Tres formas de mejorar el cuidado del paciente en 2025 y en adelante

Nos encontramos inmersos en un enorme volumen de datos y, para quienes crean que esta afirmación es exagerada, basta con considerar la siguiente estadística que compartí durante mi sesión: casi el 70 % de los pacientes hospitalizados presentan múltiples enfermedades crónicas [1]. Cada una de esas enfermedades genera su propio flujo de datos y los equipos de profesionales de la salud se ven desbordados por esa información. En teoría, toda esta información debería traducirse en un cuidado de la salud de mayor precisión. Sin embargo, en la práctica, con frecuencia ralentiza los flujos de trabajo y hace que el personal tenga dificultades para dar sentido a toda esa información.

Pero aquí está el punto clave: el 66 % de los líderes del cuidado de la salud reconoce que esta complejidad de los datos está contribuyendo al síndrome de desgaste profesional del personal [2]. Cuando los profesionales de la salud experimentan el síndrome de desgaste profesional, el cuidado del paciente se resiente, los cuellos de botella operativos se multiplican y ese efecto en cascada se extiende a toda la organización.

Lo que considero que debe suceder:

Debemos hacer más que simplemente recopilar datos: debemos hacer que sean útiles y fáciles de gestionar. Es indispensable invertir en plataformas tecnológicas que centralicen y estandaricen estos flujos de datos. Los sistemas capaces de eliminar el ruido y transformar los datos en información útil para la toma de decisiones proporcionarán a nuestros equipos la claridad que tanto necesitan.

La carga cognitiva que estamos imponiendo a nuestros profesionales de la salud es realmente abrumadora. Si asistió a HIMSS, recordará que durante mi presentación señalé que los profesionales de la salud gestionan un promedio de entre 150 y 350 alarmas por paciente cada día [3]. Todos. las días. Y la mayoría de esas alarmas no requiere ninguna acción.

Es una situación que todos hemos visto repetirse. El ruido constante genera fatiga y esa fatiga dificulta que los profesionales de la salud distingan entre lo que es rutinario y lo que constituye una verdadera emergencia. Cuando las alarmas se ignoran o se silencian, la seguridad del paciente termina viéndose comprometida y eso no beneficia a nadie.

Cómo podemos reducir la carga:

Aquí es donde la IA puede cambiar las reglas del juego. Me entusiasma especialmente el potencial de los umbrales de alarma específicos para cada paciente, en los que la configuración se personaliza en función de factores como los perfiles de medicación y los monitores de cabecera. Este tipo de enfoque personalizado puede reducir de forma significativa las alertas no esenciales, lo que permite a los profesionales de la salud enfocarse en aquello que realmente requiere su atención.

Para ser sincero, no todas las noticias relacionadas con los datos que compartí fueron preocupantes. También hay un aspecto muy positivo. Si actuamos de manera estratégica, todos estos datos con los que estamos lidiando pueden, de hecho, trabajar a nuestro favor en lugar de hacerlo en nuestra contra.

Antes de empezar siquiera a hablar sobre cómo aprovechar la IA en el cuidado de la salud, primero debemos establecer una base sólida de datos. Esto comienza con la recopilación integral de datos de monitorización de los pacientes; no solo se trata de recopilarlos, sino también de utilizar herramientas capaces de transformarlos en información significativa.

Philips ha hecho posible esta capacidad mediante nuestro Clinical Insights Manager, que permite a los hospitales almacenar los datos de monitorización de los pacientes de forma segura en la nube. Al aprovechar herramientas basadas en datos, como Alarm Insights y Telemetry Insights, los hospitales pueden obtener una comprensión más clara de las tendencias presentes en sus grupos específicos de pacientes. Esta información permite a los equipos de profesionales de la salud estandarizar la configuración de las alarmas y optimizar los flujos de trabajo clínicos.

La creación de esta sólida base de datos estandarizados e información significativa allana el camino para la adopción de herramientas de ayuda a la toma de decisiones clínicas. Las soluciones de Philips incluyen capacidades de ayuda a la toma de decisiones clínicas integradas, como la puntuación multiparamétrica, la monitorización de sucesos avanzada y Alarm Insights, herramientas diseñadas para ayudar a los profesionales de la salud a tomar decisiones más fundamentadas en tiempo real.

La adopción eficaz de estas herramientas de ayuda a la toma de decisiones clínicas es lo que realmente hace posible el futuro de la IA en el cuidado de la salud. La IA no es el punto de partida, sino el siguiente paso, y solo puede tener éxito si se construye sobre una base confiable impulsada por información significativa.

Mi recomendación:

Concéntrese en plataformas que puedan integrar análisis basados en IA en sus flujos de trabajo actuales, pero asegúrese de que sean escalables. No querrá una solución aislada que funcione hoy, pero que no pueda evolucionar al ritmo de sus necesidades. Y no olvide involucrar desde el principio a los responsables de las áreas clínica y de TI. La gestión del cambio es un esfuerzo conjunto y contar con su respaldo será fundamental.

Si hay una idea que espero que recuerde, es que los desafíos que enfrentamos no son aislados. La complejidad de los datos, la fatiga asociada a las alarmas y el síndrome de desgaste profesional de los profesionales de la salud son desafíos interrelacionados y tratar de abordarlos en silos simplemente no dará resultado.

El momento de actuar es ahora, y las acciones deben ser decididas. Al adoptar herramientas como la interoperabilidad, la IA y la estandarización, podemos aliviar la carga de nuestro personal, mejorar los resultados de los pacientes y hacer que nuestras organizaciones sean más resilientes.

Sus equipos están preparados para contar con soluciones que afronten estos desafíos de manera directa. La única pregunta es: ¿está preparado para brindarles lo que necesitan? Yo creo que sí.