La inteligencia artificial ha generado un impacto innegable en el sector sanitario: desde enfermeros gestores que utilizan asistentes de triaje con IA para priorizar casos y responder con mayor rapidez, hasta herramientas que ayudan a los profesionales a documentar las visitas, o sistemas que automatizan tareas administrativas repetitivas y consume muchos recursos. A medida que aumentan los casos de uso, también lo hace la inversión en IA. Sin embargo, los sistemas de salud están comenzando a evaluar con mayor detenimiento si realmente están obteniendo un retorno de inversión.
Muchas organizaciones pagan precios elevados por herramientas de IA que ahorran un tiempo mínimo, sin considerar la verdadera relación costo-beneficio. Muchas de estas herramientas, adquiridas por miles de dólares por usuario al año, ahorran apenas cinco minutos diarios, lo que hace difícil justificar la inversión. Existe una desconexión fundamental entre lo que se paga por las herramientas actuales, el valor limitado que ofrecen y los sistemas más capaces que surgirán en los próximos años.
Las organizaciones adoptan la IA porque parece algo que deben probar, pero la tecnología aún está en su infancia. Muchas empresas de IA actuales no sobrevivirán porque, al llegar la renovación, no podrán demostrar su valor. Como resultado, las organizaciones muestran dudas y cierta fatiga con respecto a algunos proveedores.
Según el Informe de Gasto en TI Sanitaria 2024 de Bain & Company y KLAS Research, casi la mitad de los proveedores de salud citan el costo como el mayor problema de su stack tecnológico actual. Esto significa que las herramientas de IA con precios altos y un ROI limitado solo añaden leña al fuego.
¿Cómo llegamos a esta situación?
A veces, las herramientas de IA funcionan bien de forma aislada durante la fase piloto, pero surgen dificultades al implementarlas en todo un sistema sanitario. Esto es especialmente cierto cuando requieren integrarse en flujos de trabajo complejos. De hecho, algunos proveedores afirman que grandes clientes utilizan sus aplicaciones cuando, en realidad, quizás solo las usa un investigador en un departamento. Esto significa que estas herramientas aún no han sido probadas y ajustadas para funcionar a gran escala de manera fluida.
El mejor consejo para los sistemas de salud hoy en día es preguntar a los proveedores actuales sobre su estrategia de IA antes de elegir una nueva empresa que ofrece una sola solución. Las empresas establecidas que pueden integrar la IA en los flujos existentes perdurarán, a diferencia de soluciones puntuales que quizás no sobrevivan a la corrección del mercado.
El mismo informe halló que las consideraciones regulatorias y legales son las principales barreras para implementar IA generativa (38–43% de los encuestados). Estas complejidades pueden crear obstáculos adicionales que ralentizan la adopción.
Mientras tanto, muchas herramientas de IA se construyen sobre modelos públicos como ChatGPT, se personalizan ligeramente y se venden con branding sanitario. La aplicación puede sonar innovadora, pero el aporte real que proporcionan suele ser pequeño.
Hasta la fecha, ya se han invertido miles de millones de dólares en IA para healthcare, y vendrán muchos más. Sin embargo, aún no está claro cuánto de esa inversión se traduce realmente en una mejor atención o en ahorros de tiempo significativos. El Foro Económico Mundial observó: "Es pronto para tomar una posición sobre si la IA generativa en el sector sanitario ayudará, dañará o simplemente malgastará miles de millones de dólares sin mejorar la vida de las personas".
Cuatro preguntas antes de su próxima compra de IA
Aunque la promesa de la IA es emocionante, aún es temprano. Muchas herramientas que llegan al mercado simplemente no están listas. Esta incertidumbre está obligando a los líderes de los sistemas de salud a reevaluar sus inversiones.
Luego está la tensión de gestionar múltiples soluciones puntuales. Quizás una herramienta gestiona la documentación, otra solo se encarga de la facturación y el seguimiento de pacientes requiere otra herramienta separada. El costo y la complejidad de estas soluciones puntuales se acumulan con el tiempo. Muchos CIOs ahora dedican tanto tiempo a desentrañar integraciones como a evaluar nueva tecnología.
Esta es una de las razones por las que los sistemas de salud están cambiando el enfoque. En lugar de comprar a nuevos proveedores, vuelven a sus plataformas centrales y preguntan cómo se está integrando la IA en los sistemas que ya utilizan. Estas soluciones puede que no reciban el mismo protagonismo que las startups más novedosas, pero suelen ofrecer un camino más confiable con menos disrupciones.
El Dr. Daniel Yang de Kaiser Permanente está adoptando un enfoque reflexivo sobre este mismo tema. La organización está aplicando una gobernanza transversal a los esfuerzos de IA en investigación, operaciones clínicas, educación y administración. Él cree que la IA debería potenciar el criterio clínico, no reemplazarlo. Cuando Kaiser implementó una herramienta de IA generativa, lo hizo con supervisión y un diseño intencional.
Por todas estas razones, es un buen momento para que los sistemas de salud den un paso atrás y se hagan preguntas fundamentales en lugar de apresurarse a realizar su próxima compra de IA:
- ¿Qué problema resuelve realmente esta herramienta? Busque herramientas que aborden cuellos de botella operativos específicos con resultados medibles. Antes de cualquier piloto, establezca métricas base para el problema que intenta resolver. Una buena herramienta de IA debería mejorar tanto la eficiencia como la calidad. Si solo automatiza procesos existentes sin mejorar los resultados de los pacientes o la satisfacción del personal, probablemente no valga la pena la inversión.
- ¿Cuánto tiempo y dinero ahorra realmente? Calcule el costo real por minuto ahorrado, incluyendo implementación, formación y soporte continuo. Si gasta más de $1,000 por usuario anualmente para ahorrar menos de 15 minutos diarios, el ROI probablemente no justificará los costos de renovación. Concéntrese en herramientas que eliminen pasos completos del flujo de trabajo, no solo que aceleren los existentes.
- ¿Es un piloto o está probado para escalar? Exija evidencias de una implementación exitosa en al menos tres organizaciones de diferentes tamaños y entornos. Busque herramientas que ofrezcan resultados consistentes en poblaciones de pacientes diversas y siempre teste en múltiples entornos clínicos antes de comprometerse con un despliegue a nivel organizacional.
- ¿Se integrará en nuestro sistema existente o añadirá otra capa a un stack tecnológico ya sobrecargado? Priorice herramientas que se integren directamente con su HIS (Historial Clínico Electrónico) y reduzcan el número de sistemas que su personal debe gestionar. Vea con escepticismo cualquier solución de IA que requiera entrada de datos adicional, inicios de sesión separados o interrupciones en el flujo de trabajo.
Es hora de que los sistemas de salud adopten un enfoque más realista para medir el ROI de las inversiones en IA. Uno que separe el valor real de los casos de uso limitados que solo parecen buenos en una demostración.
Foto: phive2015, Getty Images
Como CEO, Andy Flanagan es responsable de la dirección estratégica, la excelencia operativa y el éxito cultural de Iris Telehealth. Con una amplia experiencia en todos los aspectos de nuestro sistema de salud estadounidense y global, Andy se centra en el éxito de los pacientes y clínicos a los que sirve Iris Telehealth para mejorar la vida de las personas. Andy ha trabajado en algunas de las mayores empresas globales y ha dirigido múltiples negocios de alto crecimiento, lo que le proporciona una perspectiva única sobre los desafíos de salud behavioral en nuestro mundo. Andy posee una Maestría en Informática Sanitaria por la Feinberg School of Medicine de la Northwestern University y una Licenciatura en Ciencias por la University of Nevada, Reno. Sus experiencias previas incluyen ser CEO en tres ocasiones, incluyendo la fundación de una empresa SaaS, y ocupar cargos directivos en Siemens Healthcare, SAP y Xerox.
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