Agentes de IA en el sector de la atención a la salud: ventajas y casos de uso

Los agentes de IA, unos asistentes digitales diseñados para ayudar a las organizaciones a automatizar cargas de trabajo y mejorar la toma de decisiones, tienen el potencial de transformar cómo se ofrece la atención a la salud y cómo las personas gestionan su salud.

Aunque muchas organizaciones de atención a la salud están empezando a adoptar la IA para casos de uso puntuales, el verdadero valor se logra al implementar agentes de IA que, aunque cada uno se especializa en tareas diferentes, trabajan de manera coordinada y sin interrupciones. En un entorno clínico, un agente de IA puede encargarse de registrar e interpretar instrucciones verbales o conversaciones entre médico y paciente, otro de analizar resultados de laboratorio, y un tercero de codificar planes de tratamiento para garantizar el reembolso adecuado. Al trabajar juntos, estos agentes permiten crear una visión integral del paciente, lo que ofrece a los médicos la información que necesitan para tomar decisiones más informadas acerca de los cuidados.

¿Qué son los agentes de IA?

En términos generales, los agentes de IA, si se combinan con distintos tipos de datos, utilizan modelos de lenguaje grandes (LLM, por sus siglas en inglés), que son modelos de aprendizaje automático capaces de procesar lenguaje natural, y generación aumentada por recuperación (RAG, por sus siglas en inglés) para optimizar los resultados de un LLM sin necesidad de modificar los modelos. Estos agentes pueden encargarse de realizar tareas, analizar su entorno, tomar decisiones según su rol y ajustar su comportamiento en función de la experiencia y el feedback de los usuarios. Estas tareas van desde responder preguntas sencillas y analizar el contexto o el tono del lenguaje, hasta resolver desafíos operativos complejos en sectores como la atención a la salud, el comercio minorista o la hostelería.

¿Qué son los agentes de IA aplicados al sector de la atención a la salud?

En el entorno de la atención a la salud, los agentes de IA pueden interactuar mediante interfaces de chat, texto o voz para resumir palabras habladas, detectar señales que requieren atención humana y analizar datos internos y externos para proporcionar a los pacientes y al personal clínico resultados en tiempo real, mientras mejoran continuamente su rendimiento y precisión. Estos agentes funcionan de la siguiente manera: reciben solicitudes en lenguaje humano, las codifican y las envían al repositorio de datos de la organización. A continuación, el agente utiliza un modelo LLM para entender la consulta, busca en la base de conocimientos la información más relevante, reorganiza el contenido según su relevancia semántica, combina la información más relevante con la consulta en una respuesta coherente y, finalmente, envía al solicitante tanto la respuesta como el contenido utilizado para crearla.

En un nivel básico, al automatizar las tareas rutinarias, los agentes de IA aplicados al sector de la atención a la salud utilizan inteligencia artificial para ayudar a reducir la carga de trabajo de los profesionales de este sector, incluidos los administradores, lo que les permite centrarse más en la interacción con los pacientes, en la toma de decisiones estratégicas y en la mejora de las operaciones.

En un nivel clínico más avanzado, los agentes de IA pueden analizar grandes volúmenes de datos provenientes de HCE, repositorios de investigación médica, bibliotecas de normativas gubernamentales y otras fuentes para ayudar a realizar diagnósticos y a personalizar los planes de tratamiento según la historia clínica y las características de cada paciente. Además, utilizan el análisis predictivo para procesar e interpretar grandes conjuntos de datos, tanto históricos como actuales, con el fin de ayudar a los profesionales asistenciales a tomar decisiones más informadas y a mejorar los resultados clínicos de los pacientes.

Por ejemplo, un agente puede interpretar datos históricos sobre brotes de enfermedades y compararlos con patrones de valores actuales de laboratorio. Si detecta un agrupamiento de ciertos valores en una comunidad, proporciona al personal clínico predicciones e información sobre un posible brote. Para completar este análisis, el agente encargado de analizar los conjuntos de datos actuales puede apoyarse en otro agente que aporte información regional o nacional, lo que le permite identificar los valores de referencia y determinar a partir de qué punto podría producirse un brote. Asimismo, otro conjunto de agentes puede encargarse de recopilar datos provenientes de un repositorio de mamografías. Estos datos permiten identificar la progresión típica de la enfermedad asociada a un determinado tipo de mamografía y, posteriormente, comparar ese conjunto de datos con la mamografía de una paciente específica. A partir de este análisis comparativo, los agentes ayudan a anticipar cómo podría evolucionar la enfermedad y a ofrecer al médico las opciones de tratamiento disponibles.

