IA en salud: de la burocracia al algoritmo

La Inteligencia Artificial (IA) no es una promesa futura; es la herramienta que hoy permite rescatar hasta un 40% del tiempo operativo malgastado en procesos administrativos deficientes.

No se trata de anular la experiencia del profesional (el "ojo clínico"), sino de subordinar la decisión logística y asistencial a patrones verificables para reducir el margen de error humano y el desperdicio de recursos.

Frecuentemente la falta de interoperabilidad impide que el sistema de facturación conozca qué cargó el profesional en la historia clínica. El auditor debe saltar de una pantalla a otra manualmente. La IA pierde su poder porque no puede ver la "película completa" del paciente, solo fragmentos aislados

El salto evolutivo: de la intuición clínica a la probabilidad estadística

La toma de decisiones basada en evidencia requiere una transición urgente: pasar de la "intuición clínica" hacia la "probabilidad estadística". Históricamente, el alta de un paciente o la autorización de un presupuesto dependían del criterio subjetivo (y a veces dispar) de un auditor o terapeuta.

Actualmente, la IA nos permite procesar miles de variables para predecir, Un algoritmo analiza la velocidad de progreso de pacientes similares en los últimos 5 años. La IA alerta al director médico: "Este paciente tiene un 85% de probabilidad de haber alcanzado su meseta terapéutica; continuar el tratamiento actual no generará mejoras significativas según su patrón de respuesta". Se optimiza el cupo para pacientes nuevos, reduciendo la lista de espera en un 20% sin afectar la calidad del alta.

Para lograrlo, debemos derribar tres barreras: datos de baja calidad, sistemas que no interoperan y una cultura resistente al cambio.

La transición no demanda comprar una supercomputadora. Requiere estandarizar la carga de datos. Si todos los prestadores y operadores utilicen la misma escala de medición de forma digital, habrán construido el puente hacia la probabilidad estadística.

Los SDK: "traductores universales" de su estrategia

Muchos decisores temen que integrar IA signifique cambiar todo su software. Aquí es donde entran los SDK (Software Development Kits), que son paquetes de herramientas prefabricadas que permiten que sus sistemas actuales "aprendan" funciones de IA sin necesidad de desarrollarlas desde cero.

El aporte de los SDK: permiten conectar el software de facturación con un motor de IA en cuestión de días. Un SDK de visión artificial puede añadirse a su app actual para que los trabajadores de la salud "escaneen" informes y los conviertan en datos estructurados automáticamente.

Indicador de impacto: instituciones que utilizan SDKs de integración rápida han reducido sus costos de implementación tecnológica en un 60% comparado con desarrollos a medida.

Auditoría inteligente: el fin del control manual

Seguir auditando por muestreo es dejar la sostenibilidad financiera al azar. La IA permite la Auditoría del 100% de los casos. Una obra social utilizó IA para auditar prestaciones de discapacidad. El algoritmo detectó que el 12% de las sesiones "doble facturadas" ocurrían por errores en el sistema de carga del prestador, no por dolo. Se ha recuperado el 8% del presupuesto anual mediante la prevención de pagos indebidos y detección de anomalías en tiempo real.

El profesional como estratega

El "burnout" del profesional ocurre por la carga burocrática. La IA debe ser su "copiloto", automatizando los informes: utilizar IA para transcribir sesiones y generar automáticamente el informe de evolución trimestral basado en escalas estandarizadas. Se logra una reducción del 50% en el tiempo de redacción administrativa, devolviendo ese tiempo a la atención directa del paciente.

Tablero de comando para decisores: ¿qué medir mañana?

Para desatar el cambio, se puede utilizar por ejemplo estos tres indicadores:

-ICR (Índice de Completitud de Registro): ¿Cuántos campos clínicos están realmente normalizados? Meta: > 90%.

-Ratio de automatización de autorizaciones: ¿Qué porcentaje de trámites rutinarios resuelve la IA? Meta: 70%.

-Tasa de adopción de SDKs: Cuántas funciones nuevas de IA hemos integrado a nuestros sistemas legados este semestre.

La viabilidad sistémica depende de una estrategia de "Pequeñas Victorias". No intentar cambio globales y espectaculares de forma súbita. Es preferible seleccionar un proceso, estandarizar la escala de medición, aplicar un SDK de procesamiento de datos y permitir que la probabilidad estadística empiece a ahorrar y racionalizar recursos.

Como bien decía Deming, “sin datos solo somos personas con opiniones. En el sector sanitario, donde cada recurso ahorrado es una terapia ganada, pasar de la intuición a la estadística no es una opción tecnológica, es un deber ético."

(*) Director del Centro de Estudios Avanzados en Tecnologías de la Información y la Comunicación en Salud Digital TICSAD. Universidad Isalud.