilla, según KPMG.
La tecnología se está desplegando para automatizar procesos complejos de back-office, colaborar con equipos médicos e incluso realizar el triaje de pacientes, todo ello con el fin de reducir la carga cognitiva de los clínicos y mejorar la calidad asistencial para los pacientes a medida que la oferta de profesionales sanitarios humanos disminuye.
Una digitalización diferente
Hasta ahora, los beneficios de la digitalización en la sanidad han sido limitados.
Muchos profesionales han culpado a la tecnología lenta u obsoleta de aumentar la carga administrativa en lugar de aliviarla. Por ejemplo, los datos de pacientes de EE. UU. se migraron a historias clínicas electrónicas (HCE) a principios de los 2000, pero estos datos siguen fragmentados y dependen de entradas manuales.
Los nuevos servicios de telesalud y las herramientas digitales de atención, como los monitores remotos, han presentado deficiencias similares, afirma Ashis Barad, MD, director digital y de tecnología del Hospital for Special Surgery (HSS), un centro médico académico de Nueva York centrado en la salud musculoesquelética. Ambas tecnologías han contribuido a mejorar el acceso a la atención sanitaria al eliminar las barreras geográficas, señala, pero no han logrado replicar la calidad de la atención presencial ni ganarse la confianza de los pacientes.
La IA agéntica es diferente de estas tecnologías existentes, insiste.
En lugar de depender de entradas manuales o de recurrir por defecto a trabajadores humanos para cualquier caso que se salga ligeramente de un marco rígido, los agentes de IA pueden gestionar escenarios complejos y matizados. Pueden tomar decisiones autónomas, recuperar información de fuentes clínicas expertas e iterar con el tiempo, liberando a los profesionales clínicos para que se centren en la atención al paciente de nivel superior. Como dice el Dr. Barad: “La IA agéntica toma tu flujo de trabajo, lo condensa, lo amplifica, le da un impulso extraordinario y mejora su rendimiento.”
En HSS, los agentes de IA ya se han desplegado en múltiples áreas. Se encargan de procesos complejos de backend, como las reclamaciones de seguros que antes tardaban varias semanas en completarse e implicaban tanto al personal de HSS como a un contratista exte o para gestionar el volumen. Ahora, dice el Dr. Barad, los agentes de IA completan 1.100 reclamaciones al mes. Han reducido la fase de apelaciones de 45 minutos a cinco y han mejorado la tasa de éxito de esas apelaciones del 65% al 100% en los nueve meses desde su implementación. HSS ahora gestiona todas las reclamaciones inte amente.
Aprovechando ese éxito, HSS está implementando ahora agentes de IA en ento os no clínicos de atención directa al paciente, con un servicio de IA para la programación de citas y el triaje, como parte de una colaboración con Ema Unlimited, desarrollador de IA agéntica empresarial. El servicio es accesible 24/7 a través de la web, mensajes de texto o teléfono. Utiliza IA conversacional para hacer preguntas aclaratorias a los pacientes sobre su estado y luego agenda citas con el profesional médico más adecuado, teniendo en cuenta la ubicación, la cobertura del seguro y la disponibilidad del médico. “Cierra el círculo completo”, afirma el Dr. Barad. El agente de IA está entrenado en “todo nuestro contexto, todas nuestras reglas y toda nuestra base de conocimientos”, añade, proporcionando a los pacientes un acceso optimizado a conocimientos altamente especializados de cirujanos líderes a nivel mundial.
Dadas las decisiones de gran trascendencia delegadas a los agentes de IA, el servicio de triaje cuenta con salvaguardias incorporadas —los escenarios sensibles, complejos o inciertos se escalan a especialistas humanos. Cada decisión tomada por el agente de IA es auditable y el personal humano puede intervenir en cualquier momento. Los datos de los pacientes se mantienen seguros y el sistema está entrenado con todos los protocolos, políticas y vías de atención de HSS. Al mantener a los humanos en el bucle, Ema afirma que su tecnología logra el equilibrio entre una automatización eficiente, la seguridad del paciente como prioridad y la toma de decisiones informada por humanos.
