Tan solo en los últimos meses, se han realizado importantes inversiones en los sistemas de transcripción ambiental. Es una señal clara —y alentadora— de que el sector busca mejorar la captación de datos en la atención sanitaria y de que la inteligencia artificial ya se perfila como un componente esencial —quizá el más esencial— de la solución. Estas herramientas liberan a los profesionales de una carga significativa al generar datos de forma rápida, sencilla y precisa en las consultas.
Más allá de su aplicación inmediata, los sistemas de transcripción ambiental también han preparado al mercado sanitario para otras variantes de esta tecnología. No obstante, antes de que el sector adopte masivamente dichas herramientas, debe demostrarse su retorno de la inversión. Los sistemas actuales no han alcanzado ese punto, pues existen evidencias recientes de que aún no demuestran los resultados financieros o clínicos que muchos sistemas de salud necesitan para justificar una financiación a largo plazo. Y, quizás más importante, todavía no proporcionan los datos relevantes necesarios para mejorar la atención al paciente en el momento mismo en que se presta.
Para que la IA transforme verdaderamente la prestación de cuidados, no solo debe ser precisa, inmediata y que no requiera esfuerzo. También debe proporcionar datos relevantes y accionables —preferiblemente en tiempo real— para guiar a los profesionales hacia la mejor intervención en el momento más oportuno y con mayor impacto. Para lograrlo, todo nuestro sistema de salud debe aspirar a más, implementando tecnología ambiental que capture datos más contextuales y útiles de inmediato en todo su entorno físico, especialmente donde y cuando los pacientes reciben atención.
La necesidad de datos más relevantes y accionables es quizás más acuciante en el quirófano, que no solo es el lugar de atención más destacado en la mayoría de los hospitales, sino también el pilar financiero de los sistemas de salud, generando más de la mitad de sus ingresos. Las ineficiencias y el desperdicio en el entorno del quirófano repercuten en todo el hospital y afectan a los resultados económicos.
Tradicionalmente, los datos del quirófano se registran manualmente por enfermeras que simultáneamente atienden al paciente, lo que significa que, por la propia naturaleza de la documentación manual, los datos suelen ser tardíos, contener errores y estar incompletos. Estas ineficiencias contribuyen a contratiempos operativos; más de la mitad de los procedimientos quirúrgicos sufre al menos un retraso.
Uno de los retrasos más importantes y frustrantes en cirugía es la “retención en URPA”. Esto ocurre cuando la cirugía ha finalizado pero la sala de recuperación, o URPA (Unidad de Recuperación Post-Anestesia), aún no está preparada, por lo que el paciente debe permanecer en el quirófano. Este tiempo extra se documenta en la historia clínica electrónica (HCE) como parte del procedimiento, creando una imagen distorsionada de una cirugía que aparenta haber durado más de lo real.
Cuando los planificadores analizan los datos para estimar la duración de futuras intervenciones y elaboran el horario de un cirujano, con demasiada frecuencia se basan en información inexacta previamente registrada en la HCE, que además carece del contexto y detalle necesarios. En resumen: datos deficientes significan tiempo perdido.
Otro cuello de botella crítico en el quirófano ocurre durante los tiempos de cambio entre casos, que miden el período entre la salida de un paciente del quirófano (lo que se conoce como “ruedas fuera”) y la entrada del siguiente paciente (“ruedas dentro”). Durante este intervalo, el equipo perioperatorio debe desinfectar y reorganizar adecuadamente la sala, el equipo y los suministros para prepararse para las necesidades específicas del siguiente caso. Es crucial que este período sea consistentemente lo suficientemente largo para realizar este trabajo crítico sin generar riesgos, pero no tanto como para malgastar tiempo y retrasar la entrada del siguiente paciente.
Por eso, el tiempo de cambio es ampliamente considerado en la gestión de quirófanos como una métrica clave de calidad, seguridad y eficiencia.
Sin embargo, muchos sistemas de salud no tienen una buena visibilidad de esta métrica importante debido a los datos limitados que proporciona la HCE. Y unos tiempos de cambio inconsistentes y lentos pueden causar estragos en un quirófano, retrasando con frecuencia el programa quirúrgico, frustrando al personal y limitando el número de casos por día.
La tecnología ambiental —específicamente el vídeo ambiental y la visión por computadora— puede ofrecer una visibilidad inmediata y continua de lo que ocurre antes, durante y después de los cambios en el quirófano, revelando oportunidades de mejora de procesos. Utilizando estas observaciones —combinadas con la aportación del personal— los sistemas de salud pueden identificar qué cambios de proceso implementar. Esto no solo puede mejorar los tiempos promedio de caso y de cambio, sino también generar beneficios más amplios para el paciente y la capacidad, como el procesamiento en paralelo y una mejor gestión del instrumental.
Imaginen un escenario donde los miembros del equipo de la URPA reciben datos en tiempo real que les indican con precisión cuándo pueden esperar al paciente, permitiéndoles preparar la sala de recuperación a tiempo. El paciente sale antes del quirófano, reduciendo complicaciones. El equipo prepara el quirófano para el siguiente caso y dispone de tiempo suficiente para una limpieza efectiva, reduciendo el riesgo de infecciones. Y el horario del cirujano es más preciso, permitiéndole atender a más pacientes y perder menos tiempo esperando.
Además, con un ciclo de retroalimentación rápida, los equipos quirúrgicos pueden revisar los cambios minuto a minuto en los tiempos de caso y de cambio después de implementar cualquier nuevo proceso o flujo de trabajo. Esos datos detallados les permiten evaluar rápidamente el impacto de un cambio e iterar según sea necesario.
Aunque los tiempos de cambio puedan parecer a menudo una métrica menor, pueden tener un gran impacto en la jornada del quirófano, ayudando a los cirujanos a completar los casos con mayor fiabilidad y a reducir el riesgo de excesos o retrasos. A gran escala, el tiempo adicional ganado podría crear capacidad para docenas de casos adicionales por quirófano al mes, impulsando un mayor acceso para los pacientes y generando un significativo aumento de ingresos para los sistemas de salud.
Un futuro donde la tecnología ambiental esté integrada en todos los espacios hospitalarios —habitaciones de paciente, quirófanos, incluso salas de espera— revolucionará la toma de decisiones para mejorar la atención. Sensores ambientales que capturan vídeo e IA que identifica, categoriza y documenta automáticamente los eventos perioperatorios pueden aportar datos ricos y novedosos para informar intervenciones más inteligentes de inmediato.
Conforme los hospitales avancen hacia sistemas más inteligentes impulsados por IA, una nueva categoría de tecnología ambiental que produzca datos accionables y relevantes en tiempo real será la fuerza invisible que mejore la atención sanitaria.
Foto: German Adrasti, Getty Images
David Schummers es cofundador y director ejecutivo de Apella, una empresa de tecnología sanitaria que mejora el funcionamiento de los quirófanos. Le apasiona encontrar soluciones innovadoras a los desafíos de nuestro sistema de salud. Con más de 20 años de experiencia en tecnología sanitaria, David ha liderado equipos que crean nuevos estándares de atención para múltiples patologías, incluidas afecciones de la columna vertebral, trastornos gastrointestinales y cánceres. En 2014, David se convirtió en el primer ejecutivo comercial de Auris Health, una empresa de robótica médica, y ayudó a su transición desde una start-up inicial hasta la mayor transacción de una start-up en la historia de la tecnología médica, una venta a Johnson and Johnson por 5.700 millones de dólares en 2019.
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