Pase unos minutos con cualquier persona del servicio de emergencias médicas, bomberos o atención médica y probablemente escuchará alguna versión de las mismas preocupaciones: aumento del volumen de llamadas, escasez de personal de emergencia y muchos de los sistemas que se supone que deben ayudar simplemente terminan agregando pasos adicionales al proceso.
En este punto, la pregunta ya no es si el cambio es necesario, sino más bien si las agencias pueden implementar el cambio de una manera que conduzca a mejores resultados sin aumentar la carga sobre los equipos ya sobrecargados.
La IA y el análisis predictivo se están convirtiendo en herramientas prácticas para este trabajo. Cuando están bien diseñadas e implementadas, estas soluciones pueden ayudar a las agencias a identificar riesgos antes y asignar recursos de manera más inteligente para mejorar los flujos de trabajo diarios. En 2026, probablemente desempeñarán un papel central en la adaptación de la respuesta a emergencias y los sistemas de salud pública.
Uso de análisis predictivos para mejorar la respuesta a emergencias
Los procesos en el sistema sanitario son cada vez más complejos, al mismo tiempo que los recursos son cada vez más escasos. Muchas organizaciones todavía luchan por compartir información importante entre los servicios de emergencia, los departamentos de bomberos y los hospitales. Los equipos de campo atienden a poblaciones diversas con distintos niveles de acceso a la atención médica. Los departamentos de bomberos responden a emergencias médicas, desastres y todo lo demás, a menudo con despliegues de personal impredecibles y condiciones cambiantes.
El análisis predictivo ayuda a las agencias a afrontar esta realidad aprovechando los patrones que ya existen en sus datos. Al analizar información histórica y en tiempo real, las agencias pueden:
- Predecir la demanda durante los períodos pico conocidos
- Asigne recursos de manera más efectiva durante períodos de gran volumen
- Identificar puntos ciegos operativos que impactan la respuesta y la atención.
- Identificar riesgos para la salud pública y prevenir exposiciones en todo el sistema.
Estas herramientas brindan a los líderes y equipos una mejor idea de lo que se avecina, para que puedan mantenerse a la vanguardia en lugar de luchar en el último minuto.
El papel de la IA para permitir decisiones más inteligentes y rápidas
La IA está empezando a transformar la forma en que los socorristas y los equipos hospitalarios hacen su trabajo. No reemplaza la experiencia de nadie, pero hace que el trabajo diario sea menos tedioso. Muchas agencias ya están utilizando la IA de manera sencilla y práctica para ayudar a las personas a tomar decisiones en tiempo real y dedicar menos tiempo al papeleo.
¿Uno de los mayores éxitos de la IA? Menos papeleo. A la mayoría de los proveedores de servicios de emergencias médicas no les importa documentar la atención. Lo que los agota es la repetición interminable: volver a ingresar la misma información, hacer clic en pantallas que no coinciden con llamadas reales.
Los flujos de trabajo impulsados por IA pueden ayudar a reducir el esfuerzo de escribir, hacer clic y volver a escribir durante y después de una llamada. Esto puede ser un gran problema para los proveedores, ya que les permite concentrarse en la atención al paciente y reduce el tiempo necesario para crear documentación precisa.
Los hospitales también se benefician cuando los datos fluyen de manera más confiable desde la atención prehospitalaria hacia los sistemas hospitalarios en espera. Más allá de la conveniencia, los sistemas que permiten que detalles como medicamentos, síntomas, intervenciones y horarios se transfieran sin problemas al registro médico electrónico (EHR) de un paciente tienen el potencial de salvar vidas al permitir una clasificación más rápida y una continuidad de la atención más clara.
Una de las mayores barreras para coordinar una atención eficaz son los datos fragmentados. Demasiadas agencias todavía dedican su tiempo a hacer malabarismos con plataformas separadas para ePCR, integraciones de CAD, detección de incendios y sistemas hospitalarios. Incluso cuando estas herramientas funcionan bien en el vacío, la fragmentación y los silos dificultan la elaboración de una imagen completa. La IA y el análisis predictivo mejoran la forma en que la información sigue al paciente y fortalecen la interoperabilidad al ayudar a las agencias a vincular conjuntos de datos y reducir la comparación manual.
En muchas comunidades, los socorristas hacen el contacto inicial y comienzan la atención en el lugar antes de que un equipo de transporte se haga cargo. Luego, el equipo de EMS vincula la ePCR con el EHR del hospital para garantizar una transferencia sin problemas. Esto también crea un camino para que los datos de resultados regresen a los equipos involucrados, fortaleciendo la mejora continua de la calidad.
La interoperabilidad permite alertas en tiempo real para casos muy agudos, como eventos cardíacos, traumatismos o activación de un accidente cerebrovascular. Por ejemplo, enviar un ECG desde la ambulancia al hospital mientras el paciente aún está en camino. Esto le da tiempo al equipo de recepción para prepararse para la recepción entrante y responder más rápidamente cuando llega el paciente.
Las oleadas a menudo comienzan con patrones en la carretera que están ocultos en lo profundo de los datos del EMS. El monitoreo impulsado por IA permite a las agencias detectar estos cambios tempranos, especialmente cuando la señal abarca cientos o miles de llamadas.
La vigilancia sindrómica se puede utilizar para seguir las tendencias en evolución de los síntomas y el número de eventos, incluido el aumento de enfermedades similares a la gripe o la dificultad para respirar. Esta visibilidad temprana ayudó a los equipos a planificar la escasez de personal y recursos durante la pandemia de COVID-19.
