Tres obstáculos que enfrentan las instituciones de salud y cómo la IA ayuda a solucionarlos

Turnos que se retrasan, ausencias, alta demanda en picos que son difíciles de prever, dificultad en la asignación de los recursos: la complejidad de los sistemas sanitarios está más presente que nunca y repercute directamente sobre la calidad de atención que reciben los pacientes durante todo su historial médico.

Luciano Tourn.

Sin embargo, Luciano Tourn, CEO y cofundador de Wúru, startup argentina que utiliza la inteligencia artificial (IA) y la analítica de datos para generar mejores prácticas para las instituciones de salud, considera que los datos pueden ser utilizados por los prestadores sanitarios para producir evidencia sobre la mejor forma de hacer las cosas. «Hay que automatizar todo lo posible para liberar el tiempo humano donde es irremplazable, en la relación con el paciente», afirma.

El ejecutivo señala que, de manera transversal a los sistemas de salud, tanto privados como públicos o mixtos, y en todos los países alrededor del mundo, existen tres motivos principales que interfieren al momento de brindar la mejor atención a los pacientes:

1. Desperdicio: De acuerdo con las estadísticas que aporta un estudio de la OCDE, entre un 20 % y un 30 % del gasto en salud es desperdicio. Este es el resultado de una asignación y utilización ineficiente de los recursos, lo que se asocia directamente con mayores tiempos de espera y cancelaciones sin posibilidad de reagendamientos, entre otras.
2. Silos: Numerosas instituciones continúan acumulando datos, sistemas y recursos de manera aislada a la manera de depósitos sin ningún tipo de conexión. De allí que las decisiones se toman de manera desarticulada, con baja efectividad y sin basarse en evidencia como sustento, lo que dificulta planificar con una mirada integral de las organizaciones. Además, existe información y evidencia por fuera de cada organización, que puede ser usada para enriquecer la propia (datasets de salud pública, o de otros prestadores anonimizados).
3. Mindset: La expansión de las metodologías ágiles y la cultura de mejora continua en las organizaciones de salud se ve limitada en algunos casos por factores como la alta competitividad (que impide muchas veces compartir información operativa valiosa), la aversión al riesgo provocada por el impacto potencial de un error o falla, y el bloqueo que se produce en el abordaje metodológico del paciente debido al blindaje que existe sobre el acto médico.

Para Tourn, el aprendizaje automático y la IA pueden ayudar a optimizar estos tres aspectos clave para impactar positivamente en la calidad de atención de los pacientes, a la vez que se genera un aumento en la productividad y se reducen tanto los costos del prestador, como el desgaste típico del personal de salud. No se trata de reemplazar los sistemas previos, afirma el CEO y cofundador de Wúru, sino de integrar la información para tomar las mejores decisiones, de la siguiente manera:

• Convirtiendo los datos en hallazgos y transformando cada hallazgo en una oportunidad de mejora para producir una cadena virtuosa, que actúa reduciendo el desperdicio e impacta directamente mitigando la fricción en el itinerario de atención del paciente.
• Articulando e integrando los sistemas de salud y los equipos, lo que redunda en un incremento de la capacidad de gestión.
• Fomentando una cultura de democratización de la información, que posibilite extender las buenas prácticas a todos los prestadores, produciendo benchmarks al interior y al exterior de  las organizaciones.

«Hoy podemos crear la infraestructura tecnológica para los nuevos prestadores y esa infraestructura es una plataforma de datos interoperables y listos para ser explotados, teniendo como prioridad garantizar la privacidad y la seguridad de esa información sensible. Esta plataforma posibilitará tomar las decisiones más eficientes para lograr una mejora en toda la experiencia de atención y la calidad de vida de los pacientes, cuidando al personal de salud y aumentando el retorno que obtienen las instituciones», refirió Tourn.