Puede que vivamos en un mundo en el que la tecnología ya ha superado a muchas películas de ciencia ficción, pero aún así ha hecho poco por avanzar en la automatización de los flujos de trabajo sanitarios. La mayoría de las clínicas siguen estancadas en la era del papel y el teléfono, y los pacientes están pagando el precio. Desde una espera media de un mes para una cita como nuevo paciente hasta retrasos en las autorizaciones previas que contribuyen a eventos adversos graves para casi un tercio de los pacientes y miles de millones en gastos excesivos cada año, causados por la complejidad administrativa.
El recorrido del paciente, desde los primeros síntomas hasta la factura final, se ha convertido en un laberinto de sistemas desconectados, papeleo redundante y obstáculos administrativos que agotan tanto a los pacientes como a los médicos. Cada traspaso es un punto potencial de fallo. Cada llamada telefónica supone un gasto de recursos. Cada reclamación denegada representa una pérdida de tiempo y un retraso en la atención.
¡Pero las cosas no tienen por qué ser así! A continuación, los expertos en IA de Redwerk analizarán cada paso del recorrido del paciente y explicarán cómo la automatización de la IA en la asistencia sanitaria puede abordar los problemas más comunes que dificultan estos procesos y la prestación de la asistencia.
Automatización del recorrido del paciente: qué se puede simplificar con la IA
Dada la gran complejidad del sistema sanitario, no existe una herramienta de IA que pueda automatizarlo todo. Además, una solución de este tipo sería extremadamente cara de desarrollar y su mal funcionamiento podría tener consecuencias devastadoras para millones de personas. Sin embargo, a continuación ofrecemos sugerencias para el desarrollo de software sanitario a menor escala que se puede llevar a cabo con un presupuesto razonable y que permite lograr avances significativos.
Automatización de procesos sanitarios para el análisis de síntomas y la navegación
Todo comienza cuando un paciente nota algunos síntomas. Es entonces cuando se encuentra con el primer reto: la falta de conocimientos sobre salud, lo que le lleva a no saber qué hacer. Así, la persona confundida, y posiblemente enferma, intenta autodiagnosticarse, utilizando la búsqueda de Google, ChatGPT, una línea de enfermería o incluso una visita a la sala de urgencias (SU).
Además, el paciente debe tener en cuenta si tiene seguro, su cobertura, las normas de la red, los copagos y los requisitos de derivación. Esto es suficiente para confundir incluso a una persona con experiencia y en plena forma. Por lo tanto, como es lógico, la gestión del seguro, además de la autoevaluación inicial, es una fuente importante de estrés y retrasos en un sistema que debería proporcionar ayuda inmediata, pero que en cambio solo ofrece una asistencia sinuosa.
Así es como los flujos de trabajo de automatización de la atención sanitaria con IA pueden ayudar en esta etapa:
- Triaje de síntomas al lugar de atención: uso de soluciones basadas en reglas e impulsadas por el aprendizaje automático para derivar al paciente a telesalud/atención urgente/médico de cabecera (PCP)/servicio de urgencias (ED) con controles de seguridad.
- Derivación consciente de las prestaciones: la IA puede comparar los síntomas con las normas del plan de seguro del paciente y la disponibilidad dentro de la red para reducir las visitas «equivocadas» y las facturas sorpresa. Y lo que es más importante, la máquina puede hacer todo esto en segundos sin que la pérdida de datos o la información incorrecta interrumpan el proceso.
- Recordatorios personalizados: las herramientas de recordatorio impulsadas por el aprendizaje automático pueden ayudar a los pacientes de alto riesgo (por ejemplo, aquellos con enfermedades crónicas) a buscar atención médica oportuna.
Automatización del flujo de trabajo en la reserva de citas médicas
Cualquiera que haya intentado concertar una cita con un especialista médico sabe lo largo y doloroso, a veces literalmente, que puede ser este proceso. Se podría pensar que ahora debería ser más fácil, ya que en la mayoría de los lugares se puede reservar online. Sin embargo, según las estadísticas, la espera media para los nuevos pacientes en las grandes áreas metropolitanas aumentó a 31 días en 2025, frente a los 26 días de 2022.
Estas cifras son asombrosas, dada la simplicidad del algoritmo del proceso. El paciente busca un médico dentro de la red y luego llama o reserva una cita en línea. Aquellos que requieren atención especializada pueden necesitar primero una remisión del médico de cabecera, lo que añade solo un paso al proceso. Sin embargo, debido a los largos tiempos de espera, la saturación de los centros de atención telefónica y el acceso limitado a Medicaid en algunas zonas, el proceso se vuelve complejo y puede afectar negativamente a los resultados de los tratamientos futuros.
A continuación se explica cómo la automatización inteligente de procesos en la asistencia sanitaria puede ayudar a resolver estos problemas y prestar asistencia más rápidamente:
- Optimización del acceso: los modelos de aprendizaje automático pueden predecir las cancelaciones y las ausencias, y ofrecer automáticamente citas más tempranas.
