Durante la primera mesa de la Jornada Anual CAPRESS, especialistas analizaron el impacto de la inteligencia artificial en la gestión de pacientes y la auditoría prestacional. Eficiencia, calidad de los datos, rol de los profesionales, participación del paciente, regulación y prevención fueron algunos de los ejes del debate.
La inteligencia artificial ya forma parte de los procesos de gestión sanitaria, pero el desafío para los prestadores de la seguridad social no parece estar solamente en incorporar nuevas herramientas, sino en determinar para qué utilizarlas, dónde generan valor y cómo integrarlas sin perder de vista la decisión profesional ni la experiencia del paciente. Ese fue uno de los principales ejes de la primera mesa de la Jornada Anual CAPRESS, «Gestión e Inversión en Salud para Prestadores de la Seguridad Social», dedicada a la IA para la gestión de pacientes y la auditoría prestacional.
La mesa, moderada por la Dra. Marisa Aizenberg, reunió a Diego Miguel, CTO de DirMOD, y Javier García Guerrero, director del Centro de Altos Estudios de Tecnologías de Información y Comunicación en Salud Digital de la Universidad ISalud, quienes abordaron distintas dimensiones de la incorporación de inteligencia artificial al sistema sanitario. La discusión recorrió desde las oportunidades de eficiencia hasta los desafíos que plantean los datos, la confianza, la regulación, el rol de los profesionales y la necesidad de pasar de una auditoría retrospectiva a una gestión preventiva.
Para Miguel, el primer paso para incorporar inteligencia artificial de manera eficiente es identificar cuáles son los procesos que efectivamente ofrecen margen de mejora. «Cuando empezamos a abordar cómo hacer que la inteligencia artificial sea más eficiente y nos ayude a simplificar procesos, lo primero que tenemos que determinar es dónde están las oportunidades de eficiencia», sostuvo.
En ese análisis identificó tres áreas: la asistencialidad, las tareas operativas de los profesionales y la dimensión económica. Entre los datos mencionó que «hay un 11,3% de los turnos que finalmente no se terminan ejecutando», una situación que representa una oportunidad concreta para mejorar el funcionamiento del sistema.
También puso el foco en el tiempo médico destinado a tareas que no agregan valor directo a la atención. «Estamos viendo que aproximadamente 13 horas por semana se destinan a tareas operativas que no llegan al paciente final», afirmó. A esto sumó las pérdidas económicas asociadas, entre otros factores, con estudios que no se realizan a tiempo o inconsistencias en la documentación. «Lo veo como una gran oportunidad y no como un problema», remarcó.
En términos de impacto potencial, Miguel estimó que la automatización podría mejorar la asistencialidad hasta un 25%, reducir hasta un 30% determinadas tareas sin valor agregado para los profesionales y generar ahorros de tiempo superiores al 25% en procesos de análisis y clasificación documental.
Pero la incorporación tecnológica también enfrenta un problema de escala. Según señaló, aunque la adopción de inteligencia artificial generativa alcanza a cerca del 79% de las empresas, solo el 37% declara haber obtenido impacto en el negocio. Para Miguel, parte del problema está en proyectos que se enfocan en la herramienta antes que en el problema que buscan resolver y en pilotos que no logran escalar.
La advertencia sintetizó uno de los puntos centrales de su exposición: «Queremos evitar que la IA sea un chiche tecnológico».
IA con integración y transdisciplina
García Guerrero, por su parte, planteó que la inteligencia artificial es un fenómeno que seguirá avanzando, pero cuya implementación requiere resolver problemas todavía pendientes. «La inteligencia artificial es un fenómeno inevitable y, al mismo tiempo, puede resultar inviable si no logramos destrabar algunas cuestiones que están absolutamente vigentes y que tienen que ver con los problemas que presenta su implementación», sostuvo.
Uno de esos desafíos es aprovechar la enorme cantidad de información disponible. Según señaló, el 30% de los datos que se generan y utilizan actualmente en el mundo son sanitarios, pero el 97% permanece desaprovechado. «El desafío no es agregar datos, conservarlos ni siquiera garantizar su seguridad, sino lograr que esos datos contribuyan a tomar mejores decisiones», afirmó.
Para García Guerrero, además, la tecnología está evolucionando desde sistemas que responden consultas hacia herramientas capaces de interactuar y actuar. «Ya no dependemos solamente de un oráculo que nos responda todo lo que le preguntamos. Contamos con agentes virtuales que interactúan entre sí, resuelven, actúan y toman decisiones», señaló.
Ese escenario exige, a su entender, abandonar procesos administrativos que dificultan la gestión y avanzar hacia soluciones capaces de integrar distintas disciplinas. «No podemos seguir atrapados en la arqueología burocrática del papel, los expedientes y las auditorías de cosas que ya pasaron y son irremediables. Necesitamos evolucionar y utilizar la inteligencia artificial para organizar nuestros procesos».
