Una amarga ironía define el actual sistema sanitario estadounidense. Los pacientes tienen más opciones de atención urgente y telemedicina que nunca, pero recurren cada vez más a chatbots como ChatGPT. La puerta de entrada a la atención está rota, y como respuesta, los pacientes buscan respuestas donde sea que puedan.
El problema:
Más de 115 millones de “visitas por enfermedad” saturan las consultas de atención primaria cada año, y la escasez de médicos de cabecera seguirá agravándose en los próximos años. Mientras tanto, un tercio de las llamadas al 911 de Medicare son por problemas de baja complejidad que no requieren atención de emergencia. Los pacientes que enfrentan incluso una sola barrera de acceso son significativamente más propensos a terminar en el servicio de urgencias en el transcurso de un año. El problema central es claro: el sistema no está igualando la demanda de servicios de salud con la oferta apropiada, y a menudo se culpa a los pacientes por “abusar de la sala de emergencias”. Esto pasa por alto el verdadero problema: la mayoría de los pacientes no están capacitados para juzgar la urgencia de sus síntomas, especialmente cuando el tiempo promedio de espera para una cita de atención primaria supera las tres semanas en muchas áreas.
Iteraciones anteriores de una solución de “primer contacto” para este problema incluyen líneas de asesoramiento de enfermería y, más recientemente, evaluadores de síntomas automatizados. Sin embargo, las líneas de enfermería pueden aumentar paradójicamente las visitas a urgencias y los evaluadores de síntomas automatizados carecen tanto de precisión diagnóstica como de comprensión contextual. Como resultado, más del 75 por ciento de los pacientes se saltan el sistema formal de salud por completo, iniciando su viaje de atención con Google o, cada vez más, con ChatGPT.
La solución:
El creciente uso de chatbots de IA para preguntas médicas no debería verse como una amenaza para el sistema de salud, sino como una señal de que los pacientes no intentan reemplazar a sus médicos; intentan encontrarlos. Cuando alguien escribe una pregunta médica en ChatGPT, es un grito de ayuda. En lugar de descartar este cambio por considerarlo equivocado o inseguro, el sistema de salud debería interpretarlo como una llamada de atención. No solo necesitamos más clínicas o más aplicaciones; necesitamos una puerta de entrada a la atención replanteada.
La tecnología y la infraestructura para apoyar un nuevo sistema de triaje ya existe; simplemente no hemos conectado los puntos. La solución viene de combinar herramientas de IA escalables con supervisión clínica para ofrecer un triaje inteligente y consciente del contexto a gran escala. Imagine un paciente describiendo sus síntomas a una interfaz de IA conversacional que recoge una historia inicial y anota posibles banderas rojas. Ese caso es luego revisado de forma asíncrona por un médico que tiene acceso al historial de salud del paciente y datos relevantes. En muchos casos, podrán dirigir al paciente de manera segura, ya sea hacia el autocuidado, atención primaria, urgencias o emergencias.
Por qué funciona:
Este modelo no reemplaza la atención primaria, sino que redirige las visitas por enfermedad simples, ayudando a los pacientes a navegar cuándo y dónde una consulta médica es el mejor próximo paso. Esencialmente, este enfoque traslada a médicos experimentados – amplificados por la IA – al inicio del viaje sanitario, no al final. En los servicios de urgencias, este enfoque se conoce como “médico en triaje”, y mejora los resultados y la eficiencia. En la atención especializada, el triaje electrónico de consultas ha demostrado que un porcentaje significativo de derivaciones, 32 por ciento en algunos entornos de gastroenterología y más de la mitad en dermatología, pueden ser manejadas por atención primaria.
Esto ya no es solo una visión; es oportuno y alcanzable. Los cambios regulatorios durante la pandemia de Covid-19 ahora permiten el reembolso para la telemedicina asíncrona y solo de audio, posibilitando modelos de triaje innovadores. Las normas federales bajo TEFCA y la Ley Cures del Siglo XXI están derribando silos de información, mientras que la IA generativa permite una toma de historiales precisa y de bajo costo. Sin embargo, aún persisten algunas barreras estructurales. La falta de una licencia médica nacional complica la atención virtual multiestatal, los códigos de reembolso van a la zaga de los modelos asíncronos asistidos por IA, y una cultura de medicina defensiva desalienta la desescalada adecuada de la atención.
Pero con el apoyo adecuado de los legisladores, investigadores y tecnólogos, estos desafíos tienen solución. Esto es más que una oportunidad tecnológica; es un imperativo moral. Décadas de infraestructura fragmentada han confundido a los pacientes a los que pretendía ayudar, y ahora debemos reinventar el triaje como la columna vertebral de la atención moderna: dinámica, asistida por IA y guiada por médicos.
Foto: anyaberkut, Getty Images
El Dr. Rishi Khakhkhar es el Director Médico de Counsel Health, una plataforma de atención asíncrona, nativa de IA y dirigida por médicos. Es médico de urgencias en ejercicio y miembro fundador de Counsel Health. Lidera su equipo clínico en la construcción de modelos de atención asíncrona de primer nivel. En su función anterior, se desempeñó como director médico de Virtual Urgent Care de Mount Sinai, el mayor servicio de telemedicina del sistema de salud. También dirigió las operaciones del servicio de urgencias para Hospital-at-Home y apoyó los esfuerzos de salud integrada móvil en todo el continuum de atención. Está profundamente interesado en enfoques centrados en el paciente, avanzados tecnológicamente y clínicamente sólidos para mejorar el acceso y la asequibilidad de la atención médica.
El Dr. David Whitehead trabaja en el equipo de Producto Clínico de Counsel Health, una plataforma de atención asíncrona, nativa de IA y dirigida por médicos. Es médico de urgencias en ejercicio que, en Counsel, se dedica a desarrollar herramientas clínicas innovadoras que empoderen a los clínicos para ofrecer la más alta calidad de atención asíncrona. Antes de unirse a Counsel, el Dr. Whitehead asesoró a startups de salud digital ayudando a establecer nuevos estándares en la prestación de atención, ayudándoles a navegar desafíos clínicos, operativos y estratégicos. También impulsó el desarrollo de un programa de atención asíncrona en el Brigham and Women’s Hospital, centrado en optimizar las transiciones de atención para pacientes tras el alta de urgencias. El Dr. Whitehead está apasionado por colaborar con equipos con misión comprometidos con mejorar la accesibilidad y calidad de la atención médica.
El Dr. Muthu Alagappan es un ejecutivo médico y emprendedor centrado en avanzar tecnologías sanitarias disruptivas. Comenzó su carrera como científico de datos en Ayasdi, donde su innovador trabajo estadístico para la NBA fue adoptado por Nike, Jordan Brand, EA Sports y varios equipos deportivos profesionales. Obtuvo su MD en Stanford, completó su residencia en medicina interna en BIDMC/Harvard y se desempeñó como médico adjunto tanto en el Massachusetts General Hospital como en la UCSF. Durante este tiempo, contribuyó al desarrollo de aplicaciones de IA en la atención clínica. El Dr. Alagappan luego se convirtió en Director Médico de Notable Health, una empresa de automatización de IA, donde lideró equipos en I+D, soluciones de producto y asociaciones estratégicas. Actualmente es el fundador y CEO de Counsel Health, un servicio nativo de IA y dirigido por médicos que ofrece a los pacientes acceso bajo demanda a asesoramiento médico experto mediante mensajería. Su carrera combina experiencia clínica, ciencia de datos y una pasión por transformar la prestación de atención.
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