Con una gran experiencia en el sistema de salud público chileno, Lian Fuentes, Subgerente de Sistemas de Información en Salud en Rayen Salud, describió el aporte que puede hacer la tecnología en el sector y detalló las implementaciones que están contribuyendo a mejorar la calidad de atención y el nivel de cobertura poblacional en Chile.
Por Rocío Maure
Tal como se presentó en el panel de innovación nacional durante el HIMSS Chile, Rayen Salud hace un gran aporte a la atención primaria chilena a través de su historia clínica electrónica y de proyectos de inteligencia artificial como inteligencia sanitaria. En una conversación exclusiva con E-Health Reporter Latin America, el Subgerente de Sistemas de Información en Salud de la compañía, Lian Fuentes, describió la situación actual del sector salud chileno, el impacto de la nueva normativa a nivel nacional y el potencial de las soluciones de salud digital para mejorar los índices de prevención y atención eficiente.
. Recientemente, en el marco de HIMSS Chile, presentó las innovaciones que ofrece Rayen Salud y destacó la importancia de aplicar estas tecnologías a la atención primaria. ¿Podría describir cuáles son los principales desafíos que enfrenta actualmente la APS en Chile?
En el país, tenemos una APS que es mayoritariamente de administración municipal y pública; si bien están los servicios de salud, la atención primaria depende de cada municipalidad. Esto permite tener una salud basada en el territorio que, además, tiene un enfoque de salud familiar, por lo que el centro de salud conoce el contexto familiar de cada paciente.
La salud familiar tiene principalmente dos focos: la atención de morbilidad y la atención preventiva. La salud preventiva es fundamental en la atención primaria y para eso se generan muchos controles que mantienen a la población compensada cuando tienen patologías crónicas como diabetes o hipertensión. Pero la pandemia nos dejó como consecuencia una drástica disminución de los controles que se realizan las personas con este tipo de patologías; por ejemplo, en los programas de salud cardiovascular, los controles se redujeron un 60%. Esa disminución afectó el cumplimiento de los tratamientos y por eso estamos desarrollando iniciativas que puedan alcanzar a esas poblaciones de riesgo.
. ¿Nos podría dar un ejemplo de cómo puede contribuir la tecnología a mejorar esta situación?
Como Rayen, le damos servicio al 76% de los centros de salud de APS del país, por lo que estamos muy enfocados en la atención primaria. Las intervenciones que hacemos tienen un impacto significativo porque alcanzan una muestra muy grande del país. En ese contexto, nos propusimos desarrollar una iniciativa que nos permitiera trabajar en la salud de la mujer, particularmente en los programas de prevención y screening para cáncer cérvico-uterino, y descubrimos que la inasistencia a controles registrada en el sistema era de un 48%.
Entonces, creamos un sistema de rescate automatizado del paciente, un sistema gestión integrado de pacientes (SGIP): el sistema identifica automáticamente a los grupos de riesgo y, a medida que el establecimiento genera horas de agenda disponibles, el algoritmo de IA empieza a llamar a las pacientes. Una vez que la paciente acepta un horario, ya queda agendado. Gracias a este sistema, se aumentaron los niveles de cobertura porque se hizo un 50% más de exámenes que el año anterior (donde la pesquisa era manual) y también se aumentó la cobertura de personas que no estaban en el radar del centro de salud. A su vez, se redujo la carga administrativa de los funcionarios que realizaban estas tareas. Esta iniciativa ya se implementó en 3 zonas territoriales distintas y la estamos extendiendo.
. El año pasado, la estrategia EMILIA ganó el ACTI Tech Awards en la categoría de Transformación Digital Industria, ¿cómo describiría a EMILIA?
EMILIA es el nombre que le dimos a nuestra estrategia de incorporación de IA en salud. Todos nuestros proyectos que están incorporando IA están dentro de este concepto porque hay distintas técnicas que conversan. Por ejemplo, en el caso del SGIP, la información que toma el algoritmo se toma del registro clínico electrónico de Rayen y, a medida que el centro habilita cupos para el agendamiento, el robot empieza a llamar a los pacientes que tiene perfilados como población de riesgo para ofrecerles un turno. De esta forma, incluimos varias técnicas: el perfilamiento de la población basada en los datos; la llamada automatizada por un bot que va hablando con la persona, que no implica apretar botones, y en base a la respuesta genera el agendamiento; y por supuesto tiene la integración con la historia clínica.
. ¿Qué otras soluciones abarca esta estrategia con inteligencia artificial?
Hay otra iniciativa que usa IA generativa y un modelo grande de lenguaje (LLM) que estamos desarrollando para salud, que permite generar resúmenes del registro clínico electrónico: en el momento de la atención, EMILIA presenta un resumen de la persona para obtener fácilmente la información clave.
Otro caso práctico, que vamos a implementar este mes en Santiago, es la generación automatizada de la epicrisis. Normalmente, el alta de un paciente demora varias horas porque implica muchos procesos y generación de documentos. Con EMILIA y la IA generativa, creamos un asistente que toma el episodio y le presenta una propuesta de epicrisis al equipo médico. Hicimos pruebas con episodios reales y realizamos evaluaciones con doble ciego para comparar la epicrisis humana y la del robot. En los resultados preliminares, las epicrisis de la versión más actual de EMILIA obtuvieron un puntaje más alto que las humanas en lo que respecta la completitud del texto y la usabilidad clínica. Además, la demora fue de 5 o 7 minutos.