Puntos clave

• Los médicos siguen reportando altos niveles de estrés asociados al volumen de tareas administrativas que se espera que gestionen diariamente. En este contexto, los agentes de IA pueden ayudar a aliviar gran parte de esta carga al actuar como asistentes digitales integrados directamente en el sistema de HCE de la organización.
• Los agentes de IA aplicados al sector de la atención a la salud contribuyen a una operación más eficiente y rentable, ya que agilizan y automatizan los procesos administrativos, lo que se traduce en una mayor productividad.
• Aunque para el usuario un agente de IA puede presentarse como una única entidad, en segundo plano pueden operar decenas de agentes especializados. Cada uno asume responsabilidades específicas y variadas, como analizar resultados de laboratorio, gestionar renovaciones de prescripciones o proporcionar al médico recomendaciones precisas relacionadas con la enfermedad de un paciente.

Todo acerca de los agentes de IA aplicados al sector de la atención a la salud

Los agentes de IA aplicados al sector de la atención a la salud son asistentes digitales que mejoran la relación entre pacientes y profesionales asistenciales al combinar inteligencia basada en este sector con interfaces de voz, chat y mensajes de texto.

Lejos de funcionar como aplicaciones independientes, estos agentes de IA se integran en los flujos de trabajo administrativos y clínicos, como, por ejemplo, el registro de un paciente, durante el cual el agente puede automatizar el proceso de compleción de formularios largos y repetitivos. Asimismo, los médicos pueden recurrir a los agentes antes de una cita y solicitar desde su dispositivo un resumen previo del paciente. Así pues, mientras llega a la consulta, el médico puede familiarizarse con la historia clínica del paciente, sus resultados de pruebas más recientes y la razón de la visita. Detrás de escena, un agente principal obtiene y reúne información de otros agentes especializados para crear un informe único y coherente. Durante la consulta, y siempre con el consentimiento del paciente, los médicos pueden pedir a los agentes de IA que escuchen la conversación entre médico y paciente para ayudarles a generar automáticamente un resumen de lo que se ha hablado y de las decisiones tomadas. Además, los agentes de IA aplicados al sector de la atención a la salud pueden entrenarse con conjuntos de datos específicos de una enfermedad o condición, lo que permite a los médicos acceder a una gran cantidad de información clínica al momento de tratar a sus pacientes.

En la práctica, el mayor valor de estos agentes de IA, al menos en la etapa inicial, está en su capacidad para quitarle a los médicos la responsabilidad de introducir los datos manualmente. De esta manera, el personal clínico puede centrarse en el paciente, mientras aplica sus conocimientos médicos y su intuición humana. Aunque el agotamiento y desgaste laboral de los médicos ha disminuido desde la pandemia, según la American Medical Association, casi la mitad de los médicos aún reporta al menos un síntoma, siendo una de las principales causas el volumen de tareas administrativas que deben asumir.

Otra ventaja de los agentes de IA es que ayudan a alinear los códigos de tratamiento con las directrices de los pagadores, lo que garantiza que los proveedores asistenciales reciban el reembolso correspondiente a los cuidados proporcionados. Esto cobra especial relevancia si se considera que las organizaciones de atención a la salud de EE. UU. operan con un margen de ganancia de apenas un 4,5 %, de acuerdo con el informe Kaufman Hall National Hospital Flash publicado en noviembre de 2024.

Para funcionar, los agentes de IA requieren una capacidad de cómputo intensiva, superior a la que la mayoría de organizaciones de atención a la salud puede mantener en sus propias instalaciones. Por eso, ejecutarlos en la nube no es una opción, sino una necesidad. Además, la nube permite a las organizaciones de atención a la salud aprovechar las ventajas que ofrecen los modelos LLM entrenados con conjuntos de datos médicos. Como alternativa, ese entrenamiento también puede realizarse sobre conjuntos de datos privados en una nube privada, de manera que las organizaciones puedan mantener el control total sobre su información.

