Según los líderes en informática sanitaria de NYU Langone Health, la satisfacción de la comunidad médica con el uso de la IA en la atención clínica está evolucionando rápidamente, porque tiene que ser así.
Dijeron que en un futuro próximo, los agentes de IA probablemente realizarán tareas clínicas de forma completamente independiente, sin la participación de un ser humano. Tomemos como ejemplo la titulación de los medicamentos para la presión arterial.
“Ya tenemos un asistente de IA que desarrollamos para nuestro programa de monitoreo de la presión arterial en el hogar, que en este momento todavía tiene un ser humano haciendo las valoraciones de los medicamentos. En cinco años, no tendremos un ser humano haciendo esas valoraciones”, dijo el Dr. Devin Mann, director senior de innovación informática en el Centro de Innovación y Ciencias de la Atención Médica de la Universidad de Nueva York.
El Dr. Paul Testa, director de información médica de la Universidad de Nueva York, estuvo de acuerdo y dijo: “No hay ninguna razón para ello”.
En su opinión, el control de la presión arterial alta es un claro ejemplo de dónde tiene sentido la automatización completa. Según los modelos de atención actuales, un paciente puede tardar entre seis y nueve meses en alcanzar su presión arterial objetivo, en gran parte debido a ajustes lentos e incrementales de la medicación que requieren interacciones repetidas con el sistema de atención médica y sus médicos humanos.
Pero estos pasos, según el Dr. Testa, siguen pautas clínicas bien establecidas y se basan en datos objetivos de presión arterial en el hogar, lo que los hace muy adecuados para la toma de decisiones asistida por IA.
La automatización total también podría acortar significativamente el “tiempo hasta la terapia” del paciente, añadió el Dr. Testa. Los pacientes normalmente experimentan un retraso entre el diagnóstico y el tratamiento efectivo, y ese período a menudo es innecesariamente largo, no porque los médicos no sepan qué hacer, sino porque el sistema de atención médica avanza lentamente, explicó.
La IA podría reducir esta ventana al automatizar pasos rutinarios como la revisión de datos, las decisiones basadas en políticas y el seguimiento de los pacientes para llegar más rápido al tratamiento adecuado, dijo el Dr. Testa.
También señaló que hay algunos flujos de trabajo clínicos que ya no requieren interpretación humana, como la detección de retinopatía diabética. La tasa de detección de la enfermedad sigue siendo baja en todo el país, alrededor del 15%, pero con la automatización total, Dr. Testa, estas tasas podrían llegar al 100%.
Las tasas de detección siguen siendo bajas porque el proceso todavía depende de una serie de pasos manuales (ordenar la prueba, interpretar los resultados y hacer recomendaciones), cada uno de los cuales introduce fricciones y la posibilidad de retrasos. La evaluación y derivación totalmente automatizadas podrían eliminar estos traspasos y garantizar que se identifique a los pacientes adecuados y se los remita constantemente a la atención médica.
El Dr. Mann enfatizó que este impulso hacia la automatización total no se trata solo de eficiencia o velocidad, sino también del hecho de que simplemente no existe una fuerza laboral que pueda brindar atención que cumpla con las pautas.
Las directrices clínicas a menudo requieren muchos más consejos sobre el estilo de vida y apoyo continuo de los que los sistemas de salud pueden proporcionar de manera realista, anotó. En áreas como la nutrición y el manejo de enfermedades crónicas, la cantidad de médicos necesarios sería mucho mayor que la fuerza laboral real.
“Hay una escasez de mano de obra que (la IA) simplemente intervendrá. Nunca contrataremos a 50.000 dietistas. Ni siquiera existen, y mucho menos el hecho de que el reembolso para ellos no existe realmente. Así que creo que (la IA) creará roles que siempre hemos querido desempeñar con la gente, pero la gente simplemente no está allí”, Dr. Man.
También señaló que el esfuerzo humano debe virar hacia una atención compleja y basada en relaciones. A medida que el trabajo rutinario se automatiza, los médicos podrían dedicar más tiempo a la educación del paciente, la toma de decisiones compartida y los casos extremos, áreas donde la persuasión, la confianza y los matices siguen siendo importantes y donde la IA tiene dificultades.
En conjunto, el Dr. Mann y Testa ven un futuro en el que la IA totalmente autónoma no sea un experimento marginal sino una respuesta práctica a las realidades de la atención médica moderna.
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