La inteligencia artificial se está convirtiendo en una parte escencial del entorno sanitario, desde herramientas de transcripción ambiental hasta el apoyo a las decisiones clínicas. Sin embargo, los profesionales de la salud todavía están aprendiendo las mejores prácticas a la hora de aprovechar la IA.
Durante un panel celebrado el jueves en la conferencia MedCity INVEST Digital Health en Dallas, tres ejecutivos del sector compartieron sus principales prioridades al implementar productos de IA en el trabajo. La sesión fue moderada por Keith J. Figlioli, managing partner de LRVHealth.
Para uno de los ejecutivos, la clave es lograr la adopción de las herramientas de IA. Pero para que esto suceda, los trabajadores deben confiar en ellas, según el Dr. Steve Miff, presidente y CEO del Parkland Center for Clinical Innovation. Para generar confianza, es necesario disponer de marcos de evaluación robustos para la IA. Además, estas herramientas “no pueden ser una caja negra”; es crucial ofrecer “información adicional en tiempo real sobre esas salidas y algoritmos,” afirmó. Asimismo, es fundamental automatizar la monitorización de los modelos de IA.
“Una vez que abres la puerta, terminas con docenas de modelos de IA diferentes, y la pregunta que yo hago es: ‘¿Cómo voy a poder hacerle seguimiento y monitorizar todo esto de manera consistente como organización?’ Por eso nos hemos centrado en desarrollar algoritmos y métodos para monitorizar el rendimiento de estos modelos en tiempo real… y eso, de hecho, genera confianza en el equipo, al saber que alguien o un grupo está supervisándolos continuamente y alertando si algo se desvía,” explicó.
Añadió que, entre el personal de primera línea, aún existe la preocupación de que la IA les haga perder sus empleos, por lo que a menudo hay “resistenicia” cuando se introducen nuevas herramientas.
Otra ejecutiva, Jess Botros, vicepresidenta de estrategia y operaciones de TI en Ardent Health, señaló que su objetivo es que los clínicos del sistema puedan pasar el mayor tiempo posible con los pacientes y tener las herramientas adecuadas en mano. Dicho esto, existe una gran responsabilidad a la hora de implementar la IA.
“Para hacer esto correctamente, hay que tener la casa en orden desde una perspectiva de datos y de confianza,” comentó. “Hay que considerar los impactos en la gestión del cambio y asegurarse de que la gente realmente se suba al barco y entienda por qué hacemos lo que hacemos. Se vuelve super importante.”
Por su parte, Abhinav Shashank, CEO y cofundador de Innovaccer, subrayó la importancia de la interoperabilidad. La industria sanitaria debería centrarse en conectar los sistemas existentes en lugar de construir nuevos. Enfatizó que muchos de los mayores desafíos de la sanidad, como el procesamiento de reclamaciones y la transición hacia una atención basada en valor, provienen de flujos de información fragmentados.
“Se van a desarrollar softwares excelentes por todos los Estados Unidos, y en lo que debemos trabajar es en crear un sistema que conecte estas cosas y las haga funcionar bien juntas… Creo que si lográramos que estas cosas funcionaran juntas, estaríamos en una posición mucho mejor que intentando implementar 20 cosas nuevas,” concluyó.