La revolución de la IA en la documentación médica
Hace dos años, en cada conferencia de salud a la que asistí, había múltiples paneles sobre el agotamiento de los médicos. El problema es bien conocido y los factores sistémicos que lo provocan han sido señalados.
En el último año, la solución al burnout aparece en todas las pantallas de inicio de las aplicaciones de conferencias: la inteligencia artificial generativa (IA).
Las estadísticas de productividad laboral llevan a algunos a proclamar que EE.UU. está al borde de un “boom de productividad”. La inversión masiva en IA alimenta el optimismo de los economistas sobre una nueva era dorada para los trabajadores. Sin embargo, esto no ocurrirá en el sector salud sin acciones sistémicas y organizativas que reconsideren los incentivos financieros, la integración de nuevas tecnologías, la redistribución de tareas y la preparación de la fuerza laboral.
Los asistentes de IA: el nuevo protagonista
En el ámbito médico, las herramientas de documentación ambiental se han robado el espectáculo. Estos “asistentes de IA” escuchan la conversación médico-paciente, la transcriben y usan IA generativa para crear un primer borrador de la nota clínica. Algunos ven esto como un milagro. Antes de que los modelos de lenguaje se popularizaran, muchos médicos no creían posible tales avances en sus carreras.
Los médicos de mediana carrera, como yo, comenzamos usando plantillas en los registros electrónicos (EHR) y tecleando frenéticamente mientras los pacientes nos contaban sus historias. Ahora, con notas preelaboradas que solo requieren editar y firmar, sentimos un alivio significativo. No es de extrañar que la demanda de estos productos se haya disparado. Los directores médicos de todo el país reciben peticiones (¡o exigencias!) de sus equipos para implementarlos. Estas herramientas permiten llegar antes a casa, reducir el tiempo en el EHR después del trabajo y disminuir la carga cognitiva de recordar detalles entre la consulta y el registro.
A diferencia de los EHR impuestos desde arriba en los últimos 15 años, esta tecnología surge como una solución impulsada por los usuarios. El tan esperado unicornio por fin llegó, y es real.
Visiones encontradas sobre el impacto de la IA
Los líderes organizacionales están entusiasmados con el potencial de la IA. Existen ineficiencias administrativas que afectan la atención y aumentan costos. Según la Asociación Americana de Hospitales, el personal representa casi el 60% de los gastos hospitalarios. Cualquier forma de aumentar la productividad clínica será bien recibida.
Sin embargo, no todos están listos para abrazar al unicornio sin entender sus orígenes.
Los clínicos en primera línea aún desconfían. Sus preocupaciones incluyen la tecnología en sí y cómo los líderes usarán las ganancias de eficiencia. Los próximos pasos—cambios de políticas y operativos tras la implementación de estas herramientas—serán cruciales para su éxito.
¿Las organizaciones simplemente aumentarán la carga de trabajo? ¿Integrarán la IA en flujos clínicos que no se adaptan a las necesidades de los médicos? ¿O aprovecharán esta oportunidad para replantear cómo los médicos distribuyen su tiempo? Ahora que sabemos que los borradores generados son precisos, ¿podremos enfocarnos más en las historias complejas de los pacientes y menos en tareas administrativas?
Soluciones sistémicas para maximizar el potencial de la IA
El verdadero impacto de la IA dependerá de decisiones a nivel sistémico. Modelos de pago que prioricen resultados de salud sobre volumen de consultas, equipos multidisciplinarios que aprovechen la IA para trabajar eficientemente, y formación en alfabetización digital para profesionales de la salud son pasos clave. La IA puede encargarse de tareas repetitivas, mientras los médicos hacen lo que mejor saben: conectar con sus pacientes.
Las organizaciones que logren esto tendrán ventajas en reclutamiento, retención de talento y reducción de costos. Sistemas de salud con incentivos adecuados podrán traducir las ganancias de la IA en mejoras poblacionales y económicas.
Es crucial asegurar que estas tecnologías beneficien a comunidades desatendidas, cerrando brechas en lugar de ampliándolas. Además, se necesitan estudios rigurosos sobre el impacto en el bienestar clínico y los resultados de los pacientes. Sin evidencia sólida, corremos el riesgo de implementar soluciones aparentemente prometedoras pero ineficaces.
La necesidad de una estrategia holística
Si bien el burnout médico ha disminuido, que casi la mitad de los médicos aún lo sufran no es motivo de celebración. La fuerza laboral global no crece lo suficiente para cubrir la demanda. Especialidades clave como Medicina Familiar, con alto retorno en salud pública, siguen siendo poco populares.
El momento para un “boom de productividad” en salud no podría ser mejor. Las herramientas de IA ya están aquí. Marc Benioff predice una ola de productividad impulsada por IA, y el sector salud está bien posicionado para surfearla. Las acciones sistémicas determinarán si capitalizamos este potencial o perpetuamos los factores detrás del burnout y la mala salud poblacional.
Foto: PixelEmbargo, Getty Images
Travis Bias, DO, MPH, FAAFP, es médico de familia y subdirector médico de sistemas de información en Solventum. También es codirector de un curso sobre sistemas de salud en la Universidad de California, San Francisco, y cuenta con 15 años de experiencia clínica, incluyendo telemedicina.