A medida que la tecnología se haga más prolífica, corresponderá a los proveedores garantizar que tienen este tipo de salvaguardias integradas en los sistemas, afirma el Dr. Barad. En HSS, todas las decisiones relativas a la tecnología se filtran a través de un subcomité de IA que el Dr. Barad copreside junto a un alto ejecutivo de enfermería. Los agentes de IA que puedan influir en la atención al paciente serán examinados con mucho más rigor que, por ejemplo, los procesos de backend, explica.
Los agentes de IA impulsan cambios sistémicos
Por ejemplo, el Dr. Barad tiene planes de crear un laboratorio de IA dedicado en el campus principal del HSS en la ciudad de Nueva York —una medida que busca democratizar el acceso a la tecnología en toda la organización. Estará abierto a todo el personal que busque comprender o desarrollar agentes de IA, explica, con clases informativas y formación personalizada. “Estamos poniendo la IA agéntica al alcance de todos”, afirma. Esto se hace eco de una investigación de Deloitte, que reveló que los principales adoptantes de IA agéntica en el sector sanitario eran mucho más propensos a haber optado por soluciones multiagente, rediseñando los flujos de trabajo de principio a fin en lugar de limitarse a soluciones estrechas o casos de uso individuales.
La clave, al parecer, es integrar agentes de IA en toda la empresa, tratándolos como una tecnología de propósito general. Como señala el Dr. Barad: «Es un error pensar en la IA agencial en términos de casos de uso… Es una tecnología de propósito general, análoga a la electricidad.»
En la práctica, esto significa que los proveedores sanitarios necesitan sentar las bases adecuadas para obtener valor con la IA agéntica. Esto incluye la creación de una estrategia de datos unificada, una que integre fuentes de datos fragmentadas en toda una organización para crear una única y completa fuente de verdad. En el sector sanitario, los datos a menudo están divididos entre múltiples departamentos y proveedores, cada uno con su propio sistema de TI heredado.
En sistemas que dependen de fuentes de datos fragmentadas, las métricas a menudo carecen también de definiciones estandarizadas. Por ejemplo, el Dr. Barad afirma que cada hospital en el que ha trabajado ha tenido una definición ligeramente diferente para "tiempo hasta el inicio de la cirugía", una métrica utilizada habitualmente para evaluar la eficiencia del quirófano. Este nivel de fragmentación impide que los agentes de IA recuperen información de diferentes fuentes o aplicaciones y asimilen el conocimiento tácito que los diferencia de otras tecnologías.
Al crear una mayor interoperabilidad de los datos en HSS, los agentes de IA orientados al paciente pueden extraer información del historial de atención clínica de un paciente y de las recomendaciones existentes de su clínico, combinar esta información con los síntomas actuales y decidir si una situación requiere una escalada antes de notificar al especialista adecuado e informar al paciente.
Construyendo mejores resultados
Para el Dr. Barad, el potencial de los agentes de IA para transformar la atención sanitaria y aliviar las presiones actuales sobre los recursos, el acceso y la atención al paciente es enorme.
Él vislumbra un futuro en el que el 90% de las tareas sanitarias no clínicas podrían ser administradas por agentes de IA, liberando a los profesionales sanitarios para lo que él denomina "trabajo de guante blanco", es decir, los casos más complejos, especializados y delicados.
La mayoría de los profesionales sanitarios parecen igualmente optimistas. Según un estudio de KPMG, el 84% de los profesionales ya se sienten cómodos confiando la toma de decisiones sobre procesos específicos a agentes de IA.
«Ahora mismo estamos dedicando tanto tiempo a los teclados y ordenadores que en realidad no estamos haciendo lo que deberíamos hacer», afirma el Dr. Barad. «Esto va a rehumanizar la atención médica».
Este contenido ha sido producido por Insights, el área de contenido personalizado de MIT Technology Review. No ha sido escrito por el equipo editorial de MIT Technology Review. Ha sido investigado, diseñado y redactado por escritores, editores, analistas e ilustradores humanos. Esto incluye la redacción de encuestas y la recopilación de datos para las mismas. Las herramientas de IA que pudieron haber sido utilizadas se limitaron a procesos de producción secundarios que pasaron por una exhaustiva revisión humana.