Cuando estaba en la escuela de negocios en 2016, escribí una composición sobre Blockchain y sus implicaciones en la salud. En ese momento, todos los expertos proclamaron con confianza que esta nueva tecnología “revolucionaría” la atención médica. Recuerdo que en ese momento realmente no lo entendía. Los problemas sistémicos que existen en la salud, con incentivos económicos desalineados que impulsan el comportamiento del sistema y que premian la enfermedad en lugar del bienestar, no serían abordados ni remotamente por la tecnología Blockchain. Sin duda, Blockchain ayuda a garantizar la privacidad de los datos, pero eso es una solución puntual, no una solución integral que necesitamos para revolucionar verdaderamente la salud.
El diálogo actual sobre la Inteligencia Artificial generativa (GenAI) me parece en una vena similar. Sí, creo que GenAI puede habilitar soluciones que impactarán notablemente los flujos de trabajo de la salud. Un ejemplo es a través de la automatización de tareas repetitivas de bajo riesgo, como las asociadas con responsabilidades administrativas. Imagina tareas administrativas mundanas manejadas por IA, con excepciones atendidas por usuarios humanos. La automatización de estos flujos de trabajo libera a los médicos para que se centren en sus pacientes y brinden una atención mejorada.
Para que esta tecnología despegue aún más en 2025, GenAI en la salud necesita cambiar de potencial a valor práctico, centrándose en ofrecer beneficios concretos tanto para los médicos como para los pacientes. Los sistemas de salud desarrollarán sistemas de gobernanza sólidos para la evaluación, compra, implementación y monitoreo continuo de las soluciones GenAI, y exigirán un ROI tangible para cualquier solución. Esta transición del ciclo de hype al ciclo de valor se centrará en cuantificar los beneficios de GenAI. Un ejemplo sería medir la reducción de las cargas administrativas, como el ahorro de tiempo y la reducción del agotamiento de los médicos que utilizan herramientas como escribas ambientales.
Sin embargo, para “revolucionar” verdaderamente la salud, necesitamos abordar la necesidad subyacente de esas vastas tareas administrativas que son requisitos fundamentales pero no agregan valor y representan dólares gastados que no tienen impacto en la atención de alta calidad al paciente. Según un estudio reciente en JAMA Network, para que un proveedor de atención primaria reciba $100 en pago por servicios a pacientes, debe gastar $20.49 en costos administrativos. Estos costos administrativos representan un impuesto del 20% sobre la atención al paciente que no aporta ningún valor a mejores resultados de salud.
¿Podría GenAI ayudar a estandarizar los costos administrativos? Las tareas de autorización previa ya están siendo abordadas por GenAI, pero la variabilidad en los requisitos de los pagadores para los datos clínicos de autorización previa y los requisitos de necesidad médica limitan su efectividad. ¿Y si los datos de autorización previa y los requisitos de necesidad médica se estandarizaran en todos los pagadores estatales, federales y comerciales? GenAI también podría analizar la multitud de contratos de pagadores que tienen los sistemas de salud, todos los cuales varían drásticamente entre diferentes líneas de negocios de pagadores estatales, comerciales y federales, para encontrar similitudes y estandarizar los contratos de pagadores. Por último, imagina GenAI como una herramienta que permita un modelo transaccional único que permita a los sistemas de salud realizar transacciones de pagos de manera uniforme para los pagadores estatales, federales y comerciales.
A pesar de lo que algunos puedan afirmar, la IA nunca reemplazará a los médicos, pero podríamos usar la IA para ayudar a mejorar la estructura general en la que se basa el reembolso de la atención médica, disminuyendo costos y liberando gastos para centrarse en actividades directamente relacionadas con la atención al paciente.
Aprovechar GenAI para abordar tareas administrativas, que conlleva sus propios gastos, puede mejorar los flujos de trabajo pero no abordará los problemas fundamentales y sistémicos que enfrenta la salud. Sí, necesitamos una revolución en la salud. Sin embargo, debe venir a través de la estandarización del intercambio de datos, metodologías de pago simplificadas y simplificadas, y una política integral de salud para regular todo lo anterior. Eso requiere esfuerzo y voluntad humanos, sin embargo, puede ser facilitado por GenAI.
Foto: Damon_Moss, Getty Images
Holly Urban, MD, MBA tiene una amplia experiencia en tecnología de la salud y cree en el poder del contenido basado en evidencia para transformar los registros electrónicos de salud más allá de sistemas transaccionales en herramientas que permiten a los médicos proporcionar mejores resultados para los pacientes. Después de ejercer como pediatra de atención primaria, la Dra. Urban trabajó para varias empresas de tecnología de registros electrónicos de salud y contenido basado en evidencia, y ha ocupado cargos de liderazgo en tecnología de la salud durante más de quince años. Antes de unirse a Wolters Kluwer Health, se desempeñó como CMIO en Oracle Cerner, Directora de Gestión de Productos en MCG Health y VP de Gestión de Productos en McKesson Horizon Clinicals.
Este post aparece a través del programa MedCity Influencers. Cualquiera puede publicar su perspectiva sobre negocios e innovación en salud en MedCity News a través de MedCity Influencers. Haga clic aquí para averiguar cómo.