Automatización TI y sanidad: una unión de oro

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Chris Sullivan Zebra

Chris Sullivan, Global Healthcare Practice Lead, Zebra Technologies, explica cómo la Inteligencia Artificial y los robots pueden actuar como solucionadores de problemas para el sector manteniendo siempre el contacto humano entre sanitario y paciente.

La pandemia ha sacado a la luz una de las conexiones más importantes —la que existe entre la asistencia sanitaria y la tecnología—. Las innovaciones como la inteligencia artificial (IA) y los robots, pueden resolver muchos de los retos que existen actualmente en el sector sanitario. Sin embargo, es importante que la automatización de las Tecnologías de la Información (TI) en sanidad se adopte tanto a nivel social como institucional, garantizando al mismo tiempo una aplicación consciente que salvaguarde siempre la visión del ser humano.

Analizando los cinco principales retos de la sanidad

La IA y la automatización de la robótica tienen un mayor impacto cuando se optimizan para resolver problemas específicos. Aquí mostramos los cinco principales retos a los que se enfrenta el sector sanitario, para los que la automatización puede ser una solución idónea:

* Derechos humanos/acceso: Aunque muchos consideran que la asistencia sanitaria es un derecho humano, millones de personas en todo el mundo no tienen acceso a una buena cobertura sanitaria (véase el siguiente punto).

* Financiación: La asistencia sanitaria puede ser cara, tanto para el ciudadano como para las administraciones públicas. Dado que los gastos sanitarios aumentan a un ritmo más rápido que el crecimiento del producto interior bruto (PIB), algunos gobiernos nacionales se arriesgan a la quiebra si proporciona una asistencia sanitaria adecuada a la población financiada únicamente con los impuestos de los contribuyentes.

* Seguridad del paciente: Según un artículo de investigación médica de John Hopkins, antes de la COVID-19, la tercera causa de muerte en Estados Unidos eran los errores médicos. La mayoría de ellos eran consecuencia de problemas sistémicos, como una asistencia mal coordinada.

* Retención del talento: Retener a los profesionales sanitarios es cada vez más difícil para los hospitales y otros centros clínicos. Un estudio afirma que el 43% de las enfermeras están considerando dejar su profesión para trabajar en otras áreas de la salud.

* Volumen de trabajo: El personal sanitario tiene un volumen de trabajo menos automatizado en comparación con otros sectores que también trabajan de cara al público. De hecho, las enfermeras han declarado que pasan menos de la mitad de su tiempo con los pacientes debido a las intensas tareas administrativas que deben realizar. Esto retrasa la transmisión de información crítica sobre el paciente a otros miembros del equipo sanitario.

Uso de la IA a nivel clínico y operativo

Aunque todos estos retos pueden llevarnos a caer en el desánimo, la buena noticia es que la implementación estratégica de la tecnología puede ayudar en gran medida. Por ejemplo, a nivel clínico, la IA puede acelerar el descubrimiento de fármacos para impulsar los procesos y la validación de las pruebas de determinados productos. Los radiólogos pueden utilizar la IA para detectar patrones en las imágenes de rayos X y en las resonancias magnéticas que el ojo humano no puede ver y así estudiar grandes conjuntos de datos con mayor rapidez. También puede utilizarse para el diagnóstico clínico. Por ejemplo, una de las amenazas más graves para la salud de los pacientes ingresados en un hospital es una infección de la sangre conocida como sepsis. La IA puede ayudar a anticiparse a su aparición y proporcionar a las enfermeras una ventaja de ocho o nueve horas en el tratamiento, lo que puede ayudar a salvar muchas vidas.

Desde el punto de vista operativo, la IA puede ayudar a los profesionales sanitarios a gestionar mejor los recursos para mejorar su capacidad de atención. Incluso antes de la COVID-19, uno de los principales problemas a los que se enfrentaban los hospitales era la escasez de camas. Los hospitales deben seguir siendo eficientes si quieren tratar al mayor número posible de pacientes. Basándose en el análisis de datos, la IA puede predecir la duración de las cirugías y luego, entre cinco y diez minutos antes de que termine la operación, enviar notificaciones automatizadas de máquina a máquina para alertar al personal de apoyo de que se prepare para el cambio de habitación.

Las soluciones de IA también pueden ayudar a mejorar las conexiones entre numerosos dispositivos del Internet de las Cosas (IoT) utilizados en entornos clínicos. Por ejemplo, la habitación media de un hospital cuenta con cuatro o cinco dispositivos inteligentes que monitorizan a los pacientes en tiempo real, todos ellos deben ser supervisados constantemente para garantizar un rendimiento óptimo. ¿No sería conveniente que el personal del hospital pudiera recibir un recordatorio en sus dispositivos móviles para revisar periódicamente los equipos, al igual que lo harían para garantizar el correcto abastecimiento de suministros médicos en cada habitación?

También existe la oportunidad de ampliar el uso de soluciones de automatización robótica, utilizadas tradicionalmente en los entornos de la cadena de suministro, en instalaciones sanitarias de emergencia. Los hospitales son edificios inmensos con equipos y suministros almacenados por todas partes. En lugar de apartar al personal de las rondas de pacientes para recuperar el inventario, los robots pueden movilizarse para proporcionar a las enfermeras y médicos los productos adecuados en el momento y el lugar precisos. Si el paciente A necesita la medicación Y, un robot puede bajar a la farmacia a recogerla y entregársela al paciente para que el personal pueda centrarse en tareas más urgentes.

¿Qué nos depara el futuro?

La comunidad sanitaria está empezando a avanzar en las integraciones de automatización basadas en IA. Pero ¿cómo evolucionará en los próximos cinco – diez años?

La planificación del personal es un área en la que se espera un mayor desarrollo. En la actualidad, las aplicaciones de IA están bien equipadas para ofrecer soluciones automatizadas de planificación de profesionales de enfermería que logran balancear adecuadamente las cargas de trabajo (es decir, cuándo los hospitales deben contratar enfermeras adicionales y cuándo es suficiente salir adelante con un nivel reducido de personal). En el futuro, esta solución se utilizará en todo el proceso de asistencia (no solo para enfermería), con el objetivo de establecer un modelo de equipo clínico más móvil y flexible, con una programación basada en la demanda en tiempo real y prevista.

También se trata de potenciar la comunicación entre los robots y los trabajadores de primera línea. Dotar a estas máquinas de mayor inteligencia para que puedan controlar la disponibilidad de los productos, proporcionar sustitutos adecuados y prever los retos de cumplimiento normativo, permitirá que los robots pasen de ser un mero servicio de mensajería a un segundo cerebro de la enfermera.

También existe la oportunidad de fusionar las capacidades de la IA y los robots. Como ya se ha mencionado, uno de los principales retos del sector sanitario es la ingente cantidad de datos que gestionan. Si combinamos sus respectivos puntos fuertes de análisis y movilidad, la IA puede proporcionar a los robots los datos correctos y darles instrucciones sobre la mejor medida a tomar, de forma similar a como se utiliza la IA en la actualidad. Si los robots son capaces de tomar decisiones autónomas en el proceso de atención médica, las enfermeras podrán disponer de más libertad para proporcionar una atención más personalizada a cada paciente. Esto, a su vez, ayuda a garantizar que se mantenga uno de los valores fundamentales de la asistencia sanitaria: el contacto humano.

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