Una reflexión: ¿IA en salud, solo para decisiones clínicas?

Hace años que asistimos al progreso de la aplicación de la Inteligencia Artificial a la medicina de precisión, pero el primer paso debe ser la gestión de precisión.

En un reciente artículo de la prestigiosa Harvard Business Review, las autoras hacen una acertadísima reflexión sobre la digitalización de los hospitales. Del mismo resumen, su posición queda muy clara:

“[En los hospitales] el uso de tecnologías digitales para la decisión clínica ha recibido la mayor atención. Pero también tienen el potencial de ayudar a tomar mejores decisiones en muchas áreas de operaciones.”

Y concluyen diciendo:

“Dado el envejecimiento de la población, la prevalencia de enfermedades crónicas y los avances en la medicina, se ha vuelto más importante que nunca que los hospitales operen de manera eficiente y eficaz. En el futuro, la clave para mejorar la toma de decisiones operativas radicará en su capacidad para sumarse a la transformación digital”.

Las autoras proponen tareas concretas dentro de los hospitales que pueden ser abordadas con tecnologías digitales:

• Estimación del número de llegadas, de altas y de derivaciones desde un servicio, para mejorar flujos de pacientes y reducir tiempos de estancia y esperas.
• Predicción de absentismo en enfermería, para poder anticipar coberturas y mejorar condiciones de trabajo y contratación.
• Generación de equipos que combinen óptimamente papeles, capacidades y experiencias para una determinada tarea.
• Optimización de horarios para la crítica área quirúrgica, que pasa por anticipar la duración de cada intervención.
• Mejoras de la cadena de suministros médicos y quirúrgicos, con tecnologías como RFID, pero también con mejoras de coordinación de envíos y de predicción de demanda e inventarios.

Fijémonos que la Inteligencia Artificial (en adelante, IA), y en particular el aprendizaje automático (Machine Learning o ML) es la tecnología digital central en todas estas aplicaciones.

En esta nota queremos ir más allá que el artículo citado. Sí, el uso de la IA es posible y necesario también en problemas de gestión hospitalaria. Pero afirmamos además que esta es la manera más fácil y rápida de introducir la IA en los hospitales. Mucho más que hacerlo por la vía del diagnóstico o la recomendación terapéutica paciente a paciente, que suelen ser las aplicaciones estrella de la IA en salud.

La IA más accesible a los hospitales: la aplicada a los problemas de gestión

La principal aportación de esta columna es dar con detalle de las razones que nos llevan a esta afirmación tan contundente.

Facilidad de implantación. Para desarrollar estas aplicaciones solo son necesarios datos de rutina, como los datos de actividad asistencial que se extraen para facturación en el CMBD, o los datos de recursos humanos que ya se vuelcan de manera estructurada en el Datawarehouse del hospital. El servicio de informática solo tiene que programar una extracción periódica de una consulta que, probablemente, ya tienen formulada para su día a día.