Las iniciativas de seguridad del paciente de un hospital son tan efectivas como sus herramientas de seguimiento y análisis de incidentes. A pesar de los importantes avances logrados en las últimas dos décadas después de 2005 Ley de mejora de la calidad y la seguridad del pacienteEn muchas organizaciones, los informes de seguridad apenas rozan la superficie de una recopilación de datos significativa.
Con frecuencia se producen cuasi accidentes y daños menores. permanecer sin ser detectadoEsto elimina valiosas oportunidades de aprendizaje tanto para los médicos como para los tomadores de decisiones. De manera similar a cómo la industria automotriz está invirtiendo en la detección de puntos ciegos, la atención médica debería priorizar tecnologías que alerten a los líderes sobre riesgos invisibles, garantizando informes de seguridad más sólidos y efectivos.
Los riesgos ocultos de los informes incompletos
La falta de notificación sigue planteando un desafío importante para la seguridad del paciente. Por una estimaciónLos hospitales informaron sólo el 14% de las lesiones de los pacientes entre los beneficiarios de Medicare. Una de las razones por las que los eventos de seguridad no se informan es que el proceso de registrar un evento de seguridad es muy laborioso. Cuando ocurre un evento adverso, como una caída, una quemadura, una infección, un error de medicación o incluso un “casi accidente”, el personal del hospital debe completar manualmente formularios extensos, lo que requiere mucho tiempo, afecta la atención de primera línea al paciente y genera inconsistencias en los datos.
Esto significa que los hospitales carecen de datos suficientes para generar conocimientos significativos que puedan ayudarles a mejorar la seguridad del paciente y la calidad de la atención. Debido a que tienen una visión fragmentada de la seguridad del paciente, carecen de información sobre las causas fundamentales y las tendencias que impactan la calidad de la atención.
Esta brecha de datos de seguridad crea un ciclo de riesgo continuo. Los hospitales y los sistemas de salud necesitan un sistema de informes más simple, completo e intuitivo que les brinde visibilidad de estas vulnerabilidades sin sobrecargar a los médicos con engorrosas tareas manuales.
Cómo la IA puede transformar los informes de eventos de seguridad
La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de transformar la notificación de eventos y cambiar la forma en que registramos y evaluamos los incidentes de seguridad. Por ejemplo, el uso de herramientas de inteligencia artificial puede mejorar la velocidad, precisión y facilidad con la que los hospitales y los sistemas de salud documentan las lesiones y los cuasi accidentes, lo que permite al personal producir informes más completos sin perder tiempo valioso en la atención al paciente.
Cuando se aplican a datos no estructurados, como notas de voz o descripciones narrativas de un evento, las herramientas de IA generativa pueden completar automáticamente un informe de incidente con coherencia y precisión. La automatización de la notificación de incidentes mediante herramientas de inteligencia artificial no solo reduce las tareas manuales del personal de primera línea, sino que también anima a los médicos a informar más incidentes. Los empleados no tienen que preocuparse por perder horas valiosas completando informes, ya que la IA les ha simplificado el proceso. Si un paciente recibe casi la dosis incorrecta de medicamento, es más probable que el personal lo informe. Estos “cuasi accidentes” pueden brindar a los líderes una imagen más completa de la seguridad del paciente que va más allá de los incidentes de daño real.
Las herramientas de inteligencia artificial también pueden mejorar la coherencia y la calidad de los datos para evitar interpretaciones subjetivas y reducir el sesgo en los informes manuales.
Por ejemplo, si un paciente se cae de la cama y sufre una lesión, los médicos, enfermeras y demás personal pueden tener evaluaciones diferentes de la gravedad del incidente. Las herramientas de IA no tienen esta tendencia. Clasifican la gravedad de un evento estrictamente de acuerdo con definiciones médicas, lo que brinda a los líderes del hospital una imagen más precisa de lo que realmente sucedió.
