Los pacientes ya no sólo prueban la IA para obtener consejos de salud, sino que confían en ella.
A último escaneo Encontró que más del 57% de los participantes tenían una visión mayoritariamente positiva de la IA en la atención sanitaria. ¿El resultado? por todo el mundo, Más de 40 millones de personas recurren a ChatGPT todos los días en busca de información de salud.
Los Centros de Servicios de Medicare y Medicaid (CMS) también han marcado un hito al priorizar la IA conversacional como un caso de uso crítico para los primeros en adoptar su nuevo marco de interoperabilidad.
OpenAI recientemente dio un gran paso en esta área con su lanzamiento Validez de ChatGPTque permite a los consumidores cargar sus registros médicos y obtener consejos. La Antropía tuvo entonces su propia revelación, donde se reveló Claude Salud Para proveedores, pagadores y consumidores.
Estas y otras medidas representan un gran punto de inflexión para la industria del cuidado de la salud, que durante la última década ha intentado repetidamente involucrar a los consumidores con sus datos de salud, con distintos niveles de éxito. Pero aunque estos descubrimientos parecen interesantes, no resuelven un problema crítico:
¿Qué pasa si el consejo no es suficiente?
Hasta que la IA pueda atravesar la pantalla para realizar un examen físico o recetar medicamentos, el consejo predeterminado seguirá siendo “Vaya a ver a su médico”. Esto devuelve al paciente al mismo camino agotador de buscar citas, navegar por directorios de proveedores y permanecer en espera.
Cuando el paciente finalmente llega a la preciada visita, basándose en información de una fuente que el médico no ha examinado, surgen más fricciones. El paciente dedica tiempo a parafrasear lo que dijo la IA antes de que el proveedor pueda comenzar el diagnóstico y el tratamiento.
Más allá de la navegación: ¿clasificación por IA?
Si buscamos detener esta rutina, un avance que podemos ver es la movilidad integrada en la atención. Esto puede venir en forma de…
- Los agentes de IA navegan por puertas de entrada analógicas y se encargan de parte del trabajo preliminar para encontrar un proveedor para los pacientes consultando los directorios de proveedores y llamando a la recepción.
- Las organizaciones con capacidad de atención buscan de forma proactiva lugares donde los pacientes ya estén intentando encontrar asesoramiento sanitario.
Ninguno de los dos refleja la realidad actual, pero no son difíciles de imaginar con indicios de anuncios ChatGPT y contenido patrocinado que saldrán en 2026. Combine eso con una industria sólida existente en movilidad de atención al paciente, y no tendrá que mirar muy lejos para verlo en el futuro.
Pero existe un mayor potencial en la forma de organizaciones proveedoras que clasifican esta IA internamente. En lugar de navegar por mensajes grabados fuera del horario laboral o conducir hasta un centro de atención de urgencia con un tiempo de espera desconocido, los pacientes y cuidadores pueden ser recibidos por una amigable IA médica.
Una vez que se recopilan los datos históricos y los síntomas, la enfermera de triaje impulsada por IA puede brindar asesoramiento en el hogar adaptado al nivel de conocimientos de salud del paciente (a veces, tomar ibuprofeno y una buena noche de sueño realmente es suficiente), dirigir al paciente al modo de emergencia o ayudar a programar una cita de seguimiento con el consultorio.
La clave aquí es una transición fluida hacia el proveedor. Dado que el servicio será proporcionado por la práctica, los médicos pueden revisar guiones, desarrollar planes de seguimiento y tal vez incluso proporcionar barreras sobre cómo apoyar a los pacientes. La experiencia ayuda a mantener la relación con el paciente y asegura la urgencia del tratamiento.
Algunas organizaciones ya están experimentando con este tipo de modelo, combinando IA médica orientada al consumidor con una ruta en vivo hacia las citas de telemedicina. Es una buena apuesta que este modelo se expanda para incluir una gama más amplia de entornos de atención, lo que ayudará a brindar una experiencia más consistente al paciente.
Después de todo, un paciente recibe el mismo nivel de servicio de una enfermera de triaje impulsada por IA, incluso si se comunica con ella en medio de la noche o durante un turno corto.
Tanto para los pacientes nuevos como para los existentes, la clasificación por IA tiene el potencial de hacer la vida más fácil y ayudar a aliviar el aluvión de llamadas entrantes que enfrentan los proveedores, todo ello manteniendo la santidad y continuidad de la relación paciente-proveedor.
¿Cómo encaja la IA?
Al igual que con cualquier nueva innovación, la industria de la salud tendrá que lidiar con los límites de cómo los modelos actuales de gobernanza, infraestructura y pago abordan estos nuevos patrones, enfrentando preguntas como:
- ¿Cuántos consejos de salud es apropiado que proporcione la IA?
- ¿Cambiaría esta línea si el chatbot fuera ofrecido por un grupo de proveedores, en lugar de que el paciente lo encontrara de forma independiente?
- ¿Cómo se puede ver esta tecnología en el ecosistema de interoperabilidad, especialmente cuando se trata de obtener datos externos?
Esta última pregunta en particular es una que nos resulta cercana y querida. En el mundo de la interoperabilidad hemos pasado los últimos años debatiendo intensamente qué constituye una cura. Un agente de IA que desempeñe esta función de “clasificación” no encaja perfectamente en el acceso individualizado (IAS) o en la definición actual de tratamiento bajo TEFCA.
Por eso es importante que nos preparemos para este futuro e incluso fomentemos la innovación. Al considerar un caso de uso, debemos observar quién está implementando la tecnología. En los casos en que los proveedores hagan llamadas, se debe aplicar una definición de tratamiento en evolución.
Preparémonos para resolver la inteligencia artificial.
La clasificación por IA tiene el potencial de transformar las operaciones de atención médica al mejorar la eficiencia, mejorar los resultados y apoyar a los profesionales en entornos de alta presión. Todo esto conduce a una mejor atención al paciente.
Aunque todavía estamos en los primeros días de este tipo de modelado, la aparición de modelos de IA para el cuidado de la salud, la defensa de los CMS por casos de uso de IA conversacional y la fuerte inversión en IA orientada al médico sugieren que no pasará mucho tiempo antes de que se generalice.
Pero las regulaciones y restricciones sobre los datos de los pacientes (incluida la ambigüedad de los flujos de trabajo de clasificación de IA en el tratamiento en comparación con otros tipos de cáncer) siguen siendo un desafío muy real para esta visión.
Se necesitará la colaboración entre los principales innovadores de la industria para abordar estos desafíos, aprovechar el potencial revolucionario de la tecnología y ayudar a los proveedores a llegar a donde… Amnistía Internacional tendencia, en lugar de simplemente establecerse donde estaba.
Acerca de Ada Glover
Ahí está Glover Es cofundador y director de producto de salud de zeusuna plataforma de datos de atención médica que permite una atención basada en el valor al brindar a los proveedores una vista integral y en tiempo real del historial de atención de cada paciente en forma de un registro de paciente compartido. Antes de Zus, Ada dirigió equipos en athenahealth y Zearn.