Otra línea en la que estamos trabajando es generar asistentes para mejorar la calidad del registro clínico electrónico, ya que toda la información disponible depende de un registro completo y correcto de la atención, y ahí hay un espacio donde podemos mejorar como país. Estamos generando asistentes que evalúen completitud del registro y cierre adecuado de la ficha. Lo estamos haciendo con modelos de regresión que nos permiten fortalecerlo.
. La Unión Europea ya decretó un Reglamento para establecer normas en materia de inteligencia artificial. Chile es uno de los países más avanzados en este tipo de normativa en nuestra región. ¿Cómo impacta el proyecto de ley de IA de Chile a la hora de implementar estas soluciones?
Es muy importante el proceso que estamos viviendo como país y la forma en que estamos avanzando en regulación. Ya tenemos bastantes normas en lo que respecta a la protección de datos personales y al uso del registro clínico electrónico en el contexto de la atención. En este momento, hay dos líneas que se están desarrollando: la ley marco de inteligencia artificial y la ley marco de ciberseguridad, y las dos van a ser muy importantes para este proceso. La normativa puede permitir orientar cómo utilizar estas tecnologías con menor riesgo para los datos personales. Sin embargo, la ley marco de ciberseguridad también presenta otros desafíos, ya que se van a definir operadores que son quienes resguarden información sensible y van a tener que cumplir un rol muy importante en la protección de estos datos. Eso va a requerir incrementar los niveles de ciberseguridad, el modo de acceso a los datos, etc. Está proyectado que el reglamento salga en un año, pero la Agencia Nacional de Ciberseguridad (ANCI) ya está haciendo consultas para ver quiénes serían estos operadores.
. ¿Qué es lo más desafiante y lo más gratificante de trabajar con el sistema público de salud de Chile?
El registro clínico electrónico tiene un alcance tan grande en el país que tenemos la posibilidad de trabajar con muchos equipos distintos, en muchos territorios distintos y así entender muchas realidades distintas. Eso siempre es un desafío, pero también es bonito saber que tiene un impacto real en los pacientes. Y es que los resultados son tangibles: en Chiloé, por ejemplo, se lograron rescatar 792 mujeres para diagnosticar de manera precoz el cáncer cérvico uterino y algo semejante ocurrió en La Pintana, donde se rescataron 400 mujeres gracias al diagnóstico temprano.
A nivel nacional, tenemos el registro nacional de inmunizaciones, tanto del ámbito público como privado, que se lanzó en 2010. Durante la pandemia, fuimos uno de los países más preparados para abordar el plan de vacunación y llevamos la experiencia del COVID-19 al resto de las inmunizaciones. Por nuestro lado, apoyamos la campaña enviando recordatorios automatizados a las poblaciones de riesgo y, si bien era un robot que mandaba esta invitación, nos llegaban muchas respuestas como “Gracias, m’hijito”.
Ver que la población siente que hay una red de salud que la cuida y que está cerca es una de las partes más gratificantes del trabajo.
. ¿Cuál es la recepción por parte de los equipos profesionales de este tipo de propuestas que incluyen IA?
Cuando presentamos estas propuestas, se escucha que el robot va a hacer el trabajo que antes hacía una persona. Por eso, mientras trabajamos con los equipos, insistimos en que el objetivo es abordar las labores tediosas como hacer llamadas. Por ejemplo, hoy día tenemos un estado donde las nutricionistas tienen una inasistencia promedio del 33%. Si tenemos un sistema que mejora la asistencia a los controles, no solo tenemos un mejor uso del recurso humano, sino que enfocamos las labores y la devolvemos a su labor asistencial. No se trata de reducir el personal del sistema de salud, sino de optimizar su funcionamiento para lograr mayor eficiencia..
¿Este tipo de enfoques podría mejorar el problema de las listas de espera?
La lista de espera tiene muchas aristas: si bien hay un tema de oferta y demanda, también hay un tema de gestión, porque a veces los casos ya no están disponibles para ser atendidos o ya recibieron atención; con IA podríamos generar una lista de espera priorizada. Uno puede hacer ese trabajo previo, enfocar los recursos de los funcionarios que gestionan la lista de espera y entregarles datos de los casos que necesitan una gestión distinta. Otra dificultad es identificar cuando el paciente se atendió en otro lado, pero eso se podría anticipar. A estos obstáculos se le suma que la atención secundaria necesita tener exámenes al día; muchas veces, cuando finalmente se asigna el turno, esos exámenes ya no están vigentes. Los motores de IA tienen una potencia que nos permitirían anteponer esos casos y asegurar que esos exámenes estén vigentes y se priorice a esas personas, o asegurar que se realicen los exámenes previamente. La IA no va a terminar con las listas de espera, pero puede ayudar a que la gestión de los casos sea más rápida.
. Para cerrar, ¿cuáles fueron sus impresiones de esta nueva edición de HIMSS Chile?
La importancia de este tipo de encuentros es que existen distintas miradas con respecto a los avances: está la mirada del gobierno que presenta los lineamientos, pero también la de quienes trabajan en territorio, que tienen un aporte significativo del punto de vista de la implementación de estas tecnologías, cuáles son los éxitos y los fracasos.
Además, el intercambio nos permite entender cuál es el rumbo de las políticas, qué se quiere implementar y cuáles son los niveles de avance. Eso es fundamental porque nos orienta a saber dónde necesita más apoyo el país y dónde podría tener más impacto la tecnología. La tecnología por sí sola no tiene ningún valor si no tenemos la capacidad de implementarla correctamente con resultados sanitarios. Por eso siempre medimos lo que estamos haciendo. Cuando ves los resultados, toda la implementación de tecnología cobra valor.
