Se supone que los registros médicos electrónicos (EHR, por sus siglas en inglés) son eficientes y ayudan en la prestación rápida de servicios de atención médica a los pacientes. Sin embargo, parece haber una desconexión total entre el propósito previsto de los EHR y cómo funcionan realmente en la industria. Gracias a la curva de aprendizaje que conlleva operar un sistema de registro de salud, las preocupaciones con la interoperabilidad de los datos, la tecnología sobre la que se construyen y más, EHR En la actualidad, las soluciones son en su mayoría rígidas y monolíticas.
Para los no iniciados, un informe también revela que los médicos en los EE. UU. Cerrar to 16 minutos en las funciones de HCE por paciente. Esto no solo requiere mucho tiempo, sino que también es irónico. Sin embargo, existe una promesa en este espacio, ya que las soluciones modernas impulsadas principalmente por la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático están liderando el camino para hacer que los HCE sean más efectivos, rápidos y eficientes.
En esta publicación, veremos cómo la IA está dando forma al futuro de los EHR y ayudando a los proveedores de atención médica en todo el mundo. Pero antes de eso, empecemos por lo básico.
¿Qué es EHR?
Los registros de salud electrónicos son las iteraciones digitales de los registros convencionales en papel que las organizaciones de atención médica mantienen para facilitar la prestación de sus servicios. Debido a que es digital, es más fácil recuperar registros individuales de pacientes, administrar detalles elaborados sobre el historial del paciente, compartir datos entre las partes interesadas respectivas, como médicos, cirujanos, centros de diagnóstico y más.
Para que comprenda mejor los detalles que contienen los EHR, aquí hay una lista rápida:
- Datos del paciente e información de contacto
- Información sobre la visita de un paciente a los centros sanitarios
- Historia familiar
- Alergias y reacciones a elementos y medicamentos específicos.
- Detalles del seguro
- Detalles sobre dolencias crónicas o enfermedades prevalentes.
- Información sobre cirugías realizadas anteriormente y más
Beneficios clave de los HCE
Gracias al hecho de que los registros están digitalizados, ofrecen toneladas de beneficios a los proveedores de atención médica.
- Modificar y actualizar los datos del paciente se vuelve más sencillo
- Se podría agregar y almacenar más información relacionada con el paciente, como recetas, datos de imágenes e informes médicos, y más.
- Las fuentes de registros e informes específicos podrían vincularse para un análisis más detallado
- Ayudan a los médicos a tomar mejores decisiones clínicas.
- Allanar el camino para procedimientos de tratamiento y medicamentos personalizados
- Automatice varias tareas redundantes y más
Aunque estas son ventajas, la mayoría de ellas existen solo en el papel. La distancia entre las ambiciones y las implementaciones hace que los EHR sean menos efectivos en el mundo real. Sin embargo, el inicio de la IA está solucionando gradualmente las lagunas operativas y las preocupaciones en el espacio y abriendo el camino para optimizar la atención al paciente y la prestación de servicios.
Exploremos el papel de la IA en la configuración de los registros médicos electrónicos.
El papel de la IA en los HCE
Reducir la ejecución de tareas redundantes
Informes publicados por AMA revelan que los médicos dedican cerca del 50% de su tiempo a tareas redundantes, como actualizar documentos, ingresar pedidos y detalles de pacientes, facturación y más. Esto reduce significativamente el tiempo que los médicos pueden dedicar a fomentar una mejor atención y diagnóstico del paciente.
Sin embargo, con la IA, la cantidad de tiempo que los médicos dedicarían a tareas redundantes podría reducirse o eliminarse por completo. Esto es impulsado principalmente por modelos de PNL que convierten los registros de escritura a mano y de voz en texto y ayudan a los médicos a actualizar la información relevante sin problemas.
Extracción precisa de datos relevantes del paciente
Durante las cirugías o el diagnóstico de enfermedades, la prestación de servicios de atención médica debe ser lo más rápida posible. Esto es especialmente importante durante las emergencias cuando los pacientes ingresan debido a accidentes, por ejemplo. En tales casos, los médicos u otros profesionales de la salud deberían poder recuperar rápidamente la información exacta que necesitan sobre sus pacientes para iniciar los procedimientos de tratamiento.
En ese momento, no pueden darse el lujo de desplazarse por las páginas de texto y buscar lo que buscan. AI soluciona esta preocupación mediante la extracción precisa de información relevante. Varios portales de EHR basados en la nube tienen lo que llaman abstractores, que ayudan a los profesionales a obtener detalles, notas o datos específicos sobre un paciente.
Administración de salud optimizada
La automatización es uno de los beneficios clave de la IA en los HCE. La mera presencia de grandes volúmenes de datos es suficiente para implementar una automatización compleja y allanar el camino para una gestión hospitalaria fluida.
Con la IA, preocupaciones como la gestión de camas, la gestión de citas, el desarrollo de la lista, la dotación de personal, la moral del personal y más podrían solucionarse fácilmente. Los módulos de IA automatizados impulsados por análisis predictivos pueden ayudar a los administradores a pronosticar readmisiones, horarios de citas para el día o la semana, tasas de mortalidad de pacientes, tasas de recuperación e incluso administrar la cadena de suministro del inventario del hospital.
Mejor interoperabilidad
Aunque los datos de los pacientes existen en la nube, todavía no están estandarizados en gran medida. Hay una diferencia en el formato o la presentación de los datos de los pacientes entre organizaciones e incluso equipos dentro del mismo hospital. AI puede permitir la estandarización de EHR y hacer que los datos sean interoperables para que cualquier parte interesada pueda recuperar los datos que está buscando sin romperse el cerebro.
Los modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático pueden garantizar que se realicen los procedimientos de documentación clínica, que se mantenga el formato específico, que se extraigan y conviertan lotes de datos masivos de fuentes externas, y que hagan más para optimizar los registros electrónicos de salud y sus funcionalidades.
Los desafíos en la implementación de la IA en los HCE
La implementación de IA para optimizar los HCE es una tarea hercúlea. Cada organización tiene que arreglar varias lagunas operativas existentes, estandarizar sus prácticas de gestión, minimizar la curva de aprendizaje involucrada, tener las pilas de tecnología adecuadas y hacer más.
Y estos son solo el lado operativo de las cosas. La implementación también tiene aspectos técnicos. Éstos incluyen:
- Implementar y mantener constantemente el espacio de almacenamiento necesario para los procesos de IA
- Haga que los datos sean lo más herméticos y seguros posible porque los HCE contienen parte de la información personal más confidencial sobre pacientes e individuos.
- Haga que los datos relevantes sean interoperables
- Mantener el cumplimiento de las regulaciones y estándares de HIPAA existentes (y nuevos) y mantener altos niveles de privacidad y seguridad de datos de forma permanente
- Cuide el cumplimiento de las prácticas de desidentificación de datos y más
Resumen
Los beneficios y desafíos de implementar la IA en los HCE probablemente tengan el mismo peso. Sin embargo, los desafíos podrían superarse fácilmente mediante las mejores prácticas y la reorganización de las decisiones de gestión. Mejor y más impactante la salud depende de la calidad de los registros médicos electrónicos que se mantienen y una de las formas más plausibles de lograrlo es a través de las implementaciones de IA.
