Las iniciativas de seguridad del paciente en un hospital solo son tan eficaces como las herramientas utilizadas para rastrear y analizar incidentes. A pesar de los avances significativos en las últimas dos décadas tras la Ley de Mejora de la Calidad y Seguridad del Paciente de 2005, la notificación de eventos adversos en muchas organizaciones aún apenas roza la superficie de una recolección de datos significativa.
Los eventos de cuasi-error y daño menor a menudo pasan desapercibidos, lo que elimina valiosas oportunidades de aprendizaje tanto para los clínicos como para los responsables de la toma de decisiones. Al igual que la industria automotriz invierte en sistemas de detección de puntos ciegos, la atención sanitaria debería priorizar tecnologías que alerten a los líderes sobre riesgos no visibles, garantizando así una notificación de seguridad más sólida y efectiva.
Los riesgos ocultos de una notificación incompleta
La subnotificación sigue siendo un desafío importante para la seguridad del paciente. Según una estimación, los hospitales solo reportaron un 14% de los eventos de daño experimentados por beneficiarios de Medicare. Parte de la razón por la que los eventos de seguridad no se reportan es que el proceso para registrar uno es excesivamente engorroso. Cuando ocurre un evento adverso –como una caída, una quemadura, una infección, un error de medicación o incluso un “cuasi-error”– el personal hospitalario debe completar manualmente formularios extensos, lo que consume tiempo, lo distrae de la atención directa al paciente y genera inconsistencia en los datos.
Esto significa que los hospitales carecen de datos suficientes para obtener información significativa que pueda ayudarlos a mejorar la seguridad y la calidad de la atención. Con solo una visión fragmentada de la seguridad del paciente, carecen de visibilidad sobre las causas fundamentales y las tendencias que impactan en la calidad asistencial.
Esta brecha en los datos de seguridad crea un ciclo de riesgo persistente. Los hospitales y sistemas de salud necesitan un sistema de notificación más simplificado, integral e intuitivo que les otorgue visibilidad sobre esos puntos ciegos, sin sobrecargar a los clínicos con tareas manuales pesadas.
Cómo la IA puede transformar la notificación de eventos de seguridad
La inteligencia artificial (IA) puede reformular fundamentalmente la notificación de eventos y transformar cómo capturamos y evaluamos los incidentes de seguridad. Por ejemplo, el uso de herramientas de IA puede mejorar la velocidad, precisión y facilidad con la que los hospitales y sistemas de salud documentan eventos de daño y cuasi-error, permitiendo al personal generar informes más exhaustivos sin sacrificar el valioso tiempo dedicado al cuidado de los pacientes.
Cuando se aplican herramientas de IA generativa a datos no estructurados, como notas de voz o descripciones narrativas de un evento, estas pueden completar automáticamente un informe de incidente con consistencia y precisión. Automatizar la notificación de incidentes usando herramientas de IA no solo reduce las tareas manuales para el personal de primera línea, sino que también incentiva a los clínicos a reportar más eventos. El personal no tiene que preocuparse por perder horas valiosas completando informes porque la IA ha agilizado el proceso por ellos. Si un paciente casi recibe una dosis incorrecta de medicación, es más probable que el personal lo reporte. Estos “cuasi-errores” pueden ofrecer a los líderes una imagen más completa de la seguridad del paciente, más allá de los incidentes que involucran daño real.
Las herramientas de IA también pueden mejorar la coherencia y calidad de los datos para eliminar la interpretación subjetiva y reducir el sesgo en la notificación manual.
Por ejemplo, si un paciente se cae de la cama y sufre una lesión, médicos, enfermeras y otro personal pueden tener evaluaciones diferentes sobre la gravedad del incidente. Las herramientas de IA no tienen este sesgo. Categorizarán la severidad de un evento estrictamente según definiciones médicas, brindando a los líderes hospitalarios una imagen más precisa de lo que realmente sucedió.