La importancia de los agentes de IA en el sector de la atención a la salud

El sector de la atención a la salud aún se encuentra en una etapa temprana de la adopción de agentes de IA, principalmente debido a la complejidad de este sector y a las normativas que definen cuándo y cómo pueden utilizarse estos agentes. Por ejemplo, una tarea que podría parecer ideal para la automatización, como la renovación de una prescripción, requiere que un agente de IA considere si es seguro autorizar dosis adicionales del medicamento sin una evaluación clínica reciente, ya sea mediante una consulta presencial o una videoconsulta. Sin embargo, cuando se implementan de forma correcta, los agentes de IA permiten liberar al personal clínico de tareas de entrada de datos, mejorar la precisión y las tasas de reembolso de los cuidados proporcionados y fortalecer la toma de decisiones relativas a la atención a la salud. A lo largo de este artículo, proporcionaremos más información acerca de estas y otras ventajas.

¿Cómo funcionan los agentes de IA en el sector de la atención a la salud?

En lugar de depender de un único agente, las organizaciones de la atención a la salud pueden utilizar una combinación de agentes de IA. Cada uno de ellos está diseñado para realizar una tarea específica: programar citas, prerregistrar pacientes, preparar al personal clínico antes de las consultas, registrar y resumir los detalles de un examen médico, o gestionar el seguimiento de los pacientes. Estos agentes funcionan mediante el aprovechamiento de un vasto repertorio de conocimiento, tanto de fuentes internas (incluidas las HCE de los pacientes) como de fuentes externas, para reconocer patrones y comprender las necesidades de los usuarios.

El proceso estándar para planificar y crear un conjunto de agentes de IA incluye varios pasos clave:

1. Cada agente se programa tomando como referencia los objetivos de la organización, priorizando así las acciones críticas.
2. El agente se entrena con la información interna y externa necesaria para gestionar solicitudes, lo que convierte datos en bruto en información que se puede utilizar.
3. El agente se ejecuta en función de los objetivos de la organización. Para ello, asigna tareas a diferentes agentes, monitorea su propia precisión y realiza un seguimiento de sus acciones y resultados. Además, ajusta sus tareas según el feedback de los usuarios y las circunstancias cambiantes.
4. El agente evalúa su desempeño frente a los objetivos iniciales, identifica áreas de mejora e incorpora nueva información y feedback de los usuarios en la base de conocimientos para mejorar continuamente su rendimiento.

¿Cómo están transformando los agentes de IA el sector de la atención a la salud?

La respuesta corta es: todavía no lo han hecho del todo. Como mencionamos antes, el sector aún se encuentra en las etapas iniciales de la adopción de agentes de IA. Aunque los pacientes perciban a estos agentes como una única fuente de ayuda y conocimiento, en realidad existen muchos agentes distintos, cada uno encargado de manejar una parte diferente del proceso de atención médica del paciente. Es probable que estos agentes provengan de varios proveedores y que cada uno esté especializado en un área específica.

Dicho esto, los agentes de IA tienen un enorme potencial para transformar el sector de la atención a la salud. En este contexto, pueden liberar a los médicos de gran parte de sus tareas de entrada manual de datos, ofrecerles una visión más completa y centrada de cada paciente y, al mismo tiempo, brindar a los pacientes un “asistente” confiable que los acompañe en el complejo sistema de atención a la salud y que les ayude a mejorar sus resultados de salud.

Ventajas de los agentes de IA en el sector de la atención a la salud

Los agentes de IA pueden aportar ventajas tanto a las organizaciones de atención a la salud como a sus pacientes, principalmente de dos formas: mejorando la toma de decisiones clínicas y los tratamientos, y reduciendo la carga y el costo de las tareas administrativas. Para obtener más información acerca de estas y otras ventajas, continúe leyendo.

