La Inteligencia Artificial también puede servir para reducir la lista de espera sanitaria 

Diversos expertos han puesto de  manifiesto en el IV Encuentro de la Agrupación Territorial de SEDISA en Castilla-La Mancha, celebrado recientemente, que, las herramientas basadas en Inteligencia Artificial, cuando están bien diseñadas, validadas y alineadas con las necesidades reales de la organización, pueden generar beneficios significativos tanto en la gestión operativa como en estrategia sanitaria. 

En el encuentro, celebrado  con la colaboración de Johnson&Johnson y en el que han participado más de un centenar de Directivos de la Salud de la comunidad autónoma, ha participado Carlos Peña, Subdirector de Enfermería del Área de Salud Integrada de Ciudad Real, que considera que “la IA es una herramienta capaz de generar un cambio profundo en la Gestión Sanitaria. En general, puede aportar valor en tres grandes áreas: automatización de tareas repetitivas, desde la generación de informes y el análisis de datos hasta la clasificación y priorización de información clínica, liberando tiempo para actividades de mayor valor; análisis predictivo y preventivo, anticipando la demanda asistencial, optimizando la planificación de recursos y reduciendo listas de espera mediante una gestión proactiva, y mejora de la experiencia del paciente, personalizando la atención, aumentando la accesibilidad al Sistema y facilitando el acceso a información clara y fiable”.

En este sentido, según Peña, “las herramientas basadas en IA, cuando están bien diseñadas, validadas y alineadas con las necesidades reales de la organización, pueden generar beneficios significativos tanto en la gestión operativa como a nivel de estrategia sanitaria”. Por una parte, en el ámbito operativo, permiten optimizar circuitos asistenciales y reducir tiempos de espera, agilizando procesos y mejorando la asignación de recursos, planificar de forma más eficiente los recursos humanos y materiales, evitando sobrecargas y mejorando la distribución de tareas, y detectar de manera temprana desviaciones en indicadores de calidad y seguridad, posibilitando intervenciones rápidas y preventivas. “Por otra parte, en el plano estratégico, facilitan una toma de decisiones basada en datos (data-driven decision-making), analizando grandes volúmenes de información en tiempo real para anticipar demandas o incidencias; favorecen la innovación y personalización, permitiendo diseñar soluciones adaptadas al contexto y a las necesidades específicas de pacientes y profesionales, y ayudan a alinear recursos y acciones con los objetivos de salud poblacional, contribuyendo a la sostenibilidad y mejorando la calidad percibida”.

Durante el Encuentro, se está llevando a cabo el Taller Del algoritmo a la gestión: Creando aplicaciones en el mundo de la salud con IA y Amazon PartyRock, para hacer posible el acercamiento de la IA a la Gestión Sanitaria de forma práctica. No se trata solo de hablar de innovación, sino de experimentarla en primera persona, es decir, crear aplicaciones sencillas con IA sin necesidad de programar, gracias a gracias a PartyRock, una plataforma de Amazon Web Services que facilita la construcción de prototipos creados con IA en cuestión de minutos”, explica Carlos Peña. Para los Directivos y profesionales sanitarios, esto significa descubrir de manera directa cómo aplicar estas herramientas para resolver problemas reales, optimizar la gestión de recursos o mejorar la coordinación asistencial. Asimismo, Carlos Peña destaca que “este tipo de talleres activa una cultura de innovación dentro de las organizaciones, ayudando a que los asistentes visualicen oportunidades reales de aplicación en su día a día”.

A este respecto, los sistemas de información generan y almacenan información que resulta muy valiosa para la gestión pero que, por lo general, es difícil de explotar ya sea por la cantidad masiva de datos, porque no son fácilmente legibles o porque la información no está estructurada. La IA artificial y en concreto la IA generativa aporta la oportunidad de analizar cantidades de datos masivas y poder organizarla para su uso utilizando como interfaz con el usuario el propio lenguaje natural. Esto cambia de forma radical la relación con los datos y su análisis, permitiendo, además utilizar los resultados obtenidos para automatizar tareas y permitiendo a los profesionales desempeñar mejor su trabajo.