La comodidad de la comunidad médica con el despliegue de la IA en la atención clínica está evolucionando rápidamente, porque tiene que hacerlo, según los líderes en informática sanitaria de Salud Langone de la Universidad de Nueva York.
Dijeron que es probable que los agentes de IA lleven a cabo tareas clínicas completamente por sí solos, sin ningún ser humano en el circuito, en un futuro próximo. Tomemos como ejemplo la titulación de los medicamentos para la presión arterial.
“Ya tenemos un asistente de inteligencia artificial que creamos para nuestro software de monitoreo de la presión arterial en el hogar, que incluso ahora todavía tiene un ser humano haciendo las valoraciones de los medicamentos”, dijo el Dr. Devin Mann, director senior de innovación informática en el Centro para la Innovación y la Ciencia de la Atención Médica de la Universidad de Nueva York. “Dentro de cinco años, no tendremos un ser humano haciendo esa titulación”.
“No hay ninguna razón para ello”, coincide el Dr. Paul Testa, director de información médica de la Universidad de Nueva York.
En su opinión, el manejo de la hipertensión es un claro ejemplo de dónde tiene sentido la automatización total. Según los modelos de atención actuales, un paciente puede tardar de seis a nueve meses en alcanzar su presión arterial objetivo, en gran parte debido a ajustes lentos e incrementales de la medicación que requieren interacciones frecuentes con el sistema de salud y sus médicos humanos.
Pero estos pasos siguen pautas clínicas bien establecidas y se basan en datos objetivos sobre la presión arterial en el hogar, lo que los hace muy adecuados para la toma de decisiones impulsada por la IA, afirmó el Dr. Testa.
El Dr. Testa añadió que la automatización total podría mejorar significativamente el “tiempo hasta el tratamiento” de un paciente. Explicó que los pacientes suelen experimentar un retraso entre el diagnóstico y el tratamiento eficaz, y este período suele ser innecesariamente largo, no porque los médicos no sepan qué hacer, sino porque el sistema de atención sanitaria avanza lentamente.
El Dr. Testa afirmó que la inteligencia artificial puede reducir esta ventana al automatizar pasos de rutina como la revisión de datos, las decisiones basadas en guías y el seguimiento de los pacientes para alcanzar el tratamiento adecuado más rápido.
También señaló que hay algunos flujos de trabajo clínicos que ya no requieren interpretación humana, como la detección de retinopatía diabética. La tasa de detección de esta enfermedad sigue siendo baja en todo el país, rondando el 15%. Pero con la automatización total, el Dr. Testa dijo que esas tasas podrían acercarse al 100%.
Las tasas de detección siguen siendo bajas porque el proceso todavía depende de una serie de pasos manuales (solicitar una prueba, interpretar los resultados y proporcionar derivaciones), cada uno de los cuales crea fricciones y oportunidades de retrasos. La detección y derivación totalmente automatizadas pueden eliminar estos traspasos y garantizar que los pacientes elegibles sean identificados y dirigidos constantemente a recibir atención.
El Dr. Mann enfatizó que este impulso hacia la automatización total no se trata solo de eficiencia o velocidad, sino del hecho de que la fuerza laboral necesaria para brindar la atención recomendada según las pautas simplemente no existe.
Señaló que las directrices clínicas a menudo requieren más asesoramiento sobre estilos de vida y apoyo continuo de lo que los sistemas de salud pueden proporcionar de manera realista. En áreas como la nutrición y el manejo de enfermedades crónicas, la cantidad de médicos necesarios será mucho mayor que la fuerza laboral que ya existe.
“Falta mano de obra [AI] Simplemente entrarás. Nunca contrataremos a 50.000 dietistas. Ni siquiera existen, y mucho menos el hecho de que el pago realmente no existe para ellos. Entonces [AI] “Creo que esto creará roles que siempre hemos querido desempeñar con los humanos, pero los humanos no existen”, dijo el Dr. Mann.
También señaló que el esfuerzo humano debe virar hacia una atención compleja y basada en relaciones. A medida que el trabajo rutinario se automatiza, los médicos pueden dedicar más tiempo a educar a los pacientes, tomar decisiones compartidas y desarrollar casos, áreas donde la persuasión, la confianza y los matices siguen siendo importantes y donde la IA tiene dificultades.
Colectivamente, los Dres. Mann y Testa ven un futuro en el que la IA totalmente autónoma no sea un experimento marginal, sino una respuesta práctica a las realidades de la atención sanitaria moderna.
Foto: Tanga Sam, Getty Images
