El ámbito de la atención postaguda ha operado históricamente con márgenes reducidos y una estricta regulación, pero las presiones actuales son fundamentalmente distintas. Se exige a los directivos que mejoren los resultados clínicos, mantengan un cumplimiento normativo impecable y aseguren la total reembolsabilidad, todo ello en un contexto de escasez de personal y una complejidad de datos sin precedentes.
Paralelamente, el Foro Económico Mundial señala que el sector sanitario está "por debajo del promedio" en la adopción de tecnologías de IA avanzada capaces de abordar estos desafíos. Las expectativas sobre la inteligencia artificial en salud aumentan rápidamente, a menudo sin una comprensión clara de lo que la IA puede y no puede entregar de manera realista a corto plazo.
Durante años, gran parte de la inversión tecnológica del sector se centró en la automatización básica. Herramientas para resumir documentos, extraer campos o señalar información faltante han reducido cierta carga manual, pero no han resuelto los desafíos operativos más profundos. Los equipos de admisión y enfermería siguen invirtiendo una enorme cantidad de tiempo revisando documentación manualmente, cruzando información entre sistemas e intentando interpretar si una derivación es clínicamente apropiada, financieramente viable y conforme a normativas en constante evolución. Esta labor es cognitivamente exigente, muy variable y propensa al error, especialmente con plantillas sobrecargadas.
Por qué la mera automatización resulta insuficiente
El área de reembolsos es donde las limitaciones de este enfoque son más visibles. Capturar el valor completo de una estancia hospitalaria depende de vincular con precisión notas clínicas, historiales hospitalarios, documentos de derivación, evaluaciones y criterios regulatorios. En la mayoría de las organizaciones, ese proceso aún depende de personas que integran información procedente de múltiples sistemas y fuentes que no fueron diseñados para interoperar. Cuando se pasan por alto detalles o la documentación está incompleta, las consecuencias se materializan en infra-codificación, reclamaciones denegadas o mayor riesgo de auditoría. No son casos aislados, sino riesgos estructurales inherentes a flujos de trabajo fragmentados.
La fragmentación de los datos no hace más que agravar el problema. Los equipos de admisión postaguda reciben rutinariamente información desde una amplia variedad de sistemas de historia clínica electrónica y plataformas de derivación, cada uno con sus propios formatos, terminología y lagunas. La alternancia constante entre sistemas ralentiza las admisiones, incrementa el riesgo de reingresos y dificulta obtener una visión clara de la complejidad del paciente y la capacidad operativa.
Es poco realista esperar que herramientas básicas de automatización resuelvan estos problemas, porque el desafío no es solo la velocidad. Se trata de interpretación, priorización y juicio aplicados a múltiples variables simultáneamente.
La transición de la automatización a la previsión
Aquí es donde las expectativas sobre la IA deben madurar. El verdadero valor de la IA en la atención postaguda no reside en la rapidez para procesar documentos, sino en su capacidad para ofrecer previsión. Esto implica comprender cómo interactúan los indicadores clínicos, los requisitos normativos y las reglas de reembolso, e identificar riesgos antes de que se conviertan en una denegación o un hallazgo de auditoría.
La IA agéntica representa una oportunidad para un cambio significativo en esta dirección. En lugar de ejecutar tareas aisladas, estos sistemas están diseñados para evaluar datos de forma holística, emprender acciones de múltiples pasos y adaptarse continuamente a condiciones cambiantes. En la práctica, esta capacidad permite a las organizaciones pasar de una operativa reactiva a una proactiva. En vez de descubrir lagunas documentales tras presentar una reclamación, la IA puede destacar perfiles de alto riesgo de reembolso desde el inicio del proceso de admisión. En lugar de depender de revisiones manuales para garantizar el cumplimiento, los sistemas pueden evaluar continuamente si los elementos requeridos están presentes y señalar inconsistencias que requieran atención.
Admisiones más inteligentes y mejor uso de los recursos clínicos
La IA agéntica también posibilita una toma de decisiones más sofisticada en la admisión de pacientes y la asignación de recursos. Evaluar una derivación no es un problema de una sola variable, sino un equilibrio entre distintos factores: agudeza clínica, niveles de plantilla, disponibilidad de camas, necesidades de equipamiento y consideraciones financieras.
Cuando estos factores se valoran de forma independiente o secuencial, los retrasos y desalineaciones son inevitables. Al evaluarlos de manera conjunta, las organizaciones pueden decidir con mayor rapidez y conocimiento si pueden atender a un paciente de forma segura y sostenible. Igual de importante, este enfoque protege al personal clínico de verse abrumado por la complejidad administrativa. Trasladar la resolución de problemas multidimensionales fuera de los flujos de trabajo manuales permite a los clínicos y equipos de atención hacer para lo que fueron formados: centrarse en el cuidado del paciente, no en el papeleo y la reconciliación entre sistemas. En un entorno donde la escasez de personal no da señales de disminuir, esta distinción es crucial.
Foto: Vithun Khamsong, Getty Images
Cory Evans es el Director Ejecutivo de Clinware. Ha desarrollado una carrera de más de veinte años centrada en mejorar la prestación de atención y resolver deficiencias sistémicas que fortalecen tanto los resultados de los pacientes como el rendimiento organizativo. Esta publicación aparece a través del programa MedCity Influencers. Cualquier persona puede publicar su perspectiva sobre negocios e innovación en el sector sanitario en MedCity News a través de MedCity Influencers.