• Apoyo a los profesionales asistenciales. Los agentes de IA pueden ayudar a los médicos en la toma de decisiones al proporcionales resúmenes de las historias clínicas de los pacientes antes de las consultas, así como acceso a herramientas de aprendizaje automático entrenadas con conjuntos de datos clínicos específicos. Por ejemplo, un oncólogo que atiende a un paciente con cáncer de pulmón puede pedir al agente de IA que recopile información de múltiples fuentes: la investigación clínica más reciente sobre la enfermedad, informes de laboratorio, tomografías computarizadas (TAC) y hábitos de vida reportados por el paciente, para generar un análisis predictivo mediante modelos que ayude a recomendar un plan de tratamiento. Además, estos agentes pueden reducir el agotamiento y desgaste laboral de médicos y administradores al eliminar ciertas tareas de entrada manual de datos.
  
  En el hospital comunitario St. John’s Health, los agentes de IA están facilitando que los médicos se mantengan al día con las notas posteriores a las consultas de los pacientes. Con el permiso del paciente, los médicos pueden entrar en la consulta con su dispositivo móvil en modo escucha ambiental. Así pues, el agente analiza la conversación, identifica la información relevante para la continuidad de los cuidados y la facturación, y genera un resumen digital conciso y claro.
• Reducción de costos. Con márgenes operativos que a veces no superan el 5 %, las organizaciones de atención a la salud deben controlar estrictamente sus datos. En relación con esto, el uso de los agentes de IA para automatizar y agilizar los procesos de facturación, codificación y reembolso a los pagadores, permite que las organizaciones puedan reducir sus gastos administrativos sin comprometer la calidad de los cuidados.
• Mejora de los diagnósticos. Los agentes de IA pueden proporcionar al personal clínico resúmenes concisos de la historia clínica de un paciente (e incluso datos genómicos), investigación médica relevante y datos de dispositivos de seguimiento del paciente, así como análisis de radiografías, tomografías computarizadas (TAC) y resonancias magnéticas (RM), lo que ayudar a proporcionar diagnósticos más precisos.
• Tratamiento personalizado. Al combinar datos de pacientes de múltiples fuentes, los agentes de IA pueden generar planes de tratamiento personalizados para que el personal clínico los revise y apruebe. Además, pueden recibir información de sensores de dispositivos médicos personales y alertar a los profesionales asistenciales cuando alguna lectura esté fuera de los intervalos normales.
• Mayor eficiencia. En promedio, los médicos dedican unos 15 minutos por paciente y otros 15 a 20 minutos a actualizar la HCE de cada paciente. Al automatizar estas actualizaciones de la HCE y la codificación de tratamientos para facilitar la obtención de reembolsos precisos, los agentes de IA ofrecen más tiempo a los médicos para atender mejor a los pacientes y colaborar con equipos de cuidados extendidos en la toma de decisiones clínicas.
• Seguimiento en tiempo real. Al conectarse con herramientas de seguimiento remoto de pacientes, como relojes inteligentes, monitores cardíacos y glucómetros, los agentes de IA pueden realizar un seguimiento continuo de la salud del paciente. Como resultado, en lugar de depender únicamente de la información recopilada durante las consultas presenciales o las visitas inesperadas al Departamento de urgencias (DU), los médicos tienen acceso a un flujo continuo de datos de salud que el agente de IA puede analizar e interpretar. Esto permite que los médicos reciban solo las alertas que requieren intervención por su parte. Así pues, este tipo de seguimiento en tiempo real puede ayudar a los pacientes a involucrarse más en su estado de salud, ya que el agente de IA se puede configurar para comunicarse con ellos mediante el uso de lenguaje natural.
• Desarrollo más rápido de fármacos. Es imposible que los médicos conozcan todos los ensayos clínicos que podrían resultar útiles para un paciente. En este sentido, los agentes de IA pueden realizar un seguimiento continuo de los ensayos clínicos en cuestión y, además, avisar a los médicos cuando alguno se ajuste al conjunto de enfermedades y antecedentes médicos de un paciente específico, lo que a su vez acelera la investigación y el descubrimiento de nuevos tratamientos.
• Mayor accesibilidad. Los agentes conversacionales de IA utilizan el lenguaje natural para facilitar que los pacientes tomen control de su salud. Por ejemplo, pueden recurrir a un agente para hacer una consulta acerca de un síntoma, programar una cita o recibir recordatorios sobre la renovación de prescripciones.
• Información predictiva. Los agentes de IA que utilizan el análisis predictivo de datos pueden ayudar a los médicos a anticipar riesgos de salud y enfermedades que puede desarrollar un paciente, lo que les permite diseñar planes de tratamiento personalizados.