- Programación en lenguaje natural: el desarrollo de agentes de IA (bots) para automatizar el procesamiento de llamadas reducirá la carga de trabajo de los operadores de los centros de atención telefónica sanitaria, lo que les permitirá atender consultas más sofisticadas, más allá de la simple reserva de citas.
- Automatización de la derivación a la cita: las herramientas de IA especializadas para la atención sanitaria pueden incorporar las derivaciones, verificar los criterios, proponer opciones dentro de la red y reservar inmediatamente.
Soluciones de automatización sanitaria para el registro de pacientes y la verificación de seguros
El paso de registro de pacientes ofrece las mayores oportunidades de mejora mediante la automatización de los procesos sanitarios, ya que implica rellenar y archivar múltiples formularios. Como es lógico, este es también el paso en el que se producen más errores. Como resultado, los pacientes a menudo tienen que reiniciar el proceso. Esto no solo supone una pérdida personal para el paciente, sino también para la organización sanitaria, que pierde oportunidades de citas.
Los problemas más comunes en esta etapa del recorrido del paciente incluyen entradas de datos duplicadas, registros históricos faltantes y la frustración continua por el papeleo repetido. En lo que respecta a los seguros, los proveedores de atención médica suelen hacer estimaciones inexactas, lo que más tarde da lugar a denegaciones de reclamaciones.
Incluso un sencillo flujo de trabajo de automatización sanitaria basado en algoritmos básicos de IA puede ayudar a:
- Admisión inteligente de pacientes: el procesamiento del lenguaje natural (NLP) puede extraer datos estructurados del texto de los pacientes, los PDF y los historiales médicos previos. No debería ser necesario completar o archivar formularios manualmente.
- Identidad + cotejo de registros: la automatización de estos procesos puede reducir los duplicados y mejorar el índice maestro de pacientes.
- «Verificación previa» de elegibilidad/beneficios: los modelos de aprendizaje automático pueden ayudar a detectar anomalías al señalar discrepancias entre los servicios previstos y las normas de cobertura.
Automatización del flujo de trabajo sanitario previo a la visita: PA, pruebas y derivaciones
¿Sabía que la PA, o autorización previa, es, muy posiblemente, la parte más trágica del recorrido del paciente? Según un informe de la AMA, la PA provocó eventos adversos graves en el 29% de los casos. Estos «eventos» incluyen hospitalización, discapacidad, daños permanentes e incluso la muerte. Menos del 10 % de las denegaciones de solicitudes de PA se apelan, pero más del 80% de esas apelaciones se revierten.
Estas estadísticas indican que el proceso de PA es una gran oportunidad para la automatización de la atención sanitaria que podría salvar vidas.
Lo mismo ocurre con otros procedimientos previos a la visita, como la programación de pruebas y el procesamiento de sus resultados. La reducción de las denegaciones y la racionalización del proceso de PA permitirán que más personas reciban rápidamente la atención que necesitan.
Así es como la IA y la automatización en la asistencia sanitaria pueden ayudar en esta etapa:
- Generación automática de paquetes PA: los servicios avanzados de desarrollo de inteligencia artificial actuales permiten utilizar herramientas que recopilan pruebas de necesidad médica (notas, imágenes, directrices, medicamentos probados) en el formato requerido por la aseguradora. El proceso PA se agiliza y el riesgo de denegación de la reclamación es mínimo, ya que todas las pruebas se recopilan y organizan de forma ordenada en un único paquete.
- Apoyo a la toma de decisiones sobre la «probabilidad de PA»: un modelo de IA puede predecir la probabilidad de aprobación y sugerir vías alternativas cubiertas cuando sea clínicamente apropiado.
- Automatización de las apelaciones: las herramientas de IA pueden redactar cartas de apelación, reunir pruebas y realizar un seguimiento de los plazos, lo que facilita el proceso de apelación a los pacientes.
- Comprobaciones que tienen en cuenta las directrices: los bots especializados podrían reducir los errores administrativos que provocan «denegaciones evitables».
Automatización en las consultas médicas
Ahora, cuando el paciente finalmente llega a la consulta del médico, solo una parte del tiempo del especialista se dedica al examen y al diagnóstico propiamente dichos. Se dedican varias horas al papeleo. Esto incluye documentar los resultados de la visita, crear recetas, documentos de facturación y cualquier trámite legal necesario. En esencia, una gran parte del tiempo del médico se consume en el papeleo y la tramitación del correo electrónico.
Además, el volumen de documentación suele provocar la fragmentación de los registros, lo que da lugar a denegaciones de reclamaciones y otros problemas posteriores. En última instancia, los pacientes suelen salir de la consulta sin saber cómo proceder.
A continuación se ofrecen algunas ideas sobre cómo aprovechar las ventajas de la automatización del flujo de trabajo en la asistencia sanitaria para esta parte del recorrido del paciente:
- Generación de documentación clínica ambiental: una de las mejores soluciones de IA para la asistencia sanitaria es un tomador de notas de voz a texto. Incluso con la revisión del médico como paso obligatorio en el flujo de trabajo de la aplicación, esta herramienta básica de IA puede reducir significativamente el tiempo necesario para documentar las visitas.