También destacó la necesidad de trabajar con soluciones transdisciplinarias «que nos permitan homogeneizar nuestros lenguajes y entendernos entre distintas especialidades», sostuvo.
En cuanto al lugar de los profesionales, García Guerrero fue enfático: «La inteligencia artificial no viene a reemplazar al profesional, de ninguna manera. Viene a aligerar la carga administrativa, a darnos alternativas para llegar al mejor diagnóstico y a hacer un pretriaje que después nosotros decidiremos».
En ese proceso, remarcó la importancia de mantener la intervención humana y señaló que . «ese humano en el medio es insustituible», al tiempo que explicó que la decisión sanitaria requiere considerar características individuales que no pueden reducirse a patrones generales: «No podemos pretender que una máquina decida por sí sola qué patología o qué cuadro tiene un paciente, porque no tenemos la misma genética, el mismo perfil epidemiológico, los mismos efectos, la misma historia ni el mismo contexto social».
El debate también incorporó la cuestión de la confianza. Para García Guerrero, el desafío consiste en pasar de la expectativa tecnológica a una implementación respaldada por reglas y evidencia y planteó la necesidad de avanzar tanto en regulación como en una selección precisa de los usos de estas herramientas. «Tenemos que avanzar en distintos planos: en lo regulatorio y en una selección muy estructurada de dónde aplicar la inteligencia artificial, qué sistema utilizar y de qué manera hacerlo».
La auditoría fue otro de los puntos sobre los que puso el foco. Frente a un modelo tradicional que analiza lo ocurrido una vez finalizado el proceso, propuso utilizar la inteligencia artificial para detectar desvíos antes de que se transformen en problemas. «La auditoría ha sido siempre ex post: hasta que no se cierra un proceso, no lo miro. Pero necesitamos que la inteligencia artificial funcione determinando los precursores, detectando cuándo algo se aparta del patrón y permitiendo intervenir preventivamente».
El paciente y las decisiones que vienen
El intercambio final estuvo moderado por la abogada Marisa Aizenberg, directora del Observatorio de Salud de la Facultad de Derecho de la UBA, quien llevó la discusión hacia dos preguntas que condensaron buena parte de los desafíos planteados durante la mesa. «¿Estamos incorporando ya la inteligencia artificial para mejorar las decisiones que tomamos o estamos empezando a cambiar qué consideramos una buena decisión en salud?», preguntó y sumó una segunda preocupación: «No vi al paciente involucrado en todos estos procesos. Me parece que ahí tenemos algún punto de dolor».
Ante esta pregunta, Miguel reconoció que «hoy todo lo que es la inteligencia artificial está apuntando más a un proceso de eficiencia que de orientación al cliente. Eso es verdad», señaló. Sin embargo, sostuvo que la tecnología tiene capacidades para avanzar también en esa dirección, siempre que primero se ordenen los procesos internos. «Para llegar al cliente primero tenemos que tener procesos de fondo mucho más alineados y mejor trabajados. Si no tenemos resuelta la burocracia y los procesos, por más que le pongamos tecnología o más herramientas a disposición, en el fondo se va a seguir chocando con procesos lentos y finalmente es lo mismo», explicó.
Respecto de la toma de decisiones, Miguel consideró que el impacto más inmediato estará en el tiempo y en la cantidad de evidencia disponible, antes que en un reemplazo de la decisión profesional. «Puede ser que cambie la velocidad en que se toman las decisiones y también que tengan mayor evidencia y que se tomen decisiones quizás con más información», planteó.
García Guerrero puso el foco, en este punto, en la explicabilidad de los sistemas -«un atributo indispensable y vigente de la inteligencia artificial»- y vinculó esa capacidad con la posibilidad de ampliar el acceso al conocimiento y mejorar las decisiones en lugares donde los recursos especializados son limitados.
Respecto del paciente, fue categórico: «El paciente es el principal actor de todo nuestro accionar, que tiene sentido para servir a esos valores».
Desde esa perspectiva, vinculó el debate sobre inteligencia artificial con la necesidad de actualizar las reglas que organizan el sistema sanitario. «Estamos trabajando sobre una nueva ley de historia clínica que tiene que atenerse no a dictaminar cómo, cuándo, con quién y por qué, sino a los principios rectores que no han cambiado desde hace más de 1000 años», señaló.
La conversación dejó planteado un desafío que excede la incorporación de una nueva tecnología. La inteligencia artificial puede acelerar procesos, analizar grandes volúmenes de información y anticipar desvíos, pero su impacto en salud dependerá de cómo se integren esas capacidades con los procesos existentes, la decisión profesional, la participación del paciente y un marco regulatorio capaz de acompañar su evolución.
«Necesitamos desarrollar algo propio que nos permita superar estos dilemas y nos habilite a una nueva posibilidad de salud pública, viable, posible y necesaria», concluyó García Guerrero.
