Salud 2.0: la IA, nuevo horizonte para la eficiencia médica y la experiencia del paciente

La salud lleva desde hace tiempo apoyándose en los avances tecnológicos, y la irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) ha sido uno de los motores para mejorar aspectos en la atención sanitaria. Sin embargo, escalar los casos de uso de la IA sigue siendo un gran desafío para el sector. Según el último informe Reimaginando las operaciones de servicios de la industria de la salud en la era de la IA publicado por McKinsey, el 25% de los encuestados indicó que su mayor reto es poder escalar la automatización desde la fase piloto hasta la producción de la tecnología.

Los programas de transformación tecnológica en la atención médica no han logrado generar valor con la suficiente rapidez como para generar el retorno de la inversión esperado. Según se detalla en el documento, por lo general, generan menos de un tercio de su valor esperado. Es más, sólo alrededor del 30% de los grandes esfuerzos de transformación digital tienen éxito.

El informe de la consultora también arroja otros resultados relevantes como que sólo el 10% de las interacciones de los encuestados con la IA conversacional y los chatbots de las organizaciones de atención médica resolvieron completamente sus consultas sin la necesidad posterior de interactuar con agentes en vivo.

Esa carencia a la hora de aprovechar el potencial de las inversiones digitales se debe a varios motivos. En primer lugar, al sector le hace falta una hoja de ruta para capturar el valor de la IA, así como la vinculación de la tecnología con sus objetivos de negocio. Por otro lado, la adopción de la IA requiere habilidades y capacidades humanas, por lo que la sanidad necesita talento que pueda gestionar estas nuevas tecnologías. 

La atención sanitaria debe enfocarse en mejorar ciertos factores a través de la IA, como la filtración de llamadas y consultas online 

Así mismo, para tener éxito con la IA, el sector necesitar acelerar sus procesos de toma de decisiones y entrega, lo que podría implicar cambios en la financiación. Desde ya, la IA es una herramienta que, bien utilizada, mejorar la toma de decisiones en los diagnósticos médicos y, a su vez, puede dar lugar a una satisfactoria experiencia de uso por parte del paciente.

Según el análisis comparativo de McKinsey de las empresas de atención médica, las herramientas de los centros de llamadas carecen de la capacidad de etiquetar los motivos de las llamadas con el nivel de detalle necesario para admitir la IA y obtener información matizada sobre los clientes, y hasta el 60% de las llamadas no están etiquetadas. 

Para mejorar este panorama son necesarias capacidades avanzadas de previsión y programación, que pueden generar desajustes entre la dotación de personal y la demanda. Según el documento, mejorar la infraestructura tecnológica es vital para abordar estas limitaciones y mejorar la eficiencia general, la capacidad de respuesta y la calidad del servicio.

La gestión de datos es otro aspecto fundamental que deben tener en cuenta las empresas de servicios de salud a la hora de implementar nuevas tecnologías. “Los datos sanitarios que necesitan las soluciones de IA son heterogéneos: no están estructurados, se distribuyen en múltiples fuentes de datos y se almacenan en distintas estructuras de datos”, aseguran desde McKinsey. 

El diseño de experiencias basadas en la toma de decisiones de los pacientes es crucial para la implementación exitosa de la IA 

El sistema de salud se enfrenta al desafío de garantizar que los algoritmos de IA tengan acceso a datos suficientes para un aprendizaje y una predicción efectivos, al tiempo que garantiza el anonimato de los pacientes individuales, en línea y en cumplimiento con la Ley de Protección de Datos.

En este último aspecto, la tendencia indica que las principales empresas del sector prefieren usar la IA para complementar la toma de decisiones humanas en lugar de reemplazarla por completo. Por ello, es necesario priorizar los dominios de servicio y definir casos de uso claros.

Según se desprende del informe, el 75% de los clientes interactúan inicialmente con una entidad de la salud de forma digital, para luego pasar a tener una experiencia omnicanal. Con este comportamiento, las empresas del sector pueden ofrecer una experiencia hiperpersonalizada, utilizando IA para analizar datos de clientes de múltiples fuentes y generar perfiles personalizados de pacientes.

Las experiencias que se diseñan a raíz de ese respaldo del cliente suelen ser muy exitosas cuanto se introduce la IA. De acuerdo con la consultora, este enfoque ayuda a mejorar la satisfacción, la lealtad y la defensa del cliente, e impulsa el crecimiento y la rentabilidad del negocio.