Cómo las herramientas de IA hacen que los datos de incidentes sean accionables
Para los líderes hospitalarios y de sistemas de salud, la IA no solo agiliza el flujo de datos, sino que los hace accionables. Con análisis automatizado de grandes volúmenes de informes extensos en texto, la IA puede resaltar patrones clave y presentar una visión concisa de las percepciones narrativas, proporcionando a los líderes una visión holística de la seguridad del paciente para fundamentar la toma de decisiones a gran escala.
Por instancia, si las herramientas de IA destacan que una unidad médico-quirúrgica está experimentando más caídas de lo habitual, los líderes podrían determinar que se necesitan medidas de intervención en esa unidad. Si hay más incidentes en ciertos momentos del día –errores de diagnóstico, tratamientos retrasados o comunicación deficiente– estos pueden indicar factores sistémicos más amplios que podrían abordarse brindando al personal de esos turnos capacitación adicional en protocolos de tratamiento.
La IA transforma los datos de incidentes con la capacidad de analizar grandes volúmenes de reportes, resaltar patrones y señalar áreas problemáticas. Estas conclusiones permiten a los líderes hospitalarios no solo identificar tendencias, sino también anticipar riesgos y tomar medidas más dirigidas para mejorar la seguridad del paciente.
Eliminar los puntos ciegos en seguridad del paciente para un futuro más seguro
A medida que los hospitales y sistemas de salud atienden a una población de pacientes cada vez más compleja, con mayores tasas de condiciones crónicas, deberían explorar todas las oportunidades para optimizar los procesos manuales.
Cada incidente que no se reporta porque un clínico estaba demasiado ocupado para completar un formulario extenso es una oportunidad perdida para comprender dónde están esos riesgos invisibles. Las herramientas de notificación impulsadas por IA generativa pueden eliminar los puntos ciegos en los reportes de seguridad, arrojar luz sobre riesgos invisibles y permitir que los hospitales den pasos significativos hacia la construcción de un futuro más seguro para los pacientes.
Existen preocupaciones válidas de que, a medida que las organizaciones de salud escalen el uso de herramientas de IA, habrá consecuencias no deseadas. Es importante que estas organizaciones se mantengan informadas sobre los rápidos desarrollos de la IA. Las empresas que colaboran con hospitales y sistemas de salud deben mantenerse vigilantes para comprender claramente los riesgos potenciales de la innovación en IA y garantizar una implementación y uso responsables.
Manteniendo un humano en el ciclo para una evaluación continua y transparencia, las organizaciones pueden trabajar para mitigar riesgos clave y permitir que la IA sirva como una herramienta para mejorar el juicio clínico, en lugar de reemplazarlo.
Como hemos aprendido de otras industrias, los puntos ciegos son peligrosos, pero pueden detectarse y mitigarse con las herramientas adecuadas. Para el sector de la salud, es momento de abrazar la innovación tecnológica y poner la notificación de seguridad potenciada por IA al volante.
Timothy McDonald, MD, JD, es el director de Seguridad del Paciente y Gestión de Riesgos de RLDatix y profesor de Derecho en la Universidad Loyola de Chicago. Tim es un médico-abogado que ha ayudado a cientos de hospitales y sistemas de salud a implementar un enfoque basado en principios ante eventos inesperados. Está dedicado a comunicarse con honestidad con pacientes y familias, brindar apoyo entre colegas dentro del equipo de salud y utilizar tecnología de software para aprender y mejorar tras eventos de daño al paciente, incluyendo la identificación de oportunidades para reducir disparidades en la atención. Su investigación, con fondos federales, se ha centrado en mejorar la calidad de la atención mientras mitiga problemas de responsabilidad médica y establece metodologías de enseñanza para todos los niveles y profesiones en salud y derecho.
Ha publicado docenas de artículos en revistas revisadas por pares de alto impacto como *Health Affairs*, *Health Services Research* y *The New England Journal of Medicine*. Su trabajo ha sido citado por el Informe de Seguridad del Paciente del Consejo de Asesores en Ciencia y Tecnología del Presidente y por las recientes Medidas Estructurales de Seguridad del Paciente publicadas por los CMS. Es orador destacado en TEDx por su charla “Sanar después del daño en la atención médica”.
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