En lugar de reemplazar el juicio clínico, estas herramientas ayudan a las autoridades a identificar tendencias antes y responder mientras todavía hay margen de maniobra.
Transición a modelos de atención basados en la comunidad
Uno de los cambios más significativos en los próximos años podría ser un giro hacia modelos de atención más proactivos, particularmente cuando los servicios médicos de emergencia y los servicios de bomberos desempeñan un papel importante para cerrar las brechas de acceso.
Cuando las agencias utilizan análisis para mitigar proactivamente el riesgo y prepararse para la demanda recurrente, pueden reducir las emergencias evitables y mejorar los resultados a largo plazo.
Las zonas rurales enfrentan sus propios desafíos, como menos hospitales y tiempos de transporte más largos. En lugares como este, no es raro que los servicios de emergencias médicas sirvan como punto principal de atención. Con el respaldo de análisis avanzados, la paramedicina comunitaria puede ayudar a las autoridades a identificar antes a los pacientes en riesgo y permitirles intervenir antes de que las cosas empeoren. Esto podría significar atención de seguimiento después del alta, visitas domiciliarias o ayuda con cosas básicas como comida y transporte. Un enfoque más proactivo de la atención ayudará a prevenir emergencias prevenibles y evitará que los equipos operen constantemente en modo de respuesta.
La IA y el análisis predictivo son prometedores, pero también requieren una implementación cuidadosa. Los líderes deben tomar decisiones que respalden la aceptación sin sacrificar la confianza, la seguridad ni la objetividad.
Cuando hay vidas en juego, es absolutamente imprescindible contar con fuertes salvaguardias en torno a la IA. Las agencias necesitan directrices claras sobre:
- Privacidad y seguridad para proteger la información confidencial del paciente
- Supervisión humana para que los proveedores puedan validar las recomendaciones y mantener el control.
- Reducción de sesgos para reducir el riesgo de resultados desiguales en la población
Los mejores sistemas utilizan la IA como respaldo, no como jefe.
Incluso las mejores herramientas pierden valor cuando los datos no se pueden transferir entre sistemas. Las agencias seguirán enfrentando desafíos relacionados con la integración de los servicios de emergencia, los servicios de bomberos, los hospitales y las partes interesadas de la salud pública.
La interoperabilidad debe tratarse como una estrategia y no como una característica. Cuando funciona, las agencias pueden realizar un seguimiento de los resultados, cerrar brechas y mejorar la visibilidad de todo el sistema.
Lograr que la gente utilice nuevos sistemas requiere un profundo cambio cultural. Los sistemas de análisis tienen éxito cuando los servicios y gestores de emergencias confían en la información presentada. Esta confianza se logra a través de la capacitación, la transparencia y los resultados consistentes en el tiempo. Esto también incluye garantizar que los conocimientos sean relevantes para las decisiones que los equipos realmente deben tomar.
Preparándose para 2026 y más allá
A medida que la IA y el análisis predictivo se integran en las operaciones de emergencia, los líderes deben centrarse en tres prioridades fundamentales: cobertura, conectividad y conocimientos.
Cuando las agencias amplían la cobertura de datos, mejoran la integración entre sistemas y utilizan conocimientos para impulsar decisiones operativas, crean una base más sólida para el desempeño a largo plazo.
Con sistemas conectados, los servicios de emergencia y los bomberos pueden asignar recursos de manera más efectiva durante sobretensiones estacionales, eventos importantes y desastres. También puede identificar cuellos de botella en el flujo de trabajo y predecir tendencias, como por ejemplo: mayor volumen de llamadas durante la temporada de gripe, lo que permite tomar decisiones más rápidas y una planificación que no se desmorona durante los turnos ocupados.
Los modelos alternativos de atención, como la vigilancia sindrómica y los paramédicos comunitarios, tienen el potencial de reducir la carga de los departamentos de emergencia y los equipos de servicios médicos de emergencia. Estos modelos proactivos permiten a los equipos realizar intervenciones específicas sin sobrecargar los sistemas que ya están bajo estrés.
Una nueva era de servicios de salud y emergencias
La intersección entre la IA, el análisis predictivo y la respuesta a emergencias marca un importante punto de inflexión para los servicios de emergencia, los departamentos de bomberos, los hospitales y los equipos de salud pública. A muchas agencias se les pide que hagan más con menos recursos. Esta presión no cejará.
La inteligencia artificial y el análisis ofrecen un camino a seguir que enfatiza flujos de trabajo más inteligentes, la coordinación entre equipos y una mayor visibilidad del rendimiento del sistema. Las organizaciones mejor posicionadas para 2026 serán aquellas que inviertan en innovación responsable, interoperabilidad y herramientas que marquen la diferencia en su trabajo diario.
El futuro de la respuesta a emergencias y la atención sanitaria no dependerá únicamente de la introducción de nuevas tecnologías. Esto depende de un diseño bien pensado, un enfoque operativo y un compromiso sostenido para mejorar la atención a los pacientes y las comunidades.
Foto: Panya Mingthaisong, Getty Images
joe graw es director de crecimiento en ImagenTendencia. La pasión de Joe por aprender y explorar nuevas ideas en la industria es algo más que gestionar el crecimiento de ImageTrend: se trata de pensar en el futuro. Interactuar con muchas facetas de ImageTrend es parte de lo que motiva a Joe. Está dedicado a nuestra comunidad, nuestros clientes y su uso de los datos para lograr resultados, implementar cambios e impulsar mejoras en sus industrias.
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