Componentes de los agentes de IA aplicados al sector de la atención a la salud

Los agentes de IA utilizan distintos tipos de información para realizar su trabajo, según el rol específico que desempeñan dentro del entorno de la atención a la salud. Así pues, un agente orientado a la interacción con pacientes puede conversar directamente con ellos y, al mismo tiempo, acceder a diversas fuentes de datos del paciente y a otros datos relevantes para responder a consultas y ofrecer apoyo relacionado con hábitos de vida. Del mismo modo, otro agente puede escuchar una consulta médica y extraer la información específica necesaria para actualizar la historia clínica del paciente. Además, algunos agentes responden únicamente a solicitudes de otros agentes. Por ejemplo, un agente responsable de resumir un plan de tratamiento puede conectarse con otro agente que comprende los valores de laboratorio y con un tercero capaz de interpretar imágenes de radiología. En conjunto, la mayoría de los agentes de IA aplicados al sector de la atención a la salud requieren una combinación compleja de los siguientes componentes:

• Percepción. Los agentes de IA aplicados al sector de la atención a la salud utilizan grabadoras de audio y vídeo para recopilar información de su entorno (por ejemplo, la consulta de un médico) y, a partir de ahí, convertir estos datos en formatos que puedan incorporarse a la HCE de un paciente y ser utilizados por parte de un médico para recomendar un tratamiento concreto.
• Acción. Este componente actúa en función del análisis, la información y las directrices del agente. Así, los agentes pueden interactuar con su entorno proporcionando a los médicos un resumen de la visita, sugiriendo opciones para el diagnóstico y recomendando tratamientos que tengan en cuenta la historia clínica completa del paciente. Además, un agente puede comunicarse con el paciente fuera de la ubicación del tratamiento para enviar recordatorios de medicación o sugerencias relacionadas con hábitos de vida saludables.
• Utilidad. Para determinar la eficacia de un agente de IA, los proveedores asistenciales pueden medir qué tan bien cumple con sus objetivos. Entre los criterios se incluyen los resultados del paciente, la satisfacción del usuario y el grado de exactitud de las recomendaciones clínicas proporcionadas.
• Aprendizaje. Los agentes de IA pueden utilizar ciclos de feedback de usuarios para mejorar sus resultados. Por ejemplo, pueden identificar qué conjuntos de datos propios y qué tipos de preguntas generan mejores respuestas. Asimismo, pueden perfeccionar su rendimiento con el tiempo mediante entrenamiento adicional con nuevos conjuntos de datos. Cuando los médicos validan los análisis o recomendaciones del agente de IA, esa información se utiliza para guiar acciones futuras.
• Razonamiento. Con base en datos tanto adquiridos como almacenados, los agentes de IA aplican técnicas de razonamiento para ayudar a interpretar la información, predecir la probabilidad de determinados resultados y, de este modo, ofrecer opciones que ayuden al personal clínico a tomar decisiones informadas sobre el mejor tratamiento para cada paciente.
• Memoria. El módulo de memoria de un agente de IA no solo almacena datos de pacientes e investigación médica, sino que además aprende del feedback de los usuarios para mejorar de forma continua las recomendaciones de cuidados a lo largo del tiempo.

Casos de uso clave de los agentes de IA en el sector de la atención a la salud

Los casos de uso más relevantes de los agentes de IA en el sector de la atención a la salud aprovechan la capacidad de la IA para analizar grandes volúmenes de datos con el objetivo de mejorar los cuidados al paciente y, al mismo tiempo, reducir la carga administrativa. En especial, destacan aquellos casos en los que el agente puede aprender y mejorar con el tiempo. Entre los más destacables, se encuentran los siguientes:

