El futuro de la IA en la atención médica: conectar los datos de los pacientes en distintos entornos de atención para mejorar la atención preventiva

Los hospitales y sistemas de salud actuales se ven afectados por un enigma: los proveedores tienen demasiados datos, pero no suficientes. interconexión.

Los proveedores de atención médica y el personal administrativo a menudo se ven abrumados por la gran cantidad de información que deben gestionar. encuesta del 2022 Un estudio de 3,000 enfermeras y médicos en ejercicio reveló que el 69 % se sentía abrumado por el volumen de datos de pacientes. Sin embargo, se estima que... 97% De estos datos no se utilizan debido a dificultades de extracción y contextualización. A pesar del potencial para mejorar el diagnóstico y el tratamiento, estos obstáculos, junto con el tiempo limitado de los profesionales clínicos, dificultan su uso eficiente.

Con la innovación continua en la industria, cada vez más organizaciones están implementando soluciones tecnológicas avanzadas para abordar este desafío constante. Hoy en día, algunos hospitales y sistemas de salud están... Aprovechar la IA para mejorar el análisis de eventos de seguridad del paciente Al optimizar los informes de incidentes y automatizar la extracción de datos, esta automatización es solo un ejemplo de cómo los proveedores están maximizando los datos de los pacientes para mejorar la calidad de la atención, convirtiendo información previamente ignorada en información práctica.

Más allá de este ejemplo, la tecnología de IA también se aplica cada vez más a las herramientas de monitorización remota de pacientes (RPM) y a los wearables. Permite procesar e integrar rápidamente los datos emitidos por estos dispositivos, que antes solían infrautilizarse debido a la falta de contexto y la dificultad para integrarlos en el flujo de trabajo de la atención. De cara al futuro, la IA en la atención médica tiene el potencial de unificar e interpretar datos en distintos entornos de atención para obtener información más detallada y facilitar la atención preventiva al paciente.

El problema de los entornos de atención desarticulados

Cualquiera que haya consultado con un nuevo proveedor está familiarizado con el tedioso proceso de tener que repasar su historial médico. La falta de intercambio de datos entre centros de atención puede tener un impacto significativo en la calidad de la atención. Puede provocar retrasos, interrupciones en la atención y un mayor riesgo de diagnósticos erróneos y errores de medicación. Estos problemas también aumentan la carga administrativa de los proveedores y pueden afectar negativamente el rendimiento del hospital o del sistema de salud.

Según el Colegio Americano de Médicos, el intercambio eficaz de datos es una de las cuatro principios clave Para mejorar la coordinación de la atención y reducir los errores. Reducir las limitaciones del sistema para compartir los datos de los pacientes de forma oportuna y práctica permite a los profesionales sanitarios desarrollar un plan de atención integral y proactivo que mejora los resultados de salud. Priorizar la interoperabilidad entre centros de atención es clave para mejorar la eficiencia del personal y brindar una atención de calidad.

Mejorar el papel de las herramientas de monitorización remota

Cuando se toman las constantes vitales de los pacientes en una cita, el profesional de la salud solo obtiene una pequeña visión del panorama general. Capturan esta información en un momento, en lugar de monitorizarla a lo largo del tiempo. Métricas como la frecuencia cardíaca, la saturación de oxígeno en sangre o la presión arterial podrían ser más altas o más bajas de lo normal en el momento de la toma. Sin saber cómo cambian estas métricas a lo largo del día, es difícil para el profesional de la salud contextualizar las lecturas. Pero ¿qué pasaría si los médicos pudieran acceder a las constantes vitales en casa a través de datos recopilados por dispositivos portátiles como un monitor de actividad física o un dispositivo de monitorización remota? ¿Qué pasaría si esos datos pudieran cargarse automáticamente, vincularse a un historial del paciente y analizarse con la ayuda de IA?

A medida que los programas de atención domiciliaria y el uso de RPM se generalizan, la IA tiene el potencial de facilitar la conexión e interpretación de datos de entornos de atención aguda y no aguda, lo que proporciona información sobre tendencias clave. Al analizar e integrar continuamente datos de múltiples fuentes, la IA puede detectar y alertar a los profesionales sanitarios sobre actualizaciones críticas en el estado de un paciente. Esto proporciona una perspectiva oportuna que, combinada con la interoperabilidad y el intercambio abierto de datos, puede garantizar que las alertas lleguen a la persona adecuada para una acción rápida e informada.

Las implicaciones de esta tecnología son de gran alcance, con el potencial de impactar todos los aspectos de nuestra vida y transformar por completo la gestión de la atención al paciente. Este intercambio continuo de datos, basado en IA, no solo podría minimizar la carga administrativa, sino también fomentar un enfoque más proactivo de la atención, diseñado para anticipar las necesidades y los tratamientos de los pacientes antes de que su condición empeore.

Pasando de la atención reactiva a la preventiva

Como herramientas de IA y sus casos de uso en la atención médica continuar expandiendoLos hospitales y los sistemas de salud necesitarán explorar el valor de tomar decisiones estratégicas para implementar soluciones prometedoras que reduzcan la carga administrativa y al mismo tiempo tengan un impacto significativo y positivo en la atención al paciente.

Muchas herramientas de RPM e IA aún se encuentran en las primeras etapas de desarrollo, y la investigación continúa investigando los resultados de su implementación. Queda un largo camino por recorrer antes de que el uso de la IA para conectar datos entre centros de atención se convierta en una realidad para el sector sanitario. Sin embargo, el futuro se presenta prometedor. La IA tiene el potencial de facilitar la transición de todos los proveedores para transformar la atención, pasando de un enfoque reactivo a uno preventivo y proactivo. Al converger los datos de pacientes de diferentes centros de atención, la IA podría facilitar a los proveedores el tratamiento integral de la persona en lugar de centrarse únicamente en los síntomas, lo que, en última instancia, permitiría una atención más segura para todos.