La industria de la salud ha entrado en la “era de la IA de los agentes”, marcada por un rápido aumento de nuevas empresas de IA y una financiación significativa. Sin embargo, el 80% de los sistemas de salud informan que no cumplen con esto. Recursos para identificar, seleccionar e implementar soluciones de IA.
Así que aquí está el problema: los sistemas de salud que más podrían beneficiarse de la IA basada en agentes suelen ser muy lentos o incapaces de adoptarla.
Durante más de una década, he experimentado varias “eras” de evolución de la TI en salud. Agentic AI es la próxima solución que ayuda a resolver en qué se ha centrado la atención médica durante años: conectar a los pacientes con la atención de manera fácil y eficiente y, al mismo tiempo, reducir la carga del personal.
Sin embargo, lo que es nuevo y diferente es el potencial profundo y actualmente sin explotar de la IA para transformar completamente la forma en que los pacientes interactúan con la atención médica, incluso en el lado administrativo y de comunicación del acceso de los pacientes: programación, reprogramación, derivaciones, recetas, posalta, preguntas generales y más.
A continuación se presentan tres consideraciones para las organizaciones de atención médica al adoptar una solución de inteligencia artificial de agentes para las comunicaciones con los pacientes:
No se deje engañar por las funciones “ligeras de integración”
Cada proveedor promete una integración “profunda” de EHR porque es la base de un agente de IA verdaderamente valioso. Al poder leer y escribir de forma segura en los registros de los pacientes, un agente automatiza los flujos de trabajo y proporciona un valor real.
Pero, ¿cómo saber si un proveedor es realmente un líder en este espacio y no simplemente “sobrevivir”? Un indicador importante es la adopción de nuevas normas orientadas al futuro.
Por ejemplo, considere el Protocolo de contexto modelo (MCP). Se trata de un nuevo estándar abierto desarrollado por Anthropic que cambia fundamentalmente la forma en que los agentes de IA interactúan con los sistemas externos. Piense en ello como una “API de agente de IA” que llena los vacíos donde las API tradicionales para LLM se quedan cortas, permitiendo interacciones más seguras, dinámicas y efectivas con sistemas como los EHR.
¿Sus socios potenciales están implementando activamente MCP? Si es así, ¿crean un contenedor simple o piensan en la tarea de un extremo a otro y diseñan la función MCP para limitar las llamadas de evaluación a través del LLM? Evalúe su equipo y sus inversiones: ¿Tienen la previsión técnica y los recursos para hacer algo más que llegar a fin de mes? El socio adecuado no sólo satisfará las necesidades de integración actuales, sino que también permitirá que su sistema de atención médica aproveche al máximo los avances futuros.
Evite la trampa de la reparación rápida
Al introducir una nueva solución, los líderes quieren una solución sostenible a largo plazo, no una solución temporal. Sin embargo, muchas implementaciones nuevas no logran ofrecer un valor duradero porque se centran sólo en el problema superficial y dejan sin resolver los problemas centrales, los problemas a nivel de infraestructura y el trabajo manual.
Recientemente escuché sobre implementaciones de inteligencia artificial de agentes que todavía dependen de transferencias de archivos o entrada manual de datos. Aunque este enfoque da como resultado una implementación rápida, es una solución rápida en el peor de los casos. Perpetúa los procesos manuales, aumenta el riesgo de utilizar datos obsoletos y/o manejar mal la PHI/PII, y no brinda alivio a largo plazo al personal administrativo.
Por el contrario, una solución de IA agente y verdaderamente autónoma aprovecha las integraciones dinámicas en sistemas posteriores (por ejemplo, a través de MCP) o se integra de forma natural en una amplia cartera de soluciones que el proveedor ya ofrece. Estos enfoques proporcionan un retorno de la inversión sostenible y pueden requerir una implementación inicial un poco más prolongada.
