Las implicaciones de la inteligencia artificial (IA) en la atención médica son amplias y significativas. Sin embargo, Daniel Yang, vicepresidente de IA y Tecnologías Emergentes en Kaiser Permanente, advierte sobre la prisa en su implementación durante las discusiones en la conferencia Transform de este año.
Como médico en ejercicio, Yang destacó el enfoque cauteloso y metódico de su organización en la adopción de tecnologías innovadoras. “Hay una enorme cantidad de publicidad y oportunidades en este ámbito,” comentó. “Necesitamos ver evidencia de efectividad y seguridad en escenarios del mundo real antes de avanzar.”
Monitoreo Avanzado de Alertas: Una Aplicación que Salva Vidas
Yang subrayó la importancia de centrarse en la misión central de la organización en lugar de dejarse distraer por el atractivo de la IA. Para Kaiser Permanente, que opera 40 hospitales y 618 instalaciones médicas con 250,000 empleados, esa misión es clara: brindar atención segura, de alta calidad y asequible. Dentro de su estrategia de IA, la organización busca reducir disparidades y apoyar el bienestar de los empleados.
Una aplicación notable de la IA en Kaiser Permanente es su programa de monitoreo avanzado de alertas. Utilizando analítica predictiva, este programa identifica a pacientes hospitalizados en riesgo de deterioro clínico en las próximas 12 horas. Por ejemplo, puede prever complicaciones para pacientes en recuperación de cirugía, como infecciones o embolias pulmonares, que podrían llevar a la unidad de cuidados intensivos.
El programa evalúa el riesgo cada hora usando datos en tiempo real de los registros electrónicos de salud, incluidos signos vitales, condiciones médicas y resultados de laboratorio. Se generan alertas si los riesgos superan ciertos umbrales. “La idea es intervenir temprano para prevenir resultados negativos,” explicó Yang.
En un ensayo clínico exhaustivo en 21 hospitales del norte de California, Kaiser Permanente publicó hallazgos en The New England Journal of Medicine, revelando que el programa salva más de 500 vidas al año. Yang clarificó que el algoritmo en sí no salvó vidas directamente; fue el flujo de trabajo rediseñado lo que marcó la diferencia.
“Tuvimos que construir todo el flujo de trabajo en torno al programa, lo que representa el 90% del esfuerzo.” Para minimizar las distracciones de los médicos, las alertas se dirigieron a enfermeras de cuidados críticos, quienes evaluarían los historiales clínicos y activarían equipos de respuesta rápida cuando fuera necesario. “La IA mejora el juicio de los clínicos; no lo reemplaza,” añadió Yang.
IA Generativa: Mejorando la Interacción Humana en la Atención
Al discutir la IA generativa, Yang observó que a menudo es pasado por alto en las conversaciones sobre avances en la atención médica. Sin embargo, Kaiser Permanente está implementando esta tecnología, especialmente a través de un escriba clínico de IA.
Yang abordó la alarmante estadística de que las tasas de agotamiento en el área de la salud oscilan entre el 40% y el 70%. “Dado este contexto, no es sorprendente que una de las aplicaciones más prometedoras de la IA generativa no esté en el tratamiento o diagnóstico, sino en reducir las cargas administrativas sobre los clínicos.”
Como internista a tiempo parcial en la clínica de atención urgente de Kaiser Permanente, Yang describió el estrés de manejar la carga de pacientes, donde se espera atender a 18 pacientes en un turno de ocho horas. La nueva tecnología de escribas genera borradores de notas clínicas de las visitas grabadas, permitiendo a los médicos ahorrar hasta una hora cada día. “Lo que me entusiasma es que la IA generativa, paradójicamente, está haciendo que la atención sea más humana nuevamente,” dijo.
Muchos pacientes a menudo se encuentran mirando la espalda de su médico mientras se toman notas. La tecnología de escribas cambia esa dinámica, facilitando conversaciones más directas entre proveedores y pacientes, lo que fomenta una mayor transparencia en la atención. “La IA generativa simplifica la atención médica, haciendo las interacciones más personales,” explicó Yang.
Compromiso con la Implementación Responsable de IA
Los clínicos estaban ansiosos por tal tecnología, pero surgieron desafíos debido a su novedad. La evidencia limitada sobre su efectividad en diversas especialidades creó un dilema: implementar la tecnología o esperar más pruebas. En lugar de pausar, Kaiser Permanente decidió generar su propia evidencia mediante pruebas rigurosas de aseguramiento de calidad.
Esto involucró probar funcionalidades en diversos entornos y recopilar comentarios de miles de proveedores. A pesar de enfrentar desafíos como alucinaciones y otros problemas, crearon un ciclo de aprendizaje continuo. “Aprendimos haciendo, integrando comentarios para educar a los proveedores sobre el uso efectivo de la tecnología,” declaró Yang.
La filosofía de IA responsable en Kaiser Permanente sigue el principio de "medir dos veces, cortar una vez," promoviendo un despliegue reflexivo de IA con un enfoque proactivo para identificar y mitigar riesgos. Yang subrayó que, aunque la gobernanza puede parecer un obstáculo, “Nada impide la innovación más que el daño causado a los pacientes por la tecnología.”
Clasificación
