Se ha declarado que el 2025 es el año del agente de IA. Si bien esto podría ser cierto en términos generales, no es preciso en el ámbito de la salud. En nuestra industria, 2025 es, sin duda, el año del “scribe” (asistente de documentación clínica).
Abridge, Ambience y otros scribes IA ambientales han atraído este año un interés de capital de riesgo sin precedentes y valoraciones multimillonarias. Mientras tanto, empresas consolidadas de historias médicas electrónicas (HME) con grandes y fieles bases de clientes, como las que se muestran a continuación, son traspasadas entre propietarios de capital privado con múltiplos de alrededor de 10 veces los ingresos o menos.
Con esto, debemos hacer una pausa y reflexionar sobre el estado del panorama de las HME y lo que significa para un futuro sanitario potenciado por la IA. Cada una de las empresas de tecnología sanitaria mencionadas ha construido una base de usuarios clínica, financiera y operativa significativa en un mercado total direccionable de billones de dólares, pero no ha alcanzado ni de cerca los múltiplos que los inversores pagan hoy por las empresas de scribes.
¿Por qué? Las HME tradicionales no están diseñadas para ello. Están construidas para la captación de facturación y el cumplimiento normativo, y utilizan paradigmas obsoletos en su arquitectura y diseño de experiencia de usuario. No pueden construir negocios de software rupturistas, y mucho menos plataformas que puedan existir en el futuro donde los agentes de IA se conviertan en partes integradas del equipo de atención. En lugar de crear nuevas oportunidades, las HME tradicionales están limitando el potencial de la IA en la salud.
El futuro de la salud es agencial
Nos acercamos rápidamente a un futuro que va mucho más allá del scribe. Uno que integra la IA en todo el espectro de tareas clínicas, financieras y operativas dentro de una consulta ambulatoria. En este mundo, agentes especializados operan dentro de una arquitectura de datos unificada y se encadenan con múltiples otros agentes a lo largo del recorrido del paciente.
Por ejemplo, un agente de programación automatiza la reserva de citas autoservicio y activa al agente de admisión para incorporar información a la historia clínica, lo que a su vez proporciona un contexto más profundo para el agente de documentación y/o el copiloto clínico que apoya al profesional durante la visita. Las actividades posteriores a la visita se conectan y automatizan para codificar, depurar, sugerir lagunas documentales y gestionar el ciclo de ingresos.
Todos estos casos de uso se avecinan rápidamente y amenazan la vida útil de las HME tradicionales que no se adapten a la presión.
Debe estar integrado
El nuevo mundo agencial presenta varios desafíos para los actores establecidos:
Uno es la experiencia de usuario; ¿cómo diseñamos para que el tomador de decisiones humano mantenga el control?
Otro es la seguridad; ¿cómo nos protegemos contra alucinaciones y errores, y evaluamos continuamente para refinar prompts y mejorar el sistema?
Un tercero es la integración de datos y las capacidades de la plataforma; un agente solo es tan bueno como sus herramientas y su contexto.
Hay más preguntas cuando entramos en detalles técnicos y arquitectónicos.
¿Dónde debería alojarse cada agente?
¿Cómo se mantendrá un contexto compartido entre agentes sin crear inconsistencias peligrosas?
Cuando un agente realiza un cambio que afecta el trabajo de otros, ¿cómo ocurrirá esa coordinación en tiempo real?
Sin una orquestación adecuada, cada nuevo agente significa puntos de integración frágiles adicionales y posibles conflictos, creando un desafío de coordinación exponencial y compuesto.
Una forma de evitarlo es construir agentes dentro de la HME, con un conjunto de productos de IA integrados para funciones como admisión inteligente, resumen de historial, scribe ambiental y automatización de codificación. Para las empresas de HME con la arquitectura y capacidades técnicas para lograrlo, pueden ofrecer herramientas de IA donde ya están los usuarios, augmentando su experiencia central y evitando desafíos de orquestación, ya que los agentes aprovechan un sistema subyacente y modelo de datos común.
Nada importa sin evaluaciones
Lo que falta en todas las publicaciones y videos promocionales en las redes sociales son resultados tangibles. La industria necesita priorizar la transparencia sobre la efectividad de las herramientas de IA y establecer puntos de referencia que validen su seguridad. Debemos pasar más allá de los anuncios de lanzamiento y los prototipos al mundo de la evaluación continua de la seguridad de las herramientas de IA, probándolas frente al juicio clínico experto.
La adopción generalizada de agentes e IA en la salud no se alcanzará sin rúbricas de evaluación y bucles de retroalimentación continua entre los profesionales humanos y las soluciones agenciales para mejorar continuamente los modelos y asegurar que estamos augmentando las decisiones clínicas con seguridad. El clínico humano y el agente deben coexistir, y los agentes deben tener las herramientas y el contexto para impulsar su propia mejora.
No será posible con las HME tradicionales
El mercado heredado no tiene API, kits de desarrollo de software o acceso a datos que las soluciones de IA puedan usar para integrarse en los flujos de trabajo existentes o evaluar su seguridad. Sin esto, nuestra opción es una pestaña en el navegador y un flujo de trabajo manual de copiar/pegar o una interfaz de mínimo común denominador que permite que los datos se muevan entre sistemas y usuarios, pero no permite la coordinación. Esto bloquea la autonomía; los agentes no pueden trabajar juntos en el paradigma existente.
Sistemas como los de la tabla anterior y otros no mencionados, como athenahealth, eClinicalWorks y AllScripts, que han dominado la atención ambulatoria, no han sido construidos para este nuevo futuro. Sus estrategias y recursos indican que maximizarán el paradigma SaaS actual y se moverán lentamente (si es que lo hacen) para apoyar el nuevo. Eso tiene un gran coste para clínicos y pacientes.
Como industria, tenemos el deber de adoptar la IA y probarla hasta el límite de sus capacidades. Pero debemos hacerlo con conciencia de los altos riesgos de la automatización sanitaria, manteniendo constantemente la seguridad de los pacientes como prioridad máxima. Nuestra oportunidad es hacer este trabajo bien, y con urgencia, y alcanzar el potencial transformador de la IA en la salud.
Nota del editor: Ni el autor ni su empresa mantienen relación alguna con las empresas/productos mencionados.
Foto: ipopba, Getty Images
Adam Farren es CEO de Canvas Medical, la plataforma HME que acelera la medicina del día a día. Antes de Canvas, fue CGO en Elation Health y Osmind, y lideró la estrategia de crecimiento y comercialización en startups respaldadas por capital de riesgo en servicios financieros, tecnología educativa y medios. Adam es licenciado por la Universidad de Princeton y tiene un MBA de la Haas Business School de la Universidad de California, Berkeley.
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