Grandes expectativas: lo que los sistemas de salud quieren de los proveedores de IA

Por Andrew Lockhart, director ejecutivo de Fathom.

Imagínese esto: los médicos pasan más tiempo con sus pacientes que con su papeleo. La facturación es rápida y precisa, con rechazos mínimos. Los trabajadores de la salud disfrutan de un equilibrio positivo entre el trabajo y la vida personal. Gracias al rápido avance de la IA, esta visión de la atención sanitaria es cada vez más posible.

Los líderes del sistema de salud ya están invirtiendo para lograr este estado ideal. Desde mesas redondas en la Asociación de Gestión Financiera de Atención Médica de Becker hasta chats semanales de Zoom, me he conectado con muchos ejecutivos de alto nivel en sistemas de salud sobre sus expectativas para la IA. En general, existe un conjunto claro de prioridades para el próximo año o dos. La visión general no es solo integrar nuevas tecnologías, sino hacerlo de una manera que brinde mejoras tangibles en las experiencias y satisfacción de la fuerza laboral, los ingresos y costos, y los resultados de la atención del paciente.

Aquí hay algunos temas resonantes que escuché.

1. Prueba de retorno de la inversión

Demostrar el retorno de la inversión en IA es crucial: claramente, desea asegurarse de obtener más que suficiente valor por su inversión. Las aplicaciones de IA deben mapear claramente los impactos mensurables en costos e ingresos. Los directores financieros de los sistemas de salud esperan un retorno de la inversión predecible y están examinando de cerca las nuevas tecnologías.

Muchas herramientas de inteligencia artificial en el lado administrativo pueden cumplir con esta dura prueba de retorno de la inversión. Por ejemplo, organizaciones como ApolloMD han experimentado mejoras significativas en la eficiencia de la codificación y la captura de ingresos al minimizar los errores y rechazos de codificación mediante la codificación autónoma.

Si bien los proveedores suelen reportar un retorno de la inversión impresionante de su tecnología, cualquier proveedor que se precie aceptará una prueba de concepto que le permita probar y validar el impacto para su organización. Por ejemplo, una forma sencilla de generar confianza en la codificación autónoma es comparar los resultados de la codificación entre su equipo y el sistema de inteligencia artificial antes de comprometerse a trabajar.

2. Incrementar las estrategias de extremo a extremo

Han surgido muchas herramientas de IA para abordar un caso de uso único. Sin embargo, los líderes de los sistemas de salud están más interesados ​​en soluciones integrales e integradas entre departamentos. Consideremos el caso de la documentación ambiental y la codificación autónoma: la documentación ambiental funciona como un guión médico que utiliza IA para documentar los encuentros entre médico y paciente, y luego la codificación autónoma actúa como un codificador médico para traducir y asignar los códigos necesarios para la facturación.

Este tipo de estrategias de un extremo a otro son más convincentes e impactantes. Los directores ejecutivos de los sistemas de salud recurren cada vez más a ellos para aliviar las cargas administrativas, acelerar los procesos relacionados con las visitas y mejorar los resultados de los pacientes. El mercado respalda esta expectativa: Abridge, una plataforma de documentación ambiental, recaudó recientemente $150 millones en financiamiento y Google Cloud agregó una solución de codificación médica independiente a su mercado a principios de este año. Utilizadas juntas, estas tecnologías ofrecen estrategias más integradas (y más valiosas) para los sistemas de salud.

3. Reducir la fricción departamental

Muchos líderes de la alta dirección quieren soluciones de inteligencia artificial para mejorar el trabajo en equipo interdisciplinario y reducir la fricción, especialmente en áreas como documentación, codificación y facturación, donde las inconsistencias y los errores tienen repercusiones en toda la organización.

Tradicionalmente, los departamentos del sistema de salud tienden a trabajar en silos con una interacción a menudo limitada. Esto puede generar tensión, incentivos desalineados y oportunidades de mejora perdidas. La IA puede romper estos silos de varias maneras. Al reducir la acumulación de tareas de gran volumen, los empleados obtienen ancho de banda adicional para pensar en sus interdependencias multifuncionales y colaborar más estrechamente. Y al reunir sistemas dispares en una fuente común de verdad, los miembros del equipo de un departamento, como el de finanzas, pueden compartir una visión unificada del volumen de visitas y el impacto financiero con miembros de otros departamentos, como el de codificación y gestión clínica.

4. Optimización de la fuerza laboral

Quizás la expectativa más importante de los líderes de los sistemas de salud respecto de la IA sea mejorar su fuerza laboral. Este tema amplio incluye reducir la escasez de personal, reducir las cargas administrativas, aumentar la satisfacción del personal y, en última instancia, mejorar la calidad de la atención del paciente.

Las herramientas de automatización abordan varias de estas áreas problemáticas, incluida la escasez del 30% de codificadores médicos informada por la Asociación Médica Estadounidense y la tasa de agotamiento de los trabajadores de la salud del 45%. Muchos directores de personal y directores de recursos humanos de los principales sistemas de salud están aprovechando la oportunidad que ofrece la IA para ayudar a resolver los desafíos de su fuerza laboral y mejorar las experiencias de su equipo. En la Clínica Mayo, Sarah Poncelet, directora ejecutiva de desarrollo de estrategias, compartió con Becker que los sistemas de salud «no pueden reclutar para salir de la escasez de mano de obra». En su opinión, «el 30% de la atención sanitaria tiene potencial para la automatización, por lo que realmente queremos… liberar nuestro activo más valioso, que es nuestra gente, y asegurarnos de que realicen tareas relacionadas con el hombre y las cosas que potencialmente podrían ser. automatizado.»

La ventaja de la IA

Los líderes de los sistemas de salud reconocen claramente el impacto de la IA. Al demostrar el retorno de la inversión, desarrollar estrategias de extremo a extremo, mejorar la colaboración entre departamentos y optimizar la fuerza laboral, los proveedores de IA pueden ofrecer lo que los mejores sistemas esperan ver en el corto plazo.

En general, mis conversaciones con los líderes de la alta dirección reforzaron que las organizaciones están trabajando activamente hacia una visión unificada en la que la atención médica se centra más en la interacción con el paciente que en la burocracia. A medida que los sistemas de salud adoptan cada vez más la IA, los ejecutivos deben examinar a los proveedores a través del lente de estas crecientes expectativas. Trabajando juntos, pueden hacer realidad el estado ideal de prestación de atención médica.