Como médico, tengo una confesión que hacer.
Durante la típica consulta médico-paciente, hablamos sobre los problemas de salud del paciente, ofrecemos orientación clínica, enfatizamos la importancia de seguir las indicaciones y lo despedimos. Pero la verdad es que esto es noble en intención, pero deficiente en la ejecución real.
Para la próxima vez que vemos al mismo paciente, a menudo no tenemos ni idea de qué ha pasado realmente con su salud y si ha seguido nuestras recomendaciones para tomar su medicación, controlar su presión arterial, aumentar su actividad y demás.
Esto se debe a que, como médicos, dependemos casi por completo de la información que aparece en la historia clínica electrónica (HCE) del paciente, y esa visión limitada simplemente no es suficiente para obtener una imagen completa de su salud.
Con demasiada frecuencia, las HCE documentan las consultas pero se pierden información que refleja la narrativa completa de salud del paciente, lo que limita su eficacia para rastrear el progreso y medir el éxito.
Es como leer un diccionario que solo incluye palabras de la “A” a la “M”: está incompleto. Para obtener una visión completa de la salud de un paciente, los médicos deben incorporar otras fuentes de datos en su toma de decisiones, como dispositivos ponibles, datos de seguros, comunicaciones con el paciente e información de altas y traslados.
Más datos diversos, una atención más integral: Ampliarse más allá de la consulta permite a los médicos pasar de una atención reactiva a una proactiva, respaldada por una visión más holística de cada paciente. He aquí algunas formas en que los datos adicionales, externos a la HCE, refuerzan esa misión:
Datos de wearables: Dispositivos cotidianos como relojes inteligentes y pulseras de actividad generan flujos continuos de información sobre niveles de actividad, frecuencia cardíaca, sueño y más. Los médicos que pueden ver tendencias en estos datos pueden detectar signos tempranos de depresión, intervenir cuando los pacientes no cumplen con sus objetivos de actividad y monitorizar la recuperación tras un alta hospitalaria. En lugar de esperar meses para evaluar el progreso, los clínicos pueden realizar intervenciones preventivas a tiempo.
Datos de seguros (Claims): Los partes de seguros proporcionan un registro completo de dónde recibe atención el paciente, qué medicamentos surte y qué procedimientos se realiza, a menudo fuera del alcance de la HCE de su médico de cabecera. Estos datos pueden revelar lagunas críticas, como recetas no surtidas o pruebas duplicadas, y ayudar a evitar costes y riesgos innecesarios. Por ejemplo, saber que un paciente se hizo una tomografía computarizada en otro estado podría evitar una repetición innecesaria de la prueba, ahorrando daños y gastos.
Datos de comunicación: Gran parte de la atención sanitaria ocurre fuera de la sala de reconocimiento a través de llamadas, mensajes seguros y notas del personal. Estas interacciones suelen contener contexto esencial, como que un paciente revele que no puede pagar su medicación o que está lidiando con efectos secundarios. Cuando se capturan y analizan, los datos de comunicación proporcionan una alerta temprana de problemas clínicos, destacan barreras para la adherencia y sacan a la luz determinantes sociales de la salud que de otro modo podrían pasarse por alto.
Datos de ingresos, altas y traslados (IAT): A diferencia de los datos de seguros, que pueden tardar meses, los feeds de IAT proporcionan actualizaciones en tiempo real cuando los pacientes ingresan, son dados de alta o se trasladan entre centros de atención. La visibilidad oportuna de estos eventos permite a los clínicos hacer un seguimiento rápido tras las hospitalizaciones, una ventana crítica para prevenir reingresos y asegurar transiciones de cuidado fluidas.
En conjunto, estas fuentes de datos adicionales crean una historia del paciente más completa, permitiendo a los médicos practicar una medicina que es proactiva, personalizada y precisa.
No más tecnología, sino mejor tecnología
La ironía es que, aunque se suponía que la tecnología haría la atención sanitaria más eficiente, a menudo ha tenido el efecto contrario. La documentación excesiva, la gestión del correo y los sistemas de datos fragmentados han llevado a los médicos al límite.
Por ejemplo, un estudio encontró que un médico de atención primaria necesitaría 26.7 horas cada día para proporcionar toda la atención preventiva, crónica y aguda recomendada por las guías, junto con la documentación requerida y la gestión de correo para su lista de pacientes. Otro reveló que uno de cada cinco pacientes de urgencias llega con una historia clínica más larga que Moby Dick. Y, en promedio, los médicos dedican más de 16 minutos por encuentro navegando por la HCE en lugar de conectar directamente con los pacientes.
El camino a seguir no es simplemente añadir más tecnología, sino introducir herramientas que trabajen con los médicos, no en su contra. La inteligencia artificial (IA) y los modelos de lenguaje extenso (LLM) son especialmente prometedores al hacer el trabajo pesado de destilar inmensas cantidades de información en ideas claras y accionables.
En lugar de revisar innumerables puntos de datos de las HCE, los seguros y los wearables, los médicos pueden recibir resúmenes priorizados, como por ejemplo de un paciente que recientemente no renovó su medicación, mostró un descenso en sus niveles de actividad y visitó urgencias la semana pasada. Estas tecnologías pueden sacar a la luz la información más relevante en el momento adecuado, permitiendo a los médicos intervenir antes, concentrarse en las interacciones con el paciente y reducir la sobrecarga cognitiva.
Una medicina más inteligente y proactiva
La atención sanitaria de hoy requiere más que la instantánea parcial que ofrece la tecnología heredada. Al integrar fuentes de datos diversas como wearables, seguros, comunicaciones y feeds de IAT, los clínicos obtienen una visión integral y en tiempo real de la salud de sus pacientes.
Cuando se combina con herramientas impulsadas por IA que filtran y contextualizan esta información, el resultado es una atención que no solo es más eficiente para los médicos, sino también más efectiva para los pacientes. Avanzar no se trata de añadir complejidad. Se trata de permitir una medicina más inteligente, proactiva y centrada en el paciente.
Foto: elenabs, Getty Images
El Dr. Mahadevan
es Cofundador y Director Médico de Fold Health
y Profesor de Medicina de Emergencia (Emérito) en la Universidad de Stanford.
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