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Cómo la medicina está transformando la IA generativa en un boom

Empresas como Microsoft, Nuance Communications, Abridge y Suki hacen punta ofreciendo soluciones basadas en inteligencia artificial que reducen las cargas administrativas de los médicos y mejoran la calidad de la atención al paciente.



En un mundo donde más del 90% de los médicos reportan sentirse agotados por la abrumadora carga de documentación y tareas administrativas, la IA emerge como un salvavidas. Como reflejó una encuesta de Athenahealth, muchos médicos se sienten abrumados por las exigencias burocráticas, dedicando un promedio de 15 horas semanales adicionales fuera de su horario habitual para mantenerse al día.


La tecnología de documentación clínica ambiental se presenta como la respuesta. Esta tecnología permite a los médicos grabar de manera consensuada sus visitas con los pacientes, transformando automáticamente las conversaciones en notas clínicas y resúmenes utilizando inteligencia artificial. Empresas líderes como Nuance Communications de Microsoft, Abridge y Suki están liderando esta revolución, ofreciendo soluciones que no solo reducen las cargas administrativas de los médicos, como automatizar la creación de notas clínicas y resúmenes, sino que también mejoran la calidad de la atención al paciente, según un informe de CNBC.


Empresas como Microsoft, Nuance Communications, Abridge y Suki están liderando esta transformación, ofreciendo soluciones basadas en inteligencia artificial que no solo reducen las cargas administrativas de los médicos, sino que también mejoran la calidad de la atención al paciente.


Nuance de Microsoft anunció su herramienta de documentación clínica ambiental Dragon Ambient eXperience (DAX) Express en capacidad de vista previa en marzo pasado. Para septiembre, la solución, ahora llamada DAX Copilot, estaba generalmente disponible. Ahora hay más de 200 organizaciones que utilizan la tecnología.


Microsoft adquirió Nuance por alrededor de US$16.000 millones en 2021. La compañía tenía un stand de exhibición de dos pisos en el piso de exhibición que a menudo estaba lleno de asistentes.



La tecnología ahorra varios minutos a los médicos por encuentro, aunque los números exactos varían según la especialidad. Gary Fritz, jefe de aplicaciones del hospital Stanford Health Care, dijo que la organización inicialmente comenzó probando la herramienta dentro de sus consultorios médicos. Dijo que Stanford recientemente encuestó a los médicos sobre su uso de DAX Copilot y el 96% encontró que era fácil de usar.


En enero, Nuance anunció la disponibilidad general de DAX Copilot dentro del registro médico electrónico (EHR) de Epic Systems. La mayoría de los médicos crean y gestionan registros médicos de pacientes utilizando EHR, y Epic es el mayor proveedor por participación en el mercado hospitalario en EE. UU., según un informe de mayo de KLAS Research.


Integrar una herramienta como DAX Copilot directamente en el flujo de trabajo EHR de los médicos significa que no necesitarán cambiar de aplicaciones para acceder a ella, lo que ayuda a ahorrar tiempo y reducir aún más su carga clerical, dijo Harper.


Una empresa llamada Abridge también integra su tecnología de documentación clínica ambiental directamente dentro de Epic. Abridge anunció una ronda de financiación de la Serie B de $30 millones en octubre, liderada por Spark Capital, y cuatro meses después, la empresa cerró una ronda de financiación de la Serie C de US$150 millones, según un comunicado de febrero.


La compañía está ahorrando a algunos médicos hasta tres horas al día, y está automatizando más del 92% del trabajo clerical en el que se centra. La tecnología de Abridge está activa en 55 especialidades y 14 idiomas, agregó.


El CEO de Suki, Punit Soni, dijo que el mercado de documentación clínica ambiental está "ardiendo". Espera que el crecimiento rápido continúe durante los próximos años, aunque, como todos los ciclos de hype, dijo que cree que el polvo se asentará.

Soni fundó Suki hace más de seis años después de hipotetizar que habría una necesidad de un asistente digital para ayudar a los médicos a gestionar la documentación clínica. Soni dijo que Suki es ahora utilizado por más de 30 especialidades en alrededor de 250 organizaciones de salud en todo el país.


El sitio web de Suki dice que su tecnología puede reducir el tiempo que un médico pasa en la documentación en un promedio del 72%. La compañía recaudó una ronda de financiación de US$55 millones en 2021 liderada por March Capital.


La rápida adopción de la documentación clínica ambiental sugiere que estamos presenciando una revolución en la forma en que se practica la medicina. Las empresas líderes en esta área están recibiendo inversiones significativas y expandiendo su alcance a nivel nacional e internacional.


Si bien la tecnología puede ser una herramienta poderosa, no debe reemplazar el juicio clínico humano ni la empatía en el cuidado de la salud. Con un enfoque equilibrado en la integración de la tecnología y los valores fundamentales de la medicina, podemos aprovechar al máximo el potencial transformador de la IA en el campo médico.

En este sentido, es esencial que los proveedores de atención médica adopten estas tecnologías de manera ética y responsable, garantizando la privacidad y seguridad de los datos de los pacientes en todo momento. La confianza del paciente en estas soluciones es fundamental para su éxito a largo plazo.


Además, es importante reconocer que la implementación de la IA en la medicina no es un proceso estático, sino que evoluciona constantemente. Se necesitarán continuas mejoras y actualizaciones para abordar las necesidades cambiantes de los médicos y pacientes, así como para aprovechar al máximo el potencial de estas tecnologías emergentes.


Además de la documentación clínica ambiental, se están explorando otras aplicaciones de la IA en la atención médica, como la interpretación de imágenes médicas, el diagnóstico asistido por IA, la personalización del tratamiento y la predicción de resultados clínicos.


Por ejemplo, en el ámbito de la radiología, los algoritmos de IA están siendo entrenados para detectar y clasificar anomalías en imágenes médicas como radiografías, tomografías computarizadas (TC) y resonancias magnéticas (RM). Esta capacidad puede ayudar a los radiólogos a identificar patologías con mayor precisión y rapidez, mejorando así el diagnóstico y el tratamiento de los pacientes.


Además, la IA está siendo utilizada para desarrollar modelos predictivos que pueden ayudar a los médicos a predecir el riesgo de ciertas enfermedades o eventos médicos adversos en los pacientes. Estos modelos pueden tener aplicaciones en la prevención y el manejo de enfermedades crónicas, así como en la identificación temprana de pacientes en riesgo de complicaciones.


En el ámbito de la atención personalizada, la IA también está siendo utilizada para analizar grandes conjuntos de datos clínicos y genómicos con el fin de identificar biomarcadores y desarrollar tratamientos personalizados para pacientes con enfermedades complejas o raras.



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