Como médico, tengo una confesión que hacer.
Durante la conversación típica entre paciente y médico, discutimos las preocupaciones de salud del paciente, ofrecemos asesoramiento clínico, enfatizamos la importancia del cumplimiento y lo enviamos. Pero lo cierto es que la intención es noble, pero la ejecución débil.
La próxima vez que vemos al mismo paciente, muchas veces no tenemos idea de cómo se encuentra realmente y si ha seguido nuestras recomendaciones de tomar sus medicamentos, controlar su presión arterial, aumentar su actividad, etc.
Esto se debe a que, como médicos, confiamos casi por completo en la información contenida en el historial médico electrónico (EHR) de un paciente, y esta visión limitada simplemente no es suficiente para proporcionar una imagen completa de la salud de un paciente.
Con demasiada frecuencia, los EHR documentan encuentros clínicos pero ignoran la información que refleja toda la narrativa de salud del paciente, lo que limita su eficacia para rastrear el progreso de la salud y medir el éxito.
Es como leer un diccionario que sólo contiene palabras que comienzan con la “A” hasta la “M”: está incompleto. Para obtener una imagen completa de la salud de un paciente, los médicos deben incorporar otras fuentes de datos en su toma de decisiones, como: por ejemplo, dispositivos portátiles, reclamos, datos de comunicación con el paciente e información de admisión, alta y transferencia.
Datos más diversos, soporte más completo: Expandirse más allá del entorno clínico permite a los médicos pasar de una atención reactiva a una atención proactiva, respaldada por una visión más holística de cada paciente. A continuación se muestran algunas formas en que los datos adicionales que no pertenecen a EHR respaldan esta misión:
Datos de wearables: Los dispositivos cotidianos, como relojes inteligentes y rastreadores de actividad física, generan flujos continuos de información sobre niveles de actividad, frecuencia cardíaca, sueño y más. Los médicos que pueden identificar tendencias en estos datos pueden identificar signos tempranos de depresión, intervenir cuando los pacientes no cumplen con sus objetivos de actividad y monitorear la recuperación después del alta hospitalaria. En lugar de esperar meses para evaluar el progreso, los médicos pueden tomar medidas preventivas oportunas.
Datos de daños: Las reclamaciones proporcionan un registro completo de dónde reciben atención los pacientes, qué recetas obtienen y a qué procedimientos se someten, a menudo fuera del alcance del EHR del proveedor de atención primaria. Estos datos pueden revelar lagunas críticas, como recetas no cumplidas o pruebas duplicadas, y ayudar a evitar costos y riesgos innecesarios. Por ejemplo, saber que un paciente se sometió recientemente a una tomografía computarizada en otro estado podría evitar repeticiones innecesarias de exploraciones, evitando así daños y gastos.
Datos de comunicación: Gran parte de la atención médica se realiza fuera de la sala de examen a través de llamadas, mensajes seguros y notas del personal. Estas interacciones a menudo contienen un contexto significativo, como cuando un paciente revela que no puede pagar los medicamentos o que está luchando contra los efectos secundarios. Cuando se recopilan y analizan, los datos de comunicación pueden proporcionar alerta temprana sobre problemas clínicos, resaltar barreras para la adherencia al tratamiento y revelar determinantes sociales de la salud que de otro modo podrían pasarse por alto.
Datos de altas, altas y traslados (IMD).: A diferencia de las reclamaciones, que pueden retrasarse durante meses, las transmisiones de ADT proporcionan actualizaciones en tiempo real a medida que los pacientes ingresan, son dados de alta o son transferidos entre centros de atención. El conocimiento oportuno de estos eventos permite a los médicos realizar un seguimiento rápido después de las hospitalizaciones, una ventana de oportunidad crítica para prevenir reingresos y garantizar transiciones fluidas en la atención.
En conjunto, estos flujos de datos adicionales crean una historia del paciente más completa que permite a los médicos practicar la medicina de manera proactiva, personalizada y precisa.
No más tecnología, mejor tecnología
La ironía es que, si bien la tecnología tenía como objetivo hacer que la atención sanitaria fuera más eficiente, a menudo ha tenido el efecto contrario. El exceso de documentación, la gestión de la bandeja de entrada y los sistemas de datos inconexos han llevado a los médicos al límite.
Por ejemplo, un estudio encontró que un médico de familia necesitaría esto 26,7 horas por día Brindar toda la atención preventiva, crónica y aguda recomendada por las guías, así como la documentación requerida y la gestión de la bandeja de entrada a su panel de pacientes. Otro encontró que uno de cada cinco pacientes llega a urgencias con un historial médico más largo que Moby Dick. Y, en promedio, los médicos gastan más 16 minutos Por encuentro, navega a través del EHR en lugar de interactuar directamente con los pacientes.
El camino a seguir no es simplemente utilizar más tecnología, sino introducir herramientas que funcionen con los médicos, no en su contra. La inteligencia artificial (IA) y los grandes modelos de lenguaje (LLM) son particularmente prometedores porque hacen el trabajo pesado de destilar grandes cantidades de información en conocimientos claros y procesables.
En lugar de examinar innumerables puntos de datos de EHR, reclamos y dispositivos portátiles, a los médicos se les pueden presentar resúmenes priorizados; por ejemplo, un paciente que recientemente omitió un reabastecimiento de medicamentos, mostró niveles de actividad en disminución y tuvo una visita a la sala de emergencias la semana pasada. Estas tecnologías pueden mostrar la información más relevante en el momento adecuado, lo que permite a los médicos intervenir antes, centrarse en las interacciones con los pacientes y reducir la sobrecarga cognitiva.
Medicina más inteligente y proactiva
La atención sanitaria actual requiere más que la instantánea parcial que proporciona la tecnología heredada. Al integrar varias fuentes de datos, como dispositivos portátiles, reclamos, comunicaciones y transmisiones ADT, los médicos obtienen una visión integral y en tiempo real de la salud de sus pacientes.
Combinado con herramientas impulsadas por IA que filtran y contextualizan esta información, el resultado es una atención que no solo es más eficiente para los médicos, sino también más efectiva para los pacientes. Un mayor desarrollo no se trata de aumentar la complejidad. Se trata de permitir una medicina más inteligente, más proactiva y más centrada en el paciente.
Foto: elenabs, Getty Images
Dr. Mahadevan
es cofundador y director médico de salud de las arrugas
y Profesor de Medicina de Emergencia (Emérito) en la Universidad de Stanford.
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