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Cómo el Advanced Analytics y la IA están transformando la atención médica

Cómo el Advanced Analytics y la IA están transformando la atención médica
Por: el Dr. Jeff R. Livingstone, Vicepresidente y Director Mundial de Ciencias de la vida y Atención médica de Unisys

Muchas organizaciones de atención médica ya han comenzado a cambiar del modelo tradicional de tarifa por servicio a un modelo de atención basada en el valor (VBC, por sus cifras en inglés) en el que los proveedores están incentivados a brindar atención proactiva y coordinada en un esfuerzo por ofrecer mejores resultados a los pacientes. Sin embargo, el análisis avanzado de atención médica junto con la inteligencia artificial (IA) representan piezas críticas para el futuro de la VBC y ayudarán a cambiar el panorama fundamental de la medicina en los próximos 12 a 24 meses.

En su esencia, el modelo VBC representa un cambio de mentalidad: dejar de pensar que el paciente es simplemente una persona que necesita tratamiento para pensar que el paciente es un cliente que compra un producto. Eso significa que el crear una experiencia global positiva para el cliente es más importante que nunca. Ser capaz de aprovechar la tecnología innovadora para fortalecer el modelo VBC de un proveedor es la clave no solo para brindar una atención al paciente lo más efectiva posible, sino también para brindar una experiencia óptima al cliente. Y en este aspecto, la tecnología disruptiva puede jugar un papel muy importante.

Los datos analíticos (Advanced Analytics) y la inteligencia artificial tienen un gran potencial para generar impactos positivos y significativos en la atención, los diagnósticos de los pacientes y la intervención médica.

El Advanced Analytics impulsará nuevos modelos de tratamiento de entrega
Tal vez ninguna tecnología juega un papel tan crítico en el éxito de la VBC como lo hace el análisis avanzado de datos. El próximo año, los análisis estimularán nuevos métodos de tratamiento del paciente para mejorar la calidad de la atención. Específicamente, los tableros interactivos creados con datos analíticos ayudarán a las instituciones médicas a visualizar la eficacia de varios programas de tratamiento, filtrar datos para identificar pacientes en riesgo y detectar patrones para ciertas afecciones y comorbilidades.

Las aplicaciones de la vida real para estos datos son especialmente importantes en áreas como el manejo de opioides, una preocupación creciente en los Estados Unidos. Por ejemplo, las firmas de datos de prescripción pueden ayudar a los proveedores a visualizar e identificar asociaciones entre los números de diagnósticos, scripts y resurtidos por región. A partir de ahí, los proveedores podrán aplicar activamente medidas preventivas, en lugar de esperar a tratar de manera reactiva a los pacientes que se han vuelto adictos a los opioides.

La inteligencia artificial conducirá a diagnósticos de pacientes mejores y más rápidos
El uso de la IA en el cuidado de la salud se refiere, está en sus primeros pasos. Un estudio reciente de ejecutivos de la industria sugiere que solo una cuarta parte de los encuestados había logrado una tracción significativa con un programa piloto de IA en este sector.

A pesar de esta baja aceptación, predecimos que la IA pronto generará mejoras significativas en el continuo de atención al paciente, en particular en lo que respecta a diagnósticos. Por ejemplo, los algoritmos de AI ya pueden leer correctamente imágenes médicas mucho más rápido que los médicos. A medida que estos algoritmos de autoaprendizaje evolucionen el próximo año, las lecturas serán cada vez más precisas. La interacción con un mayor número de conjuntos de datos de entrenamiento facilitará la lectura basada en la máquina para el reconocimiento y, en última instancia, el reconocimiento a la recomendación. Esto conducirá a diagnósticos más rápidos y precisos y como resultado, una mejor atención al paciente.

En cuanto a los diagnósticos médicos, muchos de los procesos actuales todavía requieren muestras físicas recolectadas mediante biopsias invasivas, lo que conlleva ciertos riesgos. Sin embargo, en el próximo año podemos esperar que los modelos de reconocimiento de patrones, que toman los aportes de una variedad de información médica y no médica, desempeñen un papel cada vez más crítico en el diagnóstico. Esto significa que, en algunos casos, ya no será necesario el muestreo de tejido, lo que evitará que los pacientes reciban procedimientos dolorosos y riesgosos.

Telesalud se podrá generalizar
La Telesalud, o la provisión de atención médica a lugares remotos, tiene el potencial de ampliar a gran medida el acceso a la atención y así reducir los costos para los pacientes. Desafortunadamente, varias barreras, incluidas las políticas de reembolso, han impedido que la Telesalud gane una importante penetración en el mercado. Sin embargo, a medida que las poblaciones de trabajadores migran fuera de las ciudades, comienzan a trabajar de forma remota y adquieren un rendimiento de banda ancha más confiable y rápido, que impulsarán cada vez más formas nuevas y asequibles de acceder a la atención. Esto incentivará a más proveedores a adoptar tecnologías de Telesalud como parte de su oferta estándar en los próximos dos o tres años.

El crecimiento de los dispositivos conectados, impulsado por la tecnología de Internet de las cosas, ha ampliado el horizonte de lo que ahora es posible. Aunque la mayoría de las personas piensan en la Telesalud es una simple videollamada con un médico, las modernas tecnologías de IoT en combinación con las telecomunicaciones modernas pueden proporcionar una experiencia completamente inmersiva. Sin embargo, es importante que los proveedores tengan presente los riesgos de seguridad y privacidad que pueden acompañar a la tecnología conectada. Además, es de vital importancia para los proveedores trabajar con proveedores confiables capaces de ofrecer tecnología de información de salud y estrategias de seguridad al mismo tiempo que protegen a los pacientes y su información.

La experiencia del cliente es la clave para tener éxito en el futuro de la medicina. En última instancia, aquellas organizaciones que aprovechen la inteligencia artificial y los análisis avanzados a su máximo potencial serán las más adecuadas para ofrecer una experiencia perfecta a sus clientes, al otorgar a los pacientes un mayor control sobre su propia atención médica.

Acerca del Autor
Jeff R. Livingstone, Ph.D., es el Vicepresidente y Director Mundial de Ciencias de la vida y Atención médica de Unisys . Cuenta con más de 30 años de experiencia y conocimiento sobre la ciencia del descubrimiento de medicamentos y la ingeniería molecular, así como sobre la ciberseguridad y la experiencia en modernización de TI dentro de la industria.

 

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