La historia clínica electrónica, el intercambio electrónico de datos y la inteligencia artificial aplicada son, sin duda alguna, las grandes revoluciones de la Salud Digital. Los grandes desafíos en la implementación de estos recursos marcan un punto de inflexión para la atención medica.
Por Rocío Maure
El potencial de la salud digital no tiene límites, pero implica un gran compromiso por parte de las instituciones, los profesionales técnicos y los profesionales de la salud. Si la tecnología está disponible, solo resta conocerla en profundidad y analizar la mejor forma de utilizarla a nuestro favor.
Varios paneles del Connect Day 2022, el evento organizado por Philips, priorizaron este aspecto. Por un lado, si bien la historia clínica electrónica (HCE) tiene una adopción cada vez mayor a nivel mundial, los estudios de implementación han demostrado que hay resistencia o dificultades a la hora de utilizarla en la práctica. Para abordar este desafío, se compartieron las mejores prácticas para su adopción, así como también se detallaron las ventajas de la Informática Diagnóstica (EDI), la importancia de basar las plataformas en la nube y las posibilidades de la inteligencia artificial (IA) en las operaciones hospitalarias y el cuidado de la salud.
La historia clínica electrónica
«El objetivo de nuestra investigación es aprender las lecciones de otros hospitales”, explicó Eder Lagemann, Director de Investigaciones de KLASResearch, sobre el trabajo que llevan a cabo en todo el mundo, y en el que participan más de 375 instituciones de salud que representan más de 1000 hospitales.
«Cuando hay un problema con la HCE, muchas veces se señala al proveedor, que tiene parte de la responsabilidad del éxito de implementación, pero el mayor impacto es en el usuario. Por eso, debemos ayudar a ese usuario», señaló Lagemann para quien los 3 pilares que hacen la diferencia en la experiencia del usuario, son la responsabilidad compartida entre el departamento de TI y los profesionales de la salud, la capacitación continua y atender las necesidades del usuario.
«El 58 % de los profesionales de la salud afirmaron que desearían tener más capacitación. Este dato es importante porque muchas veces no queremos incomodar a los médicos, pero es necesario», insistió.
El especialista brindó las siguientes recomendaciones:
. Establecer un mínimo de 5 horas de capacitación para un médico nuevo y de 3 a 5 horas por año luego de esa capacitación inicial.
. Asegurar que el capacitador tenga un perfil similar a quien recibe la capacitación. «Un médico debe capacitar a otro médico, un enfermero a otro enfermero, porque son quienes conocen el trabajo específico que se debe hacer— y debe tener experiencia en la materia.
. El contenido de la capacitación debe abordar un flujo de trabajo basado en ejemplos reales, que esté focalizado en cada especialidad.
. La capacitación debe estar focalizada en la eficiencia, no en las funciones de la HCE.
. Generar equipos de trabajo orientados a la capacitación. Idealmente, debería haber entre 2 y 4 médicos contratados por TI por cada 1000 médicos usuarios, que sigan desempeñándose en sus áreas de especialidad porque sus funciones técnicas no deben ser exclusivas.
. Asegurar la colaboración entre el departamento de TI y el cuerpo clínico, tener un canal abierto para que haya retroalimentación y atender las necesidades de los usuarios.
La satisfacción de las organizaciones es mayor cuando los sistemas de HCE tienen un alto grado de personalización. La investigación comprobó que el 66 % de los médicos tienen poca o ninguna personalización del sistema de Philips, «esto es equivalente a comprar un smartphone y dejar toda la configuración de fábrica», ilustró Lagemann.
La Informática Diagnóstica (EDI)
Philips ha invertido en la nube desde 2013 y cuenta con un grupo de 450 ingenieros y científicos de datos a nivel mundial dedicados exclusivamente a esta área. «Muchos países tienen regulaciones de privacidad de datos muy específicas, entonces utilizan la base de Amazon Web Services, pero Philips se encarga de cumplir con todas las normativas pertinentes», explicó Thierry Verstraete, Líder de Desarrollo Empresarial de Philips.
