Cómo la IA puede habilitar y ayudar tanto a los cuidadores como a los pacientes La inteligencia artificial nunca reemplazará el toque humano en el cuidado de la salud, pero cuando se usa correctamente y en toda su capacidad, tiene el potencial de mejorar tanto a los cuidadores como a los pacientes.

Los cuidadores en el cuidado de la salud se enfrentan a una cantidad considerable de complejidad: además de un gran volumen de pacientes, deben patriciarse y / o coordinar la comunicación entre los miembros del equipo y asegurarse de que toda la información esté actualizada. Su trabajo es rápido y las situaciones pueden cambiar en segundos.

Una forma de hacer que estos esfuerzos sean más manejables es mediante el uso de inteligencia artificial. En la salud, como en todos los campos, el trabajo de la IA no es reemplazar a los humanos, sino realizar tareas repetitivas, tediosas y que consumen mucho tiempo para que las personas no tengan que hacerlo, liberando tiempo para tareas que requieren un toque personal. El juicio humano debe seguir siendo el máximo responsable de la toma de decisiones.

La IA libera tiempo

Los algoritmos y el software pueden ayudar a los cuidadores a hacer predicciones, analizar datos y simplificar procesos. En mi experiencia, si uno está mirando una lista de 50 tareas repetitivas, la IA puede eliminar 45 de ellas, dándole a las personas horas extra para las cinco más importantes. El cuidado personal es escaso y valioso, pero esencial: cuanta más tecnología pueda liberar esta vez, más atención podrá centrarse en esas tareas preciosas que la tecnología por sí sola no puede manejar.

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Ayuda a los pacientes

Estos beneficios de priorización se trasladan a los pacientes. El uso eficiente de la IA puede reducir los costos de la atención médica y el tiempo requerido para el tratamiento, sobre todo porque cuando las rutinas se hacen más eficientes, los procedimientos se pueden completar más rápido, lo que idealmente conduce a menores gastos.

La IA también ayuda a los cuidadores a tomar decisiones de mayor calidad. Para estos profesionales, puede resultar difícil encontrar un punto de partida para interpretar los datos. En las imágenes de resonancia magnética, por ejemplo, mirar a través de miles de imágenes lleva inherentemente mucho tiempo y puede llevar a que la información se pase por alto o se malinterprete. La inteligencia artificial puede ayudar a ahorrar tiempo al mostrar las imágenes más relevantes, haciendo que la atención sea más eficiente y precisa.

Cómo las predicciones y los patrones pueden facilitar el trabajo

Los algoritmos también se pueden utilizar para predecir: el software puede tomar el estado actual de una situación, aprender de los patrones y hacer proyecciones, lo que puede ser sumamente útil. En GE, utilizamos el aprendizaje automático para pronosticar el censo durante 14 días en los hospitales que atendemos y observar cada cama, unidad y servicio en el proceso. Esto nos permite hacer estimaciones precisas sobre las condiciones de cada unidad, durante cada hora y durante dos semanas. Dichos pronósticos pueden predecir qué partes de una instalación se convertirán en puntos críticos, y los equipos pueden determinar qué cuidadores transferir a cada uno. También ayudan a los hospitales a aceptar a los pacientes transferidos de manera más eficiente: si reciben una llamada preguntando si pueden aceptar una admisión en dos días, los cuidadores pueden dar una respuesta segura, con pronósticos frente a ellos.

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La importancia del contexto

Todavía estamos en las etapas iniciales del software de inteligencia artificial aplicado en la atención médica, y debe ajustarse, pero los usuarios también deben asegurarse de que están empleando la tecnología correctamente.

Depende de ellos poner el software en contexto y usarlo de una manera que sea útil. La IA no es una muleta en la que confiar, sino una herramienta que se debe manejar. El trabajo de una enfermera no es quedarse sentado todo el día mirando los pronósticos, y un coordinador de personal no espera todo el día por los pronósticos de personal. Ya sea que los algoritmos se apliquen a la asignación de trabajadores o a la radiología, deben usarse en contexto para que sean útiles.

Piense en estos sistemas como si fueran software en un teléfono, que probablemente incluye una brújula. Cuando miras la brújula directamente, tiene un uso marginal, pero cuando se integra en una aplicación de navegación por mapas, es increíblemente útil. Hay un algoritmo, y luego está la aplicación más grande que contiene. Lo mismo ocurre con la IA en el cuidado de la salud: debe usarse en el contexto adecuado para que alcance su máximo potencial.