Además, resista la tentación de diseñar excesivamente las indicaciones del agente para lograr una solución rápida, ya que algunos proveedores pueden poner todo en una solicitud del agente para garantizar una implementación rápida. Si bien esto puede parecer eficiente para una rápida puesta en marcha, es frágil y conlleva riesgos. Por el contrario, las herramientas MCP basadas en intenciones cuidadosamente diseñadas pueden aumentar el rendimiento, reducir el riesgo de alucinaciones y mejorar la escalabilidad.
También hay preguntas que deben responderse para ayudar a las organizaciones proveedoras a mirar hacia el futuro: ¿Seguirá siendo valiosa esta implementación dentro de seis meses o un año? ¿Centrarse en la velocidad hoy aborda el valor más profundo y transformador que su sistema merece mañana? Estas son consideraciones importantes a medida que los proveedores de atención médica sopesan el valor de la velocidad para la sostenibilidad y la seguridad.
Evite la mentalidad de “casilla de verificación” de seguridad
No existe una “línea de meta” para la seguridad y la privacidad, especialmente en la era de la IA de agentes; El paisaje cambia constantemente. Cuando comencé en esta industria, creía que la certificación HITRUST era suficiente. Hoy sé que ese no es el caso. Estas certificaciones son una instantánea en el tiempo, no un reflejo del compromiso continuo para proteger los datos más confidenciales de su sistema de atención médica.
Si bien muchos proveedores están tomando las medidas correctas (adquirir certificaciones, contratar líderes de seguridad e implementar protocolos estándar), este debería ser el punto de partida. La seguridad y la privacidad en la atención médica han evolucionado mucho más allá de lo que eran hace apenas unos años, y ahora los sistemas de inteligencia artificial basados en agentes (que aprenden, se adaptan y toman decisiones constantemente por sí solos) están empeorando aún más la situación. A medida que la IA basada en agentes plantea nuevos desafíos de seguridad, los líderes de los sistemas de salud deben priorizar socios que no solo cuenten con medidas de seguridad sólidas hoy en día, sino que también estén activamente comprometidos a mantenerse a la vanguardia de las tendencias de seguridad de la IA y puedan adaptarse rápidamente a nuevas amenazas con soluciones efectivas, como contener la pérdida de datos utilizando MCP o implementar agentes de prueba para analizar y evaluar conversaciones.
Hoy en día, una apuesta firme por la seguridad y la privacidad debe ser fundamental y cultural. La mentalidad y el compromiso con la seguridad deben extenderse a las tecnologías, a todos los departamentos y a todos los empleados de toda la organización. Es un activo organizacional, no un puñado de certificaciones administradas por un pequeño equipo encargado de “gestionar” al resto de los empleados.
Por ejemplo, las empresas que trabajan con agencias gubernamentales pueden solicitar la autorización FedRAMP High, el estándar de seguridad más estricto del gobierno de EE. UU. Esta es una medida inteligente porque se trata de algo más que simplemente marcar una casilla. El proceso en sí incorpora una cultura de seguridad en toda la empresa.
En resumen, en la nueva era de la IA de los agentes, no sólo se compra una pieza de tecnología; Introduces un sistema que aprende, se adapta y se convierte en parte de las operaciones de tu equipo. Un agente proveedor de IA debe ser un socio que esté tan interesado como usted en su éxito a largo plazo.
¿Cómo se nota la diferencia? Un proveedor le vende una solución y le entrega un manual. Un socio trabaja con usted para comprender sus flujos de trabajo específicos, crea en colaboración un plan de implementación sólido y brinda soporte continuo que va más allá de una mesa de ayuda estándar.
En última instancia, el agente de IA más valioso es aquel que está respaldado por un socio comprometido con el largo plazo, no solo con una venta rápida.
Foto: Yuichiro Chino, Getty Images
Wilhelm von Zwirek es CEO y cofundador de arteríauna empresa líder en salud digital dedicada a mejorar la comunicación con los pacientes combinando la inteligencia de humanos y agentes de inteligencia artificial y trabajando juntos. Fundó la empresa en 2015 para hacer de la atención médica la industria número uno de servicio al cliente.
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