1. Asistencia en los diagnósticos. Los agentes de IA pueden ayudar al personal clínico a ofrecer diagnósticos más precisos mediante el análisis de datos médicos (incluidos resultados de laboratorio, estudios de imágenes digitales, historias clínicas y literatura médica), facilitando así la identificación de enfermedades.
2. Recomendaciones de tratamiento. A partir de las necesidades del paciente y de la investigación médica más reciente, así como de directrices clínicas y prácticas recomendadas, los agentes de IA pueden ayudar a los médicos a personalizar los planes de tratamiento. Cabe destacar que se trata únicamente de recomendaciones, por lo que los médicos, teniendo en cuenta las sugerencias de los agentes, y basándose en su experiencia y criterio, son los que decidirán qué tratamiento es el que ofrecerá mejores resultados al paciente.
3. Análisis predictivos. Al incorporar variables como la edad, el género, la ubicación geográfica, el estilo de vida, la historia clínica e incluso datos genómicos del paciente, los análisis predictivos permiten anticipar riesgos de desarrollar determinadas enfermedades y posibles resultados clínicos.
4. Análisis de diagnósticos por imágenes. Los agentes de IA pueden detectar anomalías en radiografías, resonancias magnéticas (RM) y tomografías computarizadas (TAC), y enviar automáticamente las imágenes a especialistas para su revisión, lo que contribuye a una mayor precisión diagnóstica.
5. Asistencia en la toma de decisiones clínicas. Según algunas estimaciones, un médico necesitaría 13 años para leer toda la literatura médica publicada en un solo año. Por ello, los médicos se benefician de los agentes de IA generativa que pueden procesar grandes volúmenes de información de investigación, resumirla y ofrecer recomendaciones relevantes basadas en el estado de salud de cada paciente.
6. Descubrimiento de fármacos. Las compañías farmacéuticas ya utilizan la IA para ayudar a analizar bibliotecas de compuestos químicos y resumir literatura científica relativa a la salud, datos de ensayos clínicos, perfiles de pacientes e incluso información demográfica de pacientes. En este contexto, los agentes de IA pueden acelerar la identificación y el desarrollo de nuevos medicamentos prometedores, incluso aquellos que anteriormente los investigadores habían descartado como posibles tratamientos para ciertas enfermedades.
7. Seguimiento de pacientes. Los agentes de IA pueden realizar el seguimiento de la información de salud proveniente de dispositivos ponibles y equipos médicos domiciliarios para generar alertas en tiempo real cuando variables como la presión arterial o la glucosa alcanzan ciertos niveles. Y lo más relevante es que pueden filtrar enormes volúmenes de datos generados por varios dispositivos médicos a fin de proporcionar a los profesionales asistenciales solo la información necesaria para mejorar los cuidados a los pacientes a corto y largo plazo.
8. Asistentes virtuales de salud. Los asistentes virtuales de salud impulsados por IA pueden responder a las consultas de los pacientes, ofrecer recomendaciones de salud, enviar recordatorios y realizar un seguimiento de sus datos de salud. De manera general, son accesibles a través de aplicaciones móviles o sitios web. Estos asistentes pueden comunicarse con los pacientes utilizando interfaces de lenguaje natural y acceder a grandes conjuntos de datos de salud para ofrecer respuestas exactas y actualizadas a los pacientes.
9. Automatización administrativa. Los agentes de IA pueden optimizar la programación de citas, la facturación y la gestión de registros, además de responder de forma inmediata a las consultas administrativas de los pacientes, así como gestionar las solicitudes de renovación de prescripciones. También pueden automatizar la incorporación de pacientes en el sistema, lo que permite que el personal se enfoque en tareas más importantes.
10. Apoyo a la salud mental. Las aplicaciones de terapia asistidas por IA se utilizan para ayudar a tratar la depresión y la ansiedad. En estas aplicaciones, los agentes de IA “conversan” con los usuarios, formulan preguntas similares a las que haría un terapeuta e identifican palabras o expresiones en el lenguaje de las respuestas que pueden indicar problemas de salud mental. A partir de esta información, ayudan a los pacientes a reconocer emociones y adoptar técnicas para reducir el malestar emocional. Estos agentes están orientados a objetivos y pueden utilizar de manera autónoma el feedback de los usuarios para decidir cómo alcanzarlos, por ejemplo, estabilizando al paciente o previniendo pensamientos relacionados con la autolesión o la dependencia del alcohol. Como puede imaginar, este tipo de apoyo resulta especialmente valioso en regiones con acceso limitado a servicios de salud mental.

