Los servicios de urgencias enfrentan una presión sin precedentes. Además del creciente volumen de pacientes, la escasez de personal y las mayores exigencias de ofrecer una atención segura y de calidad, estas unidades son también un destino frecuente para algunos de los pacientes más vulnerables, como aquellos trasladados desde residencias de cuidados especializados y otros centros post-agudos.
Con demasiada frecuencia, estos pacientes llegan con información incompleta o desactualizada, lo que obliga a los clínicos a tomar decisiones críticas con un contexto limitado. Los equipos en primera línea deben entonces buscar formas de manejar una demanda y una complejidad mayores sin comprometer los resultados.
Como médico de urgencias, he visto de primera mano cómo esta falta de información puede ralentizar la atención, incrementar costos y conducir a hospitalizaciones evitables. Pero también he visto cómo la inteligencia artificial (IA) puede empezar a cambiar esto. Al llenar vacíos de información clave, la IA permite a los clínicos de urgencias actuar con mayor rapidez y confianza, mejorando la seguridad y la continuidad de la atención entre diferentes entornos asistenciales.
Cerrando la brecha de información
Uno de los mayores desafíos en la atención urgente son los traslados post-agudos. Cuando un paciente de una residencia llega sin documentación clara o con un extenso expediente que debe revisarse manualmente, se pierden minutos valiosos. Los clínicos se ven forzados a repetir pruebas o retrasar tratamientos para entender qué motivó el ingreso.
Las herramientas con IA ahora permiten extraer y resumir rápidamente los detalles más relevantes de la estancia reciente del paciente, como signos vitales, nuevos diagnósticos, cambios en su condición o tratamientos realizados en las últimas 24 horas. Normalmente, en cuestión de segundos, el equipo de urgencias puede ver por qué se trasladó al paciente, qué se ha hecho y cuáles son los siguientes pasos. Esta visión estructurada y en tiempo real ayuda a determinar si la hospitalización es necesaria o si el paciente puede ser estabilizado y regresado a su centro de origen.
Los modelos de IA se construyen sobre algunas de las bases de datos post-agudos más grandes de América del Norte, proporcionando una visión integral de la historia del paciente, pero también oportuna, generalmente actualizada hasta el momento de su traslado. Integrar esta inteligencia directamente en los flujos de trabajo existentes del servicio elimina la necesidad de iniciar sesión en sistemas separados o revisar pilas de formularios e informes en papel con los que suelen llegar los pacientes. Los equipos pueden actuar de inmediato con la información presentada en sus pantallas de historia clínica electrónica, apoyando decisiones más rápidas y basadas en evidencia.
Avanzando en eficiencia y atención basada en valor
Cuando se usa de manera responsable, la IA puede ayudar a los sistemas de salud a lograr ganancias medibles tanto en eficiencia como en calidad. Puede acortar el tiempo de permanencia en urgencias, reducir ingresos innecesarios e identificar a los pacientes con mayor riesgo de rehospitalización. Los planes de atención específicos desarrollados en urgencias también pueden derivar de forma segura a los usuarios frecuentes hacia recursos ambulatorios más apropiados, mejorando el flujo de pacientes y conservando capacidad para las verdaderas emergencias.
Igual de importante, la IA puede fortalecer la seguridad del personal y de los pacientes. Las alertas en tiempo real sobre riesgos conductuales o clínicos permiten a los equipos prepararse antes del contacto con el paciente. Esta advertencia anticipada ayuda a reducir incidentes laborales y mejora la confianza en la atención al lado de la cama. Al reemplazar la incertidumbre con datos procesables, los clínicos experimentan menos estrés y mayor satisfacción, beneficios que se reflejan en la atención al paciente.
La capacidad de evitar ingresos y diagnósticos redundantes también apoya la transición hacia un modelo de atención basado en el valor. Esto se debe a que disponer de información precisa y con contexto en el punto de atención permite una toma de decisiones más rápida y segura, asegurando que los pacientes reciban el nivel de cuidado adecuado en el entorno correcto.
Esto impulsa tanto la sostenibilidad financiera como la continuidad asistencial, generando experiencias más seguras para los pacientes y un uso más eficiente de los recursos para proveedores y pagadores.
Construyendo un continuo asistencial conectado
Sin embargo, a pesar de estas mejoras, los clínicos hospitalarios siguen siendo cautelosos a la hora de integrar profundamente nuevas tecnologías de IA en los flujos clínicos. Por eso, la transparencia en los datos y las recomendaciones es crucial. Después de todo, estas herramientas deben resaltar lo que más importa, no reemplazar el juicio humano, y los clínicos deben poder rastrear cada conclusión hasta la documentación original.
Asimismo, los marcos de IA responsable deben enfatizar la equidad, la rendición de cuentas y la privacidad. Los modelos deben funcionar de manera justa en diversas poblaciones de pacientes, mientras que una gobernanza de datos rigurosa debe garantizar que la información del paciente esté protegida. Cuando se implementa con estas salvaguardas, la IA puede aumentar la confianza clínica en lugar de causar preocupación adicional.
En última instancia, la promesa de la IA en urgencias va más allá de la eficiencia operativa. Estamos construyendo un sistema más conectado que une los entornos agudos y post-agudos al integrar información a lo largo del continuo asistencial. Estos conocimientos empoderan a los clínicos con la información que necesitan en el momento preciso, resultando en una atención más rápida, segura y centrada en la persona.
Los servicios de urgencias seguirán enfrentándose a una demanda y complejidad crecientes. No obstante, ya estamos viendo que el uso responsable de la IA ofrece una oportunidad significativa para los equipos de atención crítica. Además, la IA puede ayudar a posicionar a estos servicios en todas partes como centros neurálgicos para transiciones de pacientes coordinadas, seguras y eficientes a lo largo del continuo de la atención.