El experto destacó el desarrollo de módulos que agilizan el proceso; un enfoque que permite a los usuarios trabajar desde una misma página de inicio para acceder a los módulos que necesita cada especialidad.
El objetivo es optimizar los flujos de trabajo y facilitar el trabajo de los profesionales de la salud. Un ejemplo es el caso de la radiología: dado que cada año hay menos profesionales que se dedican a esta área, es necesario optimizar sus tareas para priorizar las placas que deben atender primero.
Tomando como referencia la plataforma digital HealthSuite de Philips, el especialista describió la evolución de la experiencia del usuario para los radiólogos. “Gracias al administrador del flujo de trabajo inteligente, el profesional puede navegar en la plataforma e identificar los estudios que necesitan su interpretación e informe”.
Este tipo de herramientas suponen un cambio de paradigma: el sistema busca el radiólogo más adecuado en base al perfil profesional, la subespecialidad o la disponibilidad, entre otros factores.
“El proyecto también contempla una suite cardíaca que, por ejemplo, podrá realizar un análisis cuantitativo completo en tan solo 20 minutos”, comentó Vestraete y agregó que con la implementación de IA, la plataforma permite extraer informes preliminares y automatizar la redacción del informe a partir del procesamiento de lenguaje natural (PLN).
«Actualmente, hay algoritmos disponibles en el mercado que ofrecen análisis cuantitativos y se podrían incluir en el informe, para ahorrarle tiempo al radiólogo», concluyó el referente de esta solución.
La inteligencia artificial en salud
Sin embargo, Bodo Wiegand, Líder de Estrategia e Innovación Médica advirtió que «la IA no es una solución en sí misma, sino que debe estar conectada a los datos y a un humano”. El referente de Philips afirmó que la IA solo funciona si se combina con un vasto conocimiento clínico y que si bien este recurso está cada vez más extendido, hay un profundo desconocimiento de su alcance y estado de implementación actual.
Para ilustrar las diferencias, Wiegand citó el Apéndice S de la Asociación Médica Estadounidense (AMA, por sus siglas en inglés) y distinguió entre la IA asistida (detecta los datos, peroprecisa interpretación humana), la IA aumentada (analizalos datos, pero también precisa interpretación humana) y la IA autónoma (interpreta los datos automáticamente y hace un diagnóstico). La mayoría de las soluciones disponibles se basan en las dos primeras categorías.
Actualmente hay varios desafíos que incluyen a la IA, pero definitivamente, el desafío principal es el sistema de pago. El modelo de negocio de la IA no tiene precedentes. «¿Cómo podemos calcular el costo si el mercado vira a un modelo de suscripción? Esta modalidad es novedosa para los reguladores y tampoco están en condiciones de establecer la vida útil de esta tecnología», detalló Wiegand.
Por su parte, Thierry Verstraete explicó que, en un mercado que crece a pasos agigantados, ya existen 200 aplicaciones de imágenes clínicas con IA disponibles y aprobadas. Por lo que, para centralizar todas estas opciones, Philips creó el AI Manager; un punto de integración único para almacenar y ejecutar múltiples aplicaciones de IA. “Se trata de una tienda de aplicaciones en la nube para buscar todos los algoritmos disponibles y aprobados por las regulaciones de cada país. Tal como ocurre con el modelo de negocio de Android o iOS, figura el precio y desde allí se pueden suscribir”.
Tal como afirmó Wiegand, el factor humano es esencial para el uso de la inteligencia artificial, pero esta herramienta está revolucionando la atención clínica. Verstraete también invitó a que las instituciones de Latinoamérica que estén interesadas en colaborar con este proyecto y mejorar el desarrollo futuro contacten a Philips para analizar posibles alianzas.
La tecnología ya está disponible, ahora queda en manos de las organizaciones de salud usarlas a su favor y mejorar cada vez más la experiencia del paciente.
