5 mitos sobre la IA en la gestión hospitalaria (y la verdad detrás de ellos)

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A medida que la inteligencia artificial se integra cada vez más en los sistemas de salud, siguen circulando ideas erróneas sobre su función, capacidades y limitaciones en la gestión hospitalaria. Comprender la realidad tras estos mitos es crucial para que tanto los profesionales sanitarios como los pacientes aprecien las posibles contribuciones de la IA a la atención médica.

Mito 1: La IA reemplazará a los profesionales de la salud

Muchos temen que las tecnologías de IA eliminen puestos de trabajo para médicos, enfermeras y personal administrativo en hospitales.

Verdad: La IA está diseñada para complementar, no para reemplazar, a los profesionales de la salud. Facilita el análisis de datos y las tareas administrativas, permitiendo a los profesionales clínicos centrarse más en la atención al paciente. Los elementos humanos de la atención médica —empatía, toma de decisiones con matices y el toque personal— siguen siendo aspectos irremplazables de la práctica médica. Como señaló un ejecutivo del sector salud, la IA debería considerarse una herramienta para "elevar el trabajo" mediante la automatización de tareas rutinarias para que el personal pueda centrarse en actividades más valiosas. En esencia, la IA se utilizará para complementar la atención médica y no para reemplazar a los profesionales clínicos.

Mito 2: La IA toma decisiones médicas de forma independiente

Un error común es creer que los sistemas de IA diagnosticarán enfermedades y determinarán tratamientos de forma autónoma, eliminando la supervisión humana.

Verdad: La IA sirve como herramienta de apoyo, no como sustituto del criterio médico. Por ejemplo, en el campo de las imágenes médicas, la IA actúa como un "segundo par de ojos", similar a un médico que consulta la opinión de un colega. Los profesionales sanitarios asumen la responsabilidad de las decisiones finales, y la IA ofrece información basada en datos para mejorar, no sustituir, su experiencia. La mayoría de los profesionales sanitarios coinciden en que “la responsabilidad de una atención equitativa al paciente debe recaer en los médicos, no en la tecnología”.

Mito 3: Los datos de los pacientes no están seguros con la IA

La preocupación por las violaciones de la privacidad y el intercambio no autorizado de datos suele acompañar los debates sobre la IA en la atención médica.

Verdad: Si bien existen riesgos para la seguridad de los datos con cualquier tecnología, los marcos eficaces de gobernanza de la IA implementan rigurosos protocolos de prueba y estándares de cumplimiento para proteger la información del paciente. Los sistemas modernos de IA en el ámbito de la atención médica priorizan la privacidad del paciente mediante políticas de datos transparentes. Sin embargo, los pacientes deben ser conscientes de que, según los términos y condiciones, algunos datos podrían compartirse con terceros, como las compañías de seguros médicos.

Mito 4: La IA no puede afrontar los complejos desafíos de la atención médica

Algunos creen que la IA es demasiado simplista para abordar la naturaleza multifacética de las operaciones de atención médica.

Verdad: Las soluciones de IA actuales son cada vez más sofisticadas y abordan desafíos específicos con eficacia. Por ejemplo, las herramientas de IA pueden utilizarse para predecir la inasistencia y alcanzar una precisión de hasta el 90%, lo que ayuda a los proveedores a reducir las pérdidas de ingresos y las ineficiencias operativas. Otro ejemplo, la IA de Eniax, utilizada en más de 350 centros de salud y que atiende a más de 72 millones de pacientes al año, ha ayudado a los hospitales a lograr reducciones históricas en las citas perdidas. En el Hospital del Salvador de Chile, la tasa de inasistencia a consultas de especialidad se redujo a tan solo el 9,1% en enero de 2024.

De igual manera, los sistemas de programación basados en IA pueden gestionar las complejas preferencias de los proveedores y los patrones de disponibilidad, lo que aumenta significativamente las reservas de citas. Los modelos de predicción basados en IA incluso permiten a las clínicas anticipar la asistencia de los pacientes y optimizar la programación, lo que mejora aún más la eficiencia y el acceso de los pacientes.

Mito 5: Implementar IA es demasiado difícil y costoso

Existe la percepción de que la integración de la IA en los sistemas hospitalarios requiere una cantidad excesiva de recursos y experiencia.

Verdad: Si bien la implementación de soluciones de IA requiere planificación, muchas herramientas ofrecen ahora procesos de integración optimizados. Los desafíos que se presentan suelen ser similares a los que se presentan al adoptar cualquier nueva tecnología. Algunas aplicaciones de IA requieren un tiempo mínimo de inicio o capacitación, lo que las hace accesibles incluso para centros sanitarios más pequeños. El potencial retorno de la inversión —mediante una mayor eficiencia, una menor carga administrativa y mejores resultados para los pacientes— a menudo justifica los costos iniciales de implementación.

El impacto real de la IA en la gestión hospitalaria

A medida que la tecnología de IA evoluciona, sus aplicaciones prácticas se expanden. Los asistentes virtuales de salud ahora brindan asesoramiento médico las 24 horas, reduciendo los tiempos de espera y ampliando el acceso a la atención. Las soluciones basadas en IA permiten tomar decisiones de tratamiento más objetivas basadas en datos cuantitativos adaptados a cada paciente. Al comprender las realidades que subyacen a los conceptos erróneos comunes, los administradores hospitalarios pueden tomar decisiones informadas sobre la implementación de herramientas de IA que realmente mejoren la atención médica, manteniendo la conexión humana, fundamental para una atención de calidad.