Los trabajadores de salud mental están agotados y no es por la terapia. Y a pesar de la creciente concienciación sobre el problema, hay datos alarmantes, como este Encuesta de pulso a profesionales de APA 2023que encontró que el 36% de los psicólogos reportan sentirse agotados – sigue siendo obstinadamente alto.
Los responsables del sector sanitario ya son conscientes de que el personal de salud mental está llegando a sus límites. Sin embargo, lo que se entiende menos es que las consecuencias de esta crisis se extienden más allá del bienestar de los médicos y, en última instancia, amenazan los resultados de los pacientes.
Investigación publicada en JAMA Network Open encontró que los pacientes tratados por terapeutas agotados lograron una mejoría clínicamente significativa sólo el 28,3% de las veces, en comparación con el 36,8% de los terapeutas no agotados.
La crisis no se trata sólo del bienestar del terapeuta. Se trata de si los sistemas de salud permiten a los médicos centrarse en lo que más importa: brindar un tratamiento de salud mental que realmente funcione, sin sacrificar tiempo, intelecto y pasión por su trabajo. Abordar este problema requiere algo más que programas de bienestar o capacitación en resiliencia: requiere sistemas integrados que reduzcan, en lugar de aumentar, las cargas administrativas.
El problema nunca han sido los pacientes.
La sabiduría convencional sobre el agotamiento del terapeuta ignora una distinción crucial: el trabajo emocional está lejos de ser el único factor que influye.
Todo lo relacionado con la atención al paciente tiene la culpa. Cuando los terapeutas hablan de sentirse abrumados, a menudo describen las herramientas fragmentadas que tienen para navegar: un sistema para la programación, otro para la documentación, un tercero para la verificación del seguro, etc.
Un estudio encontró que los médicos que participan en Medicaid pierden el 18% de sus ingresos debido a problemas de facturación, incluidas repetidas denegaciones y reenvíos de reclamaciones. Estos son costos tanto financieros como logísticos que impactan directamente el tiempo en la práctica clínica, la satisfacción laboral del proveedor y, con el tiempo, el bienestar de los médicos.
Cuando miras específicamente el documental sobre salud mental, la ironía es aún más profunda. A diferencia de un hueso roto, que sana o no, las mejoras en la salud mental son graduales y subjetivas. En comparación con otras áreas médicas, el El campo de la salud mental se está quedando atrás en el desarrollo de métricas de desempeño, con una infraestructura inadecuada para capturar los elementos de datos necesarios para justificar el reembolso basado en la calidad, lo que hace que la salud mental sea una de las pocas especialidades donde documentar el progreso del paciente es realmente difícil.
Este desafío de documentación crea un círculo vicioso: los terapeutas luchan por demostrar el progreso, las aseguradoras niegan las reclamaciones, los terapeutas vuelven a presentar más documentación y las cargas administrativas aumentan. No es sólo una carga administrativa; Son los ingresos que se dejan sobre la mesa y el tiempo y la energía que se roban de la atención al paciente.
Datos longitudinales: la respuesta a las exigencias de documentación
Introduzca los datos longitudinales del paciente. A diferencia de la documentación tradicional de salud mental, este método proporciona evidencia objetiva del progreso sin requerir que los terapeutas le dediquen recursos.
WearablesPor ejemplo, permitir la recopilación continua de datos fisiológicos en diferentes etapas de los trastornos mentales, desde los factores de riesgo iniciales hasta el progreso del tratamiento y la recuperación. A gran estudio de cohorte El uso de datos longitudinales de Fitbit de casi 9.000 participantes en el programa All of Us demostró que los dispositivos portátiles pueden detectar trastornos depresivos y de ansiedad combinando patrones de actividad diaria con datos clínicos de registros médicos electrónicos.
Cuando se integra en la prestación de terapia, este enfoque aborda directamente el problema de la documentación. En lugar de depender de los recuerdos de un paciente durante una sesión de 50 minutos o de las notas clínicas subjetivas de un terapeuta, los datos longitudinales capturan patrones objetivos: alteraciones del sueño antes de un episodio depresivo, niveles de actividad que se correlacionan con mejoras del estado de ánimo y marcadores fisiológicos de estrés que indican la eficacia del tratamiento. Se trata de hallazgos clínicos que también sirven como evidencia y que resisten el escrutinio de las aseguradoras.
La investigación de los NIH destaca los beneficios tangibles: Detección temprana de condiciones de deterioro, intervenciones proactivas, mayor participación del paciente a través de retroalimentación en tiempo real y datos más consistentes que los métodos de monitoreo tradicionales. A efectos de reembolso, estos datos transforman informes de progreso vagos en trayectorias de tratamiento cuantificables.
