¿Cómo pueden beneficiarse de la IA las organizaciones de atención sanitaria rurales?

Casos de uso de IA para operaciones clínicas y financieras en la atención sanitaria rural

Alan Morgan, director ejecutivo de la Asociación Nacional de Salud Rural, afirma que en sus conversaciones con hospitales y sistemas de salud surgen tres casos de uso comunes de la IA.

El primero es implementar IA ambiental para documentar las citas de los pacientes . Esto puede ayudar a los profesionales a prestar más atención a las necesidades de los pacientes y, al mismo tiempo, aliviar la carga de tomar notas. "Es increíble la cantidad de tiempo que esto nos ahorra", afirma Morgan. "Creo que este es potencialmente el mayor beneficio que podemos obtener de la IA".

El uso de IA para tomar notas mejora la experiencia del paciente, explica Kwong, ya que los profesionales ya no se centran exclusivamente en el teclado de su ordenador. Más allá de la cita, los modelos de IA pueden evaluar el historial del paciente e identificar problemas que requieren seguimiento. Por ejemplo, si un paciente menciona en muchas visitas que tiene dificultades para conciliar el sueño, un modelo de IA entrenado para detectar patrones puede identificar ese problema e instar al sistema de salud a realizar un seguimiento.

“La IA puede ayudar a identificar patrones que un médico podría no ver al principio o que inicialmente podría pensar que son un comentario casual”, afirma Kwong. Esta situación suele generar poca resistencia, ya que proporciona información adicional a los profesionales sanitarios sin indicarles explícitamente qué hacer.

La segunda son las segundas opiniones basadas en IA , que pueden ayudar a reducir los errores de diagnóstico. Si bien las alucinaciones en los modelos de IA y los sesgos en los conjuntos de datos de entrenamiento siguen siendo problemáticos, la posibilidad de acceder a consultas en cuestión de segundos ofrece una clara ventaja, señala Morgan. Esto es especialmente cierto en entornos rurales, donde los especialistas pueden estar a cientos de kilómetros de distancia o no estar disponibles fuera del horario laboral habitual.

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El tercero es la optimización de la facturación y la codificación , un caso práctico crucial para la supervivencia de las organizaciones rurales. Aproximadamente un tercio de los hospitales rurales corren el riesgo de cierre debido a problemas financieros derivados del coste de la atención, las limitaciones de la asistencia federal y las escasas reservas financieras, según un informe del Centro para la Calidad de la Atención Médica y la Reforma de Pagos .

Morgan agrega que los líderes de los hospitales rurales ven la IA en el ciclo de ingresos como una respuesta al uso de IA por parte de las aseguradoras para evaluar reclamos, una práctica que enfrenta demandas colectivas .

En un podcast con el Centro de Información de Salud Rural, Jordan Berg, director del Centro Nacional de Recursos para la Evaluación de Tecnologías de Telesalud, indica que aplicar la IA al ciclo de ingresos va más allá de automatizar tareas rutinarias. Con las herramientas de IA adecuadas, afirma, las organizaciones pueden garantizar que los servicios se facturen al nivel adecuado, notificar a proveedores y pacientes sobre el vencimiento de las facturas e identificar oportunidades para optimizar aún más el ciclo de ingresos , "todo con una mínima participación de los usuarios y las partes interesadas".

Otros casos de uso de la IA en entornos rurales incluyen la optimización de los flujos de trabajo en la historia clínica electrónica (HCE), la mejora del diagnóstico y el apoyo a la toma de decisiones , la implementación de clínicas móviles con profesionales con el apoyo de agentes de IA y la mejora de la programación y la mensajería de seguimiento. Estos ejemplos funcionan bien porque no generan mucha fricción.

“A los pacientes les parece bien recibir un recordatorio automático de citas”, afirma Kwong. “Para las organizaciones con recursos limitados, una herramienta como esta puede ser una buena inversión”.

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La falta de políticas no impide la adopción de IA en la atención sanitaria rural

Un obstáculo para los sistemas de salud rurales, independientes y comunitarios que buscan orientación sobre dónde y cómo utilizar mejor la IA es la falta de directrices del Capitolio. Las regulaciones recientes han definido con precisión la implementación de los sistemas de Historia Clínica Electrónica (HCE), los casos de uso aceptables para la telesalud y los estándares e infraestructura necesarios para el intercambio de información sanitaria, entre otros aspectos.

Mientras tanto, no existe un marco similar para la IA en la atención médica. Morgan afirma que esto no es sorprendente; dado el largo proceso de adopción de tecnología en la atención médica, las políticas avanzan a un ritmo lento. Actualmente, añade, «parece muy despreocupada».

El proyecto de ley de gastos propuesto por la Administración Trump incluye una pausa de 10 años en las leyes estatales o locales de IA, en lugar de una regulación federal general con pocos obstáculos de cumplimiento. "Vivimos en un momento muy volátil, y los legisladores aún están tanteando el terreno", afirma Kwong.

Incluso sin las barreras de la política federal —ni un conjunto de investigaciones empíricas sobre cómo las organizaciones sanitarias rurales utilizan la IA—, su adopción parece estar despegando, afirma Morgan. «He visto muchas modas pasajeras», como la implementación de robots en hospitales, «pero la IA tiene un potencial asombroso , y básicamente estamos hablando de un repunte en su utilización tan solo en el último año».