El futuro de los agentes de IA en el sector de la atención a la salud

Durante años, muchas de las primeras tecnologías utilizadas en el sector de la atención a la salud resultaban complejas, lentas y frustrantes para el personal clínico en todos los niveles. Además, este personal debía saber dónde se encontraban almacenados los distintos conjuntos de datos y encargarse de reunirlos manualmente para obtener una visión completa y precisa del paciente. Por ello, aliviar esa carga administrativa se convirtió en una prioridad clave para las empresas de tecnología aplicada al sector de la atención a la salud, ya que esta presión ha contribuido al agotamiento y desgaste laboral de los médicos, a jubilaciones anticipadas y, en algunos casos, a que los médicos abandonen la práctica clínica en busca de roles menos estresantes. En este escenario, los agentes de IA prometen ayudar a reducir esa carga y, al mismo tiempo, reducir los errores de diagnóstico, permitir que los médicos se centren más en sus pacientes, mejorar los resultados de salud y ayudar a garantizar que los médicos reciban de manera oportuna el pago por los servicios que prestan.

Mejore la experiencia de los pacientes y del personal clínico con Oracle

Con la adquisición de Cerner, un desarrollador de HCE, Oracle ha ampliado su ya sólido portafolio de productos y servicios tecnológicos aplicados al sector de la atención a la salud. Además, lo ha reforzado al combinarlo con su profunda experiencia en gestión de datos, aplicaciones e infraestructura en la nube, y capacidades de IA. En este contexto, Oracle Health Clinical AI Agent puede brindar apoyo en cada etapa del ciclo de vida del paciente, desde el primer contacto y la admisión inicial hasta el seguimiento clínico posterior. Al automatizar todo el proceso de documentación y sincronizar la información directamente con la HCE del paciente, el agente de IA contribuye a ofrecer una mejor experiencia para el paciente, al mismo tiempo que ayuda a mejorar los diagnósticos y los tratamientos.

Preguntas frecuentes sobre los agentes de IA aplicados al sector de la atención a la salud

¿Cómo se utilizará la IA en el sector de la atención a la salud?
Aunque la IA no puede reemplazar el conocimiento, la intuición y la experiencia de un profesional asistencial, puede convertirse en un asistente en el que se puede confiar. En la práctica, puede automatizar procesos como la programación, la admisión de pacientes y otras tareas administrativas, además de resumir los detalles de las consultas médicas, ayudar a respaldar diagnósticos y tratamientos, y facilitar la gestión de las consultas de seguimiento de los pacientes.

¿Qué herramienta de IA se utiliza en el sector de la atención a la salud?
A día de hoy, las herramientas más comunes son los asistentes basados en IA generativa, que ayudan a mejorar la precisión y la velocidad de la documentación clínica y, al mismo tiempo, reducen la carga administrativa a la que se enfrenta el personal clínico.

¿Qué tipos de agentes de IA existen?
Existen distintos tipos de agentes de IA. Por un lado, están los agentes reflejos simples, que reaccionan a una entrada específica sin tener en cuenta el contexto general. Por otro, los agentes reflejos basados en modelos utilizan un modelo del entorno relacionado con su función para evaluar los efectos desencadenados de sus acciones antes de hacer una recomendación. A su vez, los agentes basados en objetivos consideran metas a largo plazo y formulan recomendaciones teniendo en cuenta esa información. También existen agentes basados en utilidad, diseñados para ejecutar una función concreta, y agentes de aprendizaje, que, con el tiempo, ajustan y mejoran su rendimiento a partir de la interacción con los usuarios.

¿Cuál es el uso más común de la IA en el sector de la atención a la salud?
Aunque la IA está comenzando a asumir un número creciente de funciones dentro de las organizaciones de atención a la salud, hoy en día sus usos más habituales incluyen el análisis de resultados de laboratorio, la elaboración de resúmenes de consultas médicas y la interpretación de formularios en papel e imágenes escaneadas, como radiografías y tomografías computarizadas (TAC).