El papel de la IA en una guía de atención más inteligente

Muchos de nosotros hemos experimentado momentos de incertidumbre después de notar síntomas de salud preocupantes y nos preguntamos si deberíamos esperar y ver o buscar atención médica inmediata. ¿Se queda en casa, hace una cita con su PCP o va directamente a la sala de emergencias? Este es un dilema común que abordamos mediante la clasificación.

La clasificación implica evaluar y clasificar a los pacientes según la gravedad y la urgencia de sus síntomas. La clasificación te indicará si necesitas atención médica lo antes posible o si la consulta con el médico puede esperar.

Pero no todo el triaje es un buen triaje. La clasificación precisa es esencial para evitar demoras y una mala asignación de recursos y para mejorar los resultados. Además, la IA se ha convertido en una solución emergente con el potencial de mejorar la clasificación y los resultados en todos los ámbitos.

¿Qué significa la clasificación virtual de IA?

En un entorno clínico, la clasificación se refiere a la clasificación de los pacientes en función de su presentación, lo que ayuda a los proveedores a priorizar qué pacientes deben atender primero y qué tipo de atención requieren los pacientes. Los pacientes son clasificados para recibir diferentes tipos de atención según la gravedad de sus lesiones o enfermedades.

Por ejemplo, si un paciente presenta síntomas de un resfriado común, como algunos resfriados y tos, es probable que el proveedor le recomiende que se automedique en casa. Por otro lado, si el paciente presenta síntomas más graves, como dificultad para respirar, es posible que le recomiende que visite el servicio de urgencias. Se trata de dos escenarios muy diferentes y, por lo tanto, los médicos clasificarían a los pacientes de manera diferente.

Si bien la clasificación tradicional requiere la evaluación y la asignación de los proveedores, la clasificación con IA puede hacerlo de forma independiente. La clasificación basada en la IA toma en cuenta los síntomas de un paciente mediante una encuesta autoevaluada en la que se pregunta sobre el estado de salud actual del paciente. A continuación, analiza estos síntomas junto con los indicadores de salud, los datos demográficos, los factores de riesgo y su base de datos de conocimientos médicos. Con estas entradas, la IA sigue un árbol de decisiones que clasifica al paciente y genera una recomendación de clasificación.

El valor de una clasificación precisa

Si alguna vez ha tenido que esperar mucho tiempo en el departamento de emergencias (DE), comprenderá la importancia de una clasificación precisa. Es notorio que el servicio de urgencias se usa en exceso, lo que significa que muchos pacientes acuden con síntomas que no son necesariamente graves y que requieren atención urgente. Estos casos serían más adecuados para una visita de atención de urgencia o de atención primaria. Sin embargo, debido al uso excesivo de los servicios de urgencias, los hospitales están sobrecargados de pacientes y los tiempos de espera son prolongados. También puede ocurrir lo contrario, cuando algunas personas están «mal evaluadas», lo que significa que no buscan atención de emergencia cuando está justificada. Por lo tanto, sus resultados de salud pueden ser malos.

Además de minimizar los tiempos de espera, la clasificación precisa también ahorra tiempo a los proveedores. Si los pacientes se clasifican correctamente, los proveedores de servicios de urgencias pueden dedicar más tiempo y energía a los casos graves, mientras que los proveedores de atención primaria y de urgencia pueden dedicar más tiempo a las afecciones agudas. Hacerlo permite un sistema de salud más eficiente y productivo.

En general, la clasificación precisa tiene el potencial de minimizar los costos tanto para el paciente como para el sistema de salud, aumentar la satisfacción de los pacientes y mejorar los resultados de salud. Con la clasificación virtual basada en la IA, específicamente, puede optimizar aún más la atención de los pacientes mediante una clasificación más precisa. Cuando los pacientes reciben una orientación de atención más rápida y relevante, esto aumenta su confianza tanto en las vías de atención digital como en los sistemas de salud.

