La industria de la salud está entrando una vez más en un período de mayores expectativas de interoperabilidad. Las autoridades federales están aumentando la aplicación de los bloqueos de información y fomentando uno marco de interoperabilidad, expansión de la Datos básicos de Estados Unidos para la interoperabilidad (USCDI) y señala una mayor responsabilidad para los proveedores y desarrolladores de tecnología.
Al mismo tiempo, los líderes de la industria están promoviendo nuevos conceptos como la “interoperabilidad conversacional”, donde los médicos esencialmente utilizan el lenguaje natural para consultar registros médicos electrónicos (EHR) y recuperar información relevante al instante.
Esta visión refleja optimismo de que las nuevas tecnologías, en particular la IA y los modelos de lenguaje grande (LLM), simplificarán la forma en que los médicos interactúan con sistemas complejos. Pero la historia nos recuerda que el entusiasmo por el próximo avance a menudo supera la realidad. Desde los primeros estándares de vocabulario hasta la “interoperabilidad semántica” y los Recursos Rápidos de Interoperabilidad Sanitaria (FHIR), cada ola de iniciativas de interoperabilidad ha prometido transformación, pero ha luchado con el mismo obstáculo: la falta de datos limpios, estructurados y clínicamente válidos para respaldarla.
Una tendencia prometedora pero incompleta
La interoperabilidad conversacional podría ganar atención en los próximos 9 a 12 meses a medida que las demostraciones de interfaces impulsadas por IA sigan impresionando al público. El concepto es atractivo porque promete reducir la fricción para los médicos que navegan por los EHR. Sin embargo, la IA sólo puede sacar a la luz la información que está presente en el conjunto de datos. Si los datos subyacentes están incompletos, no estructurados o son inexactos, los resultados de una consulta en lenguaje natural serán igualmente defectuosos. En otras palabras, los datos incorrectos conducen a malas conversaciones.
Los LLM tienen limitaciones adicionales. Pueden alucinar, dar respuestas seguras pero incorrectas y requieren enormes recursos computacionales. Sin información estructurada, estas herramientas corren el riesgo de reforzar lagunas y errores en lugar de corregirlos. Las demostraciones de los proveedores también parecen convincentes, pero la aplicación práctica muestra la fragilidad de los sistemas que se basan en datos débiles.
El desafío de los datos persistentes
La realidad es que la mayoría de los datos sanitarios siguen sin estar estructurados. Los detalles críticos sobre los síntomas, los tratamientos y el contexto del paciente a menudo se encuentran en notas de texto libre o en sistemas dispares que son inaccesibles a consultas estructuradas. Cuando esta información no se puede extraer de manera confiable, los médicos se enfrentan a una visión incompleta de sus pacientes, lo que compromete tanto la calidad como la seguridad de la atención.
Estándares como FHIR proporcionan mecanismos para empaquetar y transferir datos, pero no abordan la cuestión de garantizar que los datos sean clínicamente significativos. En la práctica, FHIR suele ser más un receptáculo de información inconsistente o incompleta que una garantía de usabilidad. La verdadera interoperabilidad requiere más que la capacidad de compartir datos; Requiere que los datos intercambiados tengan un significado clínico coherente en todos los sistemas, usuarios y aplicaciones.
Por qué son importantes los datos estructurados y clínicamente válidos
Los datos estructurados y clínicamente válidos son esenciales por varias razones:
- Toma de decisiones clínicas: Los proveedores dependen de información contextual precisa para tomar decisiones de tratamiento seguras y efectivas. Los datos inexactos o incompletos pueden afectar directamente los resultados de los pacientes.
- Coordinación de cuidados: A medida que la atención médica se distribuye cada vez más entre redes de hospitales, clínicas y centros de cuidados posagudos, la capacidad de compartir datos estandarizados y significativos es fundamental para la continuidad de la atención.
- Salud de la población y atención basada en valores: La estratificación del riesgo, la medición de la calidad y el reembolso basado en resultados dependen de datos precisos y estructurados que puedan agregarse y analizarse.
- Promoción de la innovación: Ya sea a través de análisis predictivos, apoyo a la toma de decisiones clínicas o nuevas aplicaciones de IA, las herramientas avanzadas sólo pueden ser tan efectivas como los datos en los que se basan.
Sin una base de datos fiable, cualquier otra iniciativa de interoperabilidad, ya sea conversacional, semántica o técnica, queda incompleta.
