El mercado de los asistentes de escritura ambiental en el sector sanitario sigue en plena ebullición, ya sea que se interprete como una fiebre del oro o una burbuja de la IA. Atrayendo inversiones estratosféricas, como la ronda de financiación de 300 millones de dólares anunciada por Abridge en junio, esta tecnología se ha erigido rápidamente como una de las aplicaciones de la IA con mayor impacto en la salud. Conforme crecen el entusiasmo y la financiación, también lo hacen las expectativas de los inversores y la saturación del mercado, algo evidente con el lanzamiento de soluciones propias por parte de los historiales clínicos electrónicos. Mientras las startups compiten por diferenciarse, las empresas consolidadas aprenden de sus socios proveedores para desarrollar sus propias herramientas.
Para demostrar un retorno de la inversión que vaya más allá de reducir el desgaste profesional de los médicos y ofrezca los rendimientos económicos que esperan sus socios, estas empresas están ampliando su enfoque más allá de la documentación clínica hacia soluciones para el ciclo de ingresos. Es un paso lógico que sigan el dinero, especialmente cuando se prevé que el mercado de garantía de ingresos alcance los 1.600 millones de dólares para 2033.
Ya vimos este patrón durante el auge de la telesalud en 2020. Cuando los proveedores de HCE y los sistemas sanitarios lanzaron sus propias herramientas de visitas por video, las empresas de telesalud se vieron obligadas a adaptarse. Para mantener su relevancia, se expandieron hacia la gestión de enfermedades crónicas, el monitorio remoto de pacientes y la salud mental. Al enfrentarse a la amenaza de quedar obsoletas, evolucionaron de ser vistas como una mera función a convertirse en plataformas integrales de atención.
Aún así, en muchos aspectos, la incursión de los asistentes en el ciclo de ingresos equivale a poner una tirita en una herida que claramente necesita cirugía. Como aprendimos con el boom de la telesalud, las funciones serán absorbidas, mientras que los cimientos perdurarán. Los asistentes no pueden seguir asumiendo funciones adyacentes con la esperanza de mantener su relevancia.
Si bien estas expansiones de producto pueden ayudar a llenar pequeños vacíos entre la documentación y la facturación, los asistentes nunca fueron diseñados para solucionar las causas profundas de las fugas de ingresos. Por sí solos, no pueden resolver las fallas sistémicas que enfrenta nuestro sistema, como las ineficiencias en la codificación, las denegaciones de reclamaciones y los cuellos de botella administrativos creados por las demoras en las autorizaciones previas, lo que en conjunto cuesta a los sistemas de salud miles de millones de dólares en ingresos cada año.
Los márgenes de explotación son mínimos, las denegaciones han aumentado un 52% interanual, y cada reclamación rechazada supone una amenaza para la capacidad de operar de un sistema sanitario o grupo de proveedores, y en algunos casos, para seguir abiertos. En este entorno, una documentación precisa es solo la mitad de la batalla; el verdadero desafío radica en asegurar que cada encuentro se codifique y reembolse correctamente desde el primer momento.
No se trata solo de automatizar la documentación, sino de desplegar soluciones de IA conformes y transparentes que puedan interpretar los requisitos de los pagadores, reducir alucinaciones y alinearse con los procesos tanto de la organización como del lado del asegurador. El objetivo no debería ser solo capturar lo dicho en la consulta, sino garantizar que cada detalle clínico se traduzca en códigos precisos y conformes.
Cualquier herramienta que aún requiera que un codificador humano verifique su precisión no está resolviendo el problema real. La mayoría de los asistentes de IA están diseñados para una transcripción uno a uno, convirtiendo las conversaciones de los médicos en notas escritas, en lugar de poseer la lógica especializada necesaria para generar códigos de facturación precisos. Una codificación con IA efectiva implica más que transcribir la atención con precisión; también debe comprender los requisitos de los pagadores, los patrones de documentación y el contexto clínico. Mientras las herramientas del ciclo de ingresos sigan dependiendo de la revisión y corrección humana, la parte más costosa y lenta del proceso permanece intacta.
En su estado actual, las herramientas del ciclo de ingresos construidas por asistentes son soluciones rápidas, no soluciones a largo plazo. Las organizaciones deben centrarse en atacar la causa real de las denegaciones en lugar de solo los síntomas.
Las organizaciones sanitarias necesitan invertir en tecnologías que apliquen la IA directamente al proceso de codificación en sí. Estas soluciones permiten interpretar la documentación clínica en tiempo real, aplicar la lógica correcta y las configuraciones de los pagadores, y generar reclamaciones conformes automáticamente, eliminando la necesidad de un largo proceso de revisión manual que solo ralentiza el reembolso.
Debo dejar claro que no considero a las soluciones de codificación con IA y a los asistentes ambientales como competidores. De hecho, creo que alinearlas representa una de las oportunidades de colaboración más significativas en el espacio de la tecnología sanitaria.
Los asistentes ambientales son fantásticos capturando la historia del paciente; la codificación con IA asegura que esa historia se traduzca en que la organización sea pagada a tiempo y en su totalidad. Cuando se usan juntos, pueden cerrar el círculo entre la atención clínica y la sostenibilidad financiera. Pero por sí solos, los asistentes no pueden resolver la crisis de ingresos.
Las soluciones de codificación con IA aportan algo que los asistentes no tienen: la capacidad de analizar la documentación y proporcionar ideas a los médicos para ayudarles a formular o capturar detalles de manera que reduzcan el riesgo de denegación de reclamaciones. Mientras los asistentes ambientales facilitan la documentación, la codificación con IA hace que el reembolso sea más preciso y eficiente. Esto no es solo una limitación técnica, sino también estructural. La persona o herramienta responsable de la documentación no debería ser necesariamente la misma que valida dicha documentación. La codificación con IA puede proporcionar a los clínicos retroalimentación real basada en reglas sobre cómo documentar de manera más clara o completa, pero lo contrario no es cierto; los asistentes no pueden guiar la codificación porque no comprenden su lógica.
A medida que vemos a empresas lanzar más soluciones dirigidas al ciclo de ingresos, es hora de distinguir la emoción del impacto. El futuro no lo definirá quién construya el mejor asistente con el complemento más llamativo, sino quienes logren cerrar el círculo entre la documentación clínica y el reembolso.
Foto: Afry Harvy, Getty Images
Nitesh Shroff es consejero delegado y cofundador de Arintra, una destacada plataforma de codificación autónoma. Posee un doctorado en Aprendizaje Automático por la Universidad de Maryland y es inventor con más de 30 patentes y publicaciones. Criado en una comunidad empresarial, Nitesh desarrolló un instinto para la asunción de riesgos, una obsesión por el cliente y la perseverancia para construir desde cero.
A lo largo de su carrera, Nitesh ha aplicado la IA y tecnologías de vanguardia para resolver problemas de alto impacto donde la precisión y la fiabilidad son esenciales. Como uno de los primeros ingenieros en Zoox y Light, desarrolló tecnologías fundamentales para el rendimiento y la seguridad de los vehículos autónomos. Sus contribuciones en I+D en Qualcomm, Cisco y MERL obtuvieron numerosos premios y llevaron innovaciones a millones de usuarios en todo el mundo. En Arintra, aplica ese mismo enfoque basado en la precisión a los flujos de trabajo del ciclo de ingresos sanitarios, ofreciendo una plataforma de última generación y nivel empresarial para uno de los dominios más regulados y complejos.
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