Cómo las herramientas de inteligencia artificial hacen que los datos de incidentes sean procesables
Para los líderes de hospitales y sistemas de salud, la IA no solo optimiza el flujo de datos, sino que también los hace procesables. Al analizar automáticamente grandes volúmenes de informes con mucho texto, la IA puede descubrir patrones importantes y proporcionar una descripción general concisa de los conocimientos narrativos. Esto brinda a los administradores de hospitales una visión holística de la seguridad del paciente para tomar decisiones informadas a escala.
Por ejemplo, si las herramientas de IA detectan que hay más caídas de lo habitual en el departamento médico-quirúrgico de un hospital, los líderes del hospital podrían determinar que se necesitan medidas de intervención en ese departamento. Si ocurren más incidentes en ciertos momentos del día (incidentes evitables como errores de diagnóstico, retraso en el tratamiento o mala comunicación), esto puede indicar factores sistémicos más amplios que tal vez deban abordarse mediante la capacitación del personal en esos turnos, además de los protocolos de tratamiento.
La IA transforma los datos de incidentes con la capacidad de analizar grandes volúmenes de informes, descubrir patrones y resaltar áreas problemáticas. Utilizando estos conocimientos, los líderes hospitalarios no sólo pueden identificar tendencias, sino también anticipar riesgos y tomar acciones más específicas para mejorar la seguridad del paciente.
Eliminar los puntos ciegos en la seguridad del paciente para un futuro más seguro
A medida que los hospitales y los sistemas de salud atienden a una población cada vez más compleja de pacientes con tasas más altas de enfermedades crónicas, deben aprovechar todas las oportunidades para optimizar los procesos manuales.
Cada incidente que no se denuncia porque un médico estaba demasiado ocupado para completar un formulario largo es una oportunidad perdida para comprender dónde residen estos riesgos invisibles. Las herramientas de generación de informes impulsadas por IA pueden eliminar puntos ciegos en los informes de seguridad, arrojar luz sobre riesgos invisibles y permitir a los hospitales tomar medidas significativas para construir un futuro más seguro para los pacientes.
Existen preocupaciones legítimas de que habrá consecuencias no deseadas a medida que las organizaciones de atención médica continúen ampliando el uso de herramientas de inteligencia artificial. Es importante que las organizaciones sanitarias se mantengan al tanto de los rápidos avances en la IA. Las empresas que trabajan con hospitales y sistemas de salud deben permanecer alerta para desarrollar una comprensión clara de los riesgos potenciales de las innovaciones en IA y garantizar una implementación y un uso responsables.
Al mantener a un ser humano informado para la evaluación y la transparencia continuas, las organizaciones pueden trabajar para mitigar riesgos importantes y permitir que la IA sirva como una herramienta para mejorar el juicio clínico en lugar de reemplazarlo.
Como hemos aprendido de otras industrias, los puntos ciegos son peligrosos, pero con las herramientas adecuadas se pueden identificar y mitigar. Es hora de que la atención médica adopte la innovación tecnológica y los informes de seguridad basados en inteligencia artificial.
Timothy McDonald, MD, JDes el funcionario senior de riesgos y seguridad del paciente en RLDatix y profesor de derecho en la Universidad Loyola – Chicago. Tim es un médico y abogado que ha ayudado a cientos de hospitales y sistemas de salud a implementar un enfoque basado en principios ante eventos inesperados. Se dedica a la comunicación honesta con pacientes y familias, al apoyo de pares dentro del equipo de atención médica y al uso de tecnología de software para aprender y mejorar las reclamaciones de los pacientes, incluida la identificación de oportunidades para reducir las disparidades en la atención médica. Su investigación, financiada con fondos federales, se centró en mejorar la calidad de la atención y al mismo tiempo reducir los problemas de responsabilidad médica y establecer métodos de enseñanza para todos los niveles y profesiones en la atención médica y el derecho.
Ha publicado decenas de artículos en revistas de prestigio como Health Affairs, Health Services Research y New England Journal of Medicine. Su trabajo publicado ha sido citado por el Informe sobre Seguridad del Paciente del Consejo Presidencial de Asesores en Ciencia y Tecnología y las Medidas Estructurales de Seguridad del Paciente publicadas recientemente por CMS. Es uno de los oradores de TEDx más solicitados por su charla sobre “La curación después del daño en la atención médica”.
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