Un argumento a favor de un codificador médico universal
Una forma de resolver este desafío es desarrollar e implementar un codificador médico universal: un sistema que pueda traducir conceptos clínicos en representaciones estructuradas, estandarizadas y contextualmente precisas en el lugar de atención.
Una herramienta de este tipo mapearía la entrada de texto libre y la documentación no estructurada en códigos consistentes y clínicamente válidos en todos los vocabularios, incluida la Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE), la Nomenclatura Sistematizada de Términos Clínicos de Medicina (SNOMED CT), los Nombres y Códigos de Identificadores Lógicos de Observación (LOINC) y otros.
El cumplimiento normativo y la eficiencia de facturación son funciones esenciales de un codificador médico universal, pero su mayor valor radica en proporcionar una base real de datos clínicos. La captura de conceptos en tiempo real dentro del flujo de trabajo del médico garantiza que los datos sigan siendo precisos, completos e interoperables entre sistemas. Esto, a su vez, permitiría que los marcos de interoperabilidad como FHIR cumplieran su promesa, ya que los datos del contenedor serían tan utilizables como el propio contenedor.
Posicionamiento para el futuro
Los líderes de la atención sanitaria deberían resistir la tentación de utilizar la última palabra de moda como punto final. La interoperabilidad conversacional, aunque fascinante, debe verse como una capa dentro de una arquitectura más amplia.
El desafío fundamental sigue siendo el mismo: la industria primero debe invertir en la integridad y fidelidad de los datos. Sólo entonces las aplicaciones avanzadas, como las interfaces conversacionales, la inteligencia artificial predictiva o los análisis de la salud de la población, tendrán un impacto duradero.
Este enfoque también requiere equilibrio. La industria se beneficia de la innovación y el entusiasmo, pero necesita moderar las expectativas con realismo. Las demostraciones impresionantes no deberían distraer la atención del arduo trabajo de construir conjuntos de datos estructurados y clínicamente válidos. Tanto los formuladores de políticas como los proveedores deben reconocer que la interoperabilidad no se resuelve únicamente a través de una interfaz de usuario o un estándar. En cambio, la interoperabilidad se logra cuando cada encuentro con el paciente proporciona datos utilizables, intercambiables y significativos.
Diploma
El renovado impulso de la atención sanitaria hacia la interoperabilidad es necesario y debería estar atrasado. La aplicación de normas contra los bloqueos de información, la expansión del USCDI y la innovación de la industria son pasos importantes. Sin embargo, estas iniciativas sólo alcanzarán su máximo potencial si la industria prioriza datos estructurados y clínicamente válidos como base esencial.
La aparición de conceptos como la interoperabilidad conversacional pone de relieve tanto las oportunidades como los riesgos de la situación actual. Si bien estas tendencias pueden mejorar la experiencia del usuario, no pueden compensar la mala calidad de los datos.
Un codificador médico universal, aplicado de manera consistente en todos los entornos de atención, proporciona una solución práctica al desafío actual de la integridad de los datos. Sólo abordando este requisito fundamental podrá la atención sanitaria superar los ciclos de avances demasiado prometidos y hacer realidad la visión de una atención verdaderamente interoperable y centrada en el paciente.
Foto: nevarpp, Getty Images
David Lareau es director ejecutivo de Medicom. Lareau se incorporó a Medicomp en 1995 y es responsable de las operaciones y la gestión de productos, incluidas las relaciones con los clientes y el marketing. Antes de unirse a Medicomp, Lareau fundó una empresa que instaló redes de comunicaciones de gestión en grandes empresas como el Banco Mundial, DuPont y el Hospital Sinai de Baltimore. El Proyecto Hospital Sinaí, uno de los primeros sistemas LAN basados en PC que utiliza correo electrónico y software colaborativo, fue ampliamente reconocido como una de las implementaciones más grandes y exitosas de esta tecnología.
El trabajo de Lareau en Sinai lo llevó a la fundación de una empresa de facturación médica, que a su vez lo llevó a asociarse con Medicomp. Al reconocer que la industria de la salud utilizaba menos tecnología de la información que casi cualquier otra industria, particularmente en la atención clínica, Lareau reconoció de inmediato el potencial de las potentes tecnologías de Medicomp y se unió a la empresa para hacer realidad la visión de Peter Goltra.
Este artículo aparece en el Influencer de MedCity Programa. A través de MedCity Influencer, cualquiera puede publicar sus puntos de vista sobre negocios e innovación en la atención médica en MedCity News. Haga clic aquí para descubrir cómo.
