La transformación digital de la
atención sanitaria ha cobrado impulso en los últimos años y se ha convertido en
un elemento clave para hacer frente a los retos globales de nuestros sistemas
sanitarios.
Hemos normalizado el uso de
innovaciones digitales en múltiples fases del cuidado de la salud: autocuidado,
prevención, acceso a la atención sanitaria (telemedicina), monitorización
remota y seguimiento de patologías… Sin duda la pandemia de covid-19 contribuyó
a esta normalización, en especial en la adopción de la atención virtual, tanto
en el sector de provisión sanitaria pública como privada.
La IA forma parte de la
revolución que nos trae la digitalización, pero con un potencial de enormes
dimensiones. Hace un año hablábamos aquí de sus
beneficios para el diagnóstico y la atención médica, el apoyo en tareas
administrativas o el avance en el descubrimiento de fármacos y también de la
necesidad (plenamente vigente) de trabajar colectivamente hacia una “IA
responsable” que sea confiable, ética y minimice los riesgos respetando
derechos humanos y valores democráticos.
Hoy en día existen distintos
niveles de madurez en la implantación de la IA en el sector sanitario, pero
todavía estamos lejos de una adopción generalizada de la IA en salud. Un
informe reciente del World Economic Forum y BCG analiza los retos que
explicarían el por qué y apunta a 6 palancas para conseguir aprovechar el
máximo potencial de la IA en salud.
Estos retos, según el informe,
son:
- La complejidad
de la IA en la sanidad disuade a responsables políticos y
empresariales.
- Desajuste entre
las opciones técnicas y las visiones estratégicas: los responsables
sanitarios suelen delegar decisiones técnicas, perdiendo la oportunidad de
alinear la tecnología con sus objetivos estratégicos.
- Bajo nivel
de confianza en la IA en un marco regulatorio y de gobernanza
fragmentado. Aumento de desconfianza pública en la IA y escepticismo de la
industria.
De especial interés me ha
parecido este gráfico que ilustra los distintos niveles de adopción según el
tipo de actor del ecosistema sanitario. Los casos de uso con mayor nivel de
validación los encontramos en el sector farmacéutico y en el lado de los proveedores,
con herramientas de apoyo clínico como el tratamiento automatizado de
documentos o el reconocimiento de la imagen médica. Del lado de los
pagadores encontramos algunos avances en la automatización de la tramitación de
siniestros, pero todavía mucho recorrido en los modelos predictivos que
permitan modelos de atención sanitaria preventiva.
Figura 1.
Casos de uso para todos los stakeholders
Font: Hudde, M
et al (2023). Generative AI will transform health care sooner than you think.
BCG
¿Cómo pueden
los líderes del ecosistema sanitario impulsar la adopción de la IA de forma
generalizada?
El informe identifica 6
palancas:
- Centrarse
en soluciones operativas que demuestren beneficios a corto plazo
(centradas en procesos y reducción de carga de trabajo de los
profesionales) y conduzcan a inversiones a largo plazo.
- Fomentar partenariados
público-privados con objetivos compartidos. Alineamiento de los
líderes públicos y privados sobre las prioridades, las oportunidades y los
riesgos de las aplicaciones médicas de la IA y compartir el valor creado.
- Fomentar
la cooperación sobre las infraestructuras para pasar a diferenciarse a
través de los servicios, promoviendo un mercado competitivo
centrado en ofertas de alto valor.
- De las
buenas intenciones a las decisiones técnicas responsables. Los
responsables sanitarios, tanto públicos como privados, no deberían dejar
las decisiones técnicas en manos de expertos. Deberían formarse e
implicarse con las cuestiones técnicas.
- Construir
proactivamente la confianza y dejar de esperar
directrices. Comprometer proactivamente a su organización en la vigilancia
de posibles riesgos de la IA. Además, las organizaciones deberían
considerar comités y principios éticos de la IA, similares a la bioética
en la atención sanitaria, para tomar decisiones éticas informadas.
- Del dato
disperso a la integración deliberada. El acceso a los datos
sigue siendo una preocupación importante, reduciendo tanto la confianza
como el rendimiento de la IA. Para garantizar un acceso equitativo a datos
de calidad, los líderes deben abogar por unos conjuntos de datos
conectados globalmente, pero controlados localmente.
Las 6 palancas parecen más que
razonables y su activación dependerá, además de la voluntad y determinación de
los responsables sanitarios, de un elemento transversal en todas ellas, la
cooperación público-privada.
La IA tiene potencial para
remodelar el futuro de la atención sanitaria ayudando a los profesionales a
prestar una mejor atención, es el momento de apostar por ello.
Referencias
World Economic Forum (2025).
The Future of AI Enabled Health. https://reports.weforum.org/docs/WEF_The_Future_of_AI_Enabled_Health_2025.pdf
Foto de Erik Eastman
Fuente: La Gestión Informa
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