El uso de inteligencia artificial en la atención médica es una excelente manera de racionalizar sus procesos de diagnóstico y tratamiento. También puede ayudarlo a identificar y evitar errores de medicamentos, detectar prácticas de facturación inadecuadas y más.
Racionalización de procesos de diagnóstico y tratamiento
Redacción de los procesos de diagnóstico y tratamiento con inteligencia artificial en la atención médica puede mejorar las experiencias de los pacientes y aumentar la eficiencia clínica. También ayuda a los proveedores a detectar vulnerabilidades y responder a las violaciones de datos más rápido.
Los procesos de diagnóstico y tratamiento tienen mucha tiempo y, a menudo, requieren una cantidad significativa de investigación. La inteligencia artificial puede ayudar a los trabajadores de la salud a pasar más tiempo con los pacientes. También puede ayudar a reducir los errores manuales, como la entrada de datos.
El diagnóstico es una de las actividades más que requieren mucho tiempo y estresantes para los médicos. El proceso puede llevar semanas o incluso meses. La IA puede acelerar el proceso mediante el uso de un algoritmo que analiza millones de imágenes para identificar síntomas médicos.
La IA también se usa para predecir el desarrollo de enfermedades. Puede identificar la probabilidad de ciertas enfermedades, como la sepsis, 12 horas antes del inicio de los síntomas.
Identificación de errores de medicación
Si la IA es buena o mala para la atención médica depende de cómo se incorporen las fuentes y sensores de datos. Por ejemplo, en el caso de los errores de medicamentos, la IA puede ayudar a los profesionales de la salud y los pacientes a evitar las trampas de la dosis de medicamentos inexactos.
Un estudio reciente evaluó la efectividad de un sistema de aprendizaje automático para identificar errores de medicación. El sistema generó alertas para datos ambulatorios de dos centros médicos académicos. Las alertas se compararon con las alertas generadas por un sistema de apoyo a la decisión clínica (CDS) existente. Los resultados mostraron que el 79.7% de las alertas eran clínicamente válidas.
Otro estudio evaluó la eficacia de la IA para identificar los informes de seguridad del paciente. Los investigadores revisaron una base de datos de incidentes relacionados con la medicación reportados a un hospital universitario en Finlandia. Consideraron tres tipos de errores de medicación.
Detectar prácticas de facturación inadecuadas
Detectar prácticas de facturación inadecuadas a través de la inteligencia artificial (IA) es una parte importante de la gestión de los gastos de atención médica. Al detectar fraude potencial, los pagadores pueden reducir el riesgo de pago inadecuado de reclamos y evitar miles de millones de dólares en pérdidas.
La facturación fraudulenta sigue siendo un problema importante en la industria de la salud. Implica cobrar a un individuo por un servicio proporcionado por un tercero. En algunos casos, los proveedores pueden trabajar juntos para participar en prácticas de facturación engañosas.
La facturación médica es uno de los aspectos más importantes de la prestación de atención médica en los EE. UU. Se requiere una gran cantidad de datos para codificar correctamente y facturar las reclamaciones. A pesar de la gran cantidad de documentación involucrada, a menudo no es posible monitorear manualmente las transacciones en tiempo real. El uso de un modelo de IA efectivo para monitorear los cambios en los códigos NCCI puede garantizar que los reclamos se codifiquen y facture con precisión.
Programación y planificación de la rotación clínica del personal
A pesar de la exageración en torno a la inteligencia artificial, la atención médica todavía se queda atrás en el departamento de IA. Sin embargo, la IA puede mejorar la eficiencia operativa en la medicina al tiempo que mejora la experiencia de los pacientes. Incluso puede ayudar a los especialistas a administrar enfermedades complejas.
Sin embargo, si bien los algoritmos de aprendizaje automático subyacentes a los sistemas de IA son impresionantes, el poder real de la IA aún no se realiza por completo. Los algoritmos de aprendizaje automático se limitan principalmente al análisis estadístico de los patrones de datos.
A pesar del hecho de que es posible entrenar e implementar algoritmos de aprendizaje automático, no siempre es factible implementar dicho sistema en entornos del mundo real. Sin embargo, muchas organizaciones están recurriendo a la IA para reducir sus costos laborales y mejorar la atención de su paciente. Esto ayudará a los establecimientos médicos a aceptar más planes de seguro.
Los sistemas de IA en la atención médica también están sujetos a desafíos técnicos y socioculturales. Estos incluyen variaciones en las prácticas clínicas y administrativas locales, las diferencias técnicas y las diferencias en la codificación y las definiciones. Como resultado, la generalización es difícil.
Incrustar la inteligencia artificial en la atención médica presenta un nuevo desafío tanto para los pacientes como para los proveedores. La tecnología plantea una variedad de problemas éticos, de privacidad y vigilancia. Además, crea nuevos desafíos para la práctica médica, la gobernanza y la regulación. Los desafíos están en gran medida indefinidos y la comunidad médica está mal informada sobre ellos.
La tecnología AI a menudo se considera una caja negra. Si bien la tecnología es innovadora y tiene el potencial de mejorar el juicio médico, también plantea nuevas preocupaciones éticas. Por ejemplo, la tecnología de reconocimiento facial puede representar una amenaza para el consentimiento informado, la privacidad y la seguridad de los datos. Además, también puede usarse para fines problemáticos.
Aunque la IA puede usarse para muchas tareas de atención médica, incluido el procesamiento de documentos y facturación, es probable que se use en áreas que la comunidad médica no espera. También puede extenderse a áreas inesperadas, como la práctica artística. Estas actividades pueden llevar repercusiones legales.