El problema es que a pesar del potencial de la tecnología portátilActualmente, los profesionales de la salud mental carecen de las herramientas y los conocimientos para poner esto en práctica adecuadamente sin añadir tensión adicional a su carga de trabajo.
En promedio, la implementación de sistemas EHR estructurados es exitosa reducir la atención personal al paciente El tiempo disminuyó un 8,5 % debido a que las tareas administrativas desviaron la atención del trabajo clínico. Si los terapeutas tienen que extraer manualmente datos de Fitbit, compararlos con Apple Health, agregar aplicaciones de seguimiento del estado de ánimo y resumirlo todo en documentación clínica, simplemente hemos reemplazado una carga administrativa por otra.
La promesa de una atención basada en datos no se puede cumplir si la recopilación de esos datos acelera el agotamiento que se pretende abordar. En pocas palabras, la solución al problema del agotamiento de la documentación no puede ser más trabajo de documentación.
La IA se hace cargo de la orquestación, los terapeutas se encargan de la curación
Para alcanzar su máximo potencial, los datos longitudinales requieren IA, no como una adición o reemplazo opcional a la evaluación terapéutica, sino como una infraestructura esencial que automatiza la recopilación de datos.
Los investigadores aprecian que las tecnologías de IA podrían ahorrar potencialmente entre 200.000 y 360.000 millones de dólares en gastos sanitarios durante los próximos cinco años, principalmente mediante la automatización de tareas rutinarias y la reducción de las cargas administrativas. Más específicamente, los estudios han demostrado esto La IA y la automatización pueden Mejore la eficiencia operativa agilizando los procesos de aprobación previa, medición de calidad y, por supuesto, documentación.
En salud mental, la IA puede orquestar el flujo de datos que hace que el monitoreo longitudinal sea práctico: síntesis automatizada de datos de pacientes a partir de dispositivos portátiles, rastreadores de estado de ánimo y otras fuentes; Documentación inteligente que extrae patrones clínicamente relevantes sin entrada manual de datos; generación automatizada de informes de progreso basados en evidencia para el reembolso; y procesos de reclamos optimizados que aprovechan datos objetivos para reducir las denegaciones.
Los datos longitudinales proporcionan la evidencia objetiva que los terapeutas necesitan para demostrar la eficacia del tratamiento, mientras que la IA se encarga de la orquestación que, de otro modo, añadiría otra carga a la recopilación de datos, proporcionando una solución tangible a la paradoja de la documentación.
Este resultado no se trata de una exageración llamativa de la IA. Se trata de utilizar la IA como herramienta de apoyo realinear la atención médica en sus objetivos fundamentales: liberar a los profesionales de la salud para que se concentren en la atención al paciente mediante la automatización de tareas repetitivas. En este caso, la tarea recurrente es agregar los datos que podrían resolver la crisis de documentación.
¿Qué está realmente en juego?
La solución al agotamiento de los trabajadores de salud conductual no es exigir más autocuidado o resiliencia por parte de los terapeutas. Se trata de reconocer cómo las presiones administrativas afectan tanto a los terapeutas como a los pacientes y qué se necesita de manera realista para centralizar y utilizar datos longitudinales de los pacientes.
Pero esta respuesta sólo funciona si construimos la infraestructura de manera que reduzca la carga de trabajo, no la empeore. Agregación automatizada de datos de dispositivos portátiles, rastreadores de estado de ánimo y aplicaciones para pacientes. Síntesis inteligente que revela patrones clínicamente relevantes. Sistemas de documentación que crean informes de progreso basados en evidencia a partir de conversaciones terapéuticas y datos objetivos en lugar de requerir entrada manual.
La tecnología está ahí. Los wearables recopilan los datos. La IA puede orquestarlo. La verdadera pregunta es si la industria de la salud mental implementará estas herramientas de una manera que realmente sirva a terapeutas y pacientes, o si simplemente agregaremos monitoreo de datos longitudinales a una pila ya fragmentada de herramientas por las que los terapeutas deben navegar manualmente.
El agotamiento del terapeuta no es inevitable. Pero para resolver este problema, es importante entender que los datos longitudinales sólo son una solución si automatizamos la orquestación.
Foto: iodrakon, Getty Images
Raffay Rana es cofundador y CTO de oasis. Dirige la IA y el desarrollo de productos y tiene experiencia en aprendizaje automático e infraestructura de datos. Raffay se centra en crear sistemas escalables, seguros e inteligentes que transformen datos fragmentados en conocimientos clínicos procesables.
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