Cómo mejora la IA el triaje

Ahora que entendemos los beneficios de una clasificación precisa, analicemos los detalles de cómo la IA puede mejorar aún más los esfuerzos de clasificación:

• IA avanzada. Los algoritmos de tratamiento tradicionales son bastante rígidos y siguen una lógica basada en reglas. Sin embargo, la IA aprovecha el aprendizaje automático para analizar los datos de forma más dinámica, lo que permite hacer recomendaciones más precisas e individualizadas.
• Entrenamiento. La IA se puede entrenar a partir de datos clínicos a gran escala, que pueden incluir datos como historias clínicas electrónicas, resultados de diagnósticos y desenlaces. Por lo tanto, es probable que el conjunto de datos del que extrae sea mucho mayor que la experiencia clínica individual de un proveedor.
• Datos objetivos. La clasificación por IA puede recopilar y evaluar datos objetivos. Por ejemplo, la IA de Shen mide los signos vitales, como la frecuencia cardíaca y la presión arterial, lo que puede proporcionar información valiosa sobre la salud de una persona, aparte de los síntomas notificados por el paciente.
• Los síntomas por sí solos no son suficientes. Los síntomas notificados por los pacientes pueden variar mucho según el individuo, ya que los síntomas son subjetivos y dependen de los conocimientos sobre salud. Por lo tanto, la recopilación de otros indicadores de salud mediante la IA puede mejorar la evaluación y el triaje de los pacientes.

Debido a estos beneficios, el monitoreo de la salud de la IA brinda la oportunidad de fortalecer la clasificación. Por ejemplo, supongamos que un usuario informa que siente opresión en el pecho. La monitorización de la salud mediante IA también puede detectar un aumento de la frecuencia cardíaca y la presión arterial, lo que indica una afección potencialmente grave. La clasificación virtual basada en la IA podría entonces ofrecer una recomendación para una visita a la sala de emergencias.

Guiar a los usuarios hacia el nivel de atención adecuado

La clasificación precisa es más que solo averiguar qué es lo que está mal, se trata de recomendar el nivel de atención adecuado en el momento adecuado. Las diferentes condiciones y presentaciones requerirán recomendaciones diferentes, y la gama es muy amplia. Es posible que una persona pueda automedicarse en casa o que necesite una teleconsulta, una consulta de atención primaria, una visita de atención de urgencia o una visita al servicio de urgencias.

Por eso, la precisión importa. La clasificación excesiva puede provocar un uso excesivo de la disfunción eréctil, agotar los recursos y aumentar los costos. Una clasificación deficiente podría llevar a que no se diagnostiquen diagnósticos y a peores resultados de salud. Por lo tanto, las evaluaciones y la clasificación exhaustivas y precisas son esenciales para mejorar la salud y optimizar los resultados en general.

Hay varias aplicaciones diferentes de la clasificación virtual de IA, que incluyen:

• Aseguradoras de salud. Las aseguradoras pueden utilizar la clasificación basada en la inteligencia artificial para dirigir a los pacientes a una atención rentable y de alta calidad.
• Plataformas de telemedicina. Los proveedores de telesalud pueden aprovechar la clasificación basada en la inteligencia artificial para minimizar el uso indebido y, al mismo tiempo, maximizar el tiempo de los médicos.
• Programas de monitoreo remoto. Los programas para enfermedades crónicas pueden utilizar el monitoreo y la clasificación mediante IA para rastrear continuamente los indicadores de salud, proporcionar alertas y recomendar los próximos pasos apropiados.

Concluir

En resumen, una clasificación eficaz es esencial para garantizar que los resultados de salud se optimicen, los sistemas hospitalarios no estén sobrecargados y los costos se mantengan bajos. La IA tiene el potencial de mejorar la clasificación mediante la monitorización remota de la salud y el aprovechamiento del aprendizaje automático para clasificar a los pacientes con mayor precisión y precisión.