De la consulta al algoritmo: cómo la IA está reduciendo las listas de espera médica
España asumió el récord de listas de espera en centros sanitarios, tanto en determinados tipos de consultas como en cirugías
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Una de las grandes promesas de la inteligencia artificial es que permite reducir tareas repetitivas, burocracia y tiempos de espera a la hora de hacer determinadas cosas. En el caso de las listas de espera en hospitales y centros sanitarios, España llegó a los 126 días de espera para una cirugía no urgente en 2024. Se llegaron a los 105 días para ser atendidos en una primera consulta y a los 60 días para tener cita con un especialista médico.
Ante este escenario, uno de los elementos clave es la infraestructura digital para gestionar volúmenes de información “cada vez mayores”, explican desde el equipo especialista en IA de ASHO, empresa catalana dedicada a la codificación clínica.
¿Cómo reduce la inteligencia artificial los tiempos de espera?
De acuerdo como lo explica el grupo de expertos contactado por Informativos Telecinco, “hay varias maneras por las cuales la IA reduce los tiempos de espera. Se priorizan pacientes según la gravedad y urgencia de su caso y se identifican huecos en la agenda para reubicarlos. También se automatizan informes o pruebas que antes requerían días de trabajo manual. En algunos casos, la IA también detecta pacientes que ya no necesitan la cita o la intervención, liberando recursos para otros”.
Sin embargo, cuando se trata de detectar todas estas informaciones, la IA también tiene barreras que superar. En este sentido, “la principal barrera es siempre la misma cuando hablamos de incorporar nuevos modelos al entorno hospitalario: hay mucha información pero está dispersa. El reto es encontrar aquella que es valiosa y conseguir extraerla de múltiples fuentes en tiempo real y de forma segura”.
No obstante, aunque la inteligencia artificial está empezando a tener un peso relevante en esta tarea, el equipo de expertos explica que el factor humano desempeña un papel fundamental: “se ha de aportar confianza a los profesionales sanitarios para que decidan usar ese sistema demostrándoles que efectivamente funciona y se ha de formar a estos profesionales para el correcto uso de la tecnología”.
Estas son las especialidades médicas en las que la IA funciona mejor, por ahora
La implementación de inteligencia artificial —aunque acelerada— es también un proceso gradual. Estamos hablando de una tecnología que a principios del 2022 era desconocida para la gran mayoría, hasta que OpenAI lanzó al mercado ChatGPT.
En el terreno de la sanidad y de las listas de espera, no todas ellas tienen los mismos tiempos, demanda e incidencia. Así pues, el equipo de expertos pone encima de la mesa el siguiente dato: “es más común —reducir los tiempos— en especialidades con gran carga asistencial y procesos repetitivos, como radiología, traumatología o dermatología. A gran escala, todavía la implantación se encuentra en una fase inicial, con pruebas piloto y despliegues parciales. Aún con esto, ya se registran las primeras experiencias positivas, las cuales conllevan a una adopción de cada vez más acelerada”.
¿Está por llegar el punto de inflexión?
El punto de inflexión de la generalización de la IA fue el lanzamiento de ChatGPT. ¿Pasará lo mismo en el terreno de las esperas hospitalarias? Los expertos afirman que sí, pero que todavía “estamos en justo en el momento previo a ese punto de inflexión”.
Entonces, ¿qué es lo que se necesita para llegar a él? Desde el equipo de IA de ASHO se muestran contundentes: “Hay hospitales que ya han reducido de forma significativa sus tiempos de espera gracias a la IA, pero para verlo de forma generalizada en todo el sistema sanitario todavía necesitamos unos años más, con más integración, más datos y más confianza en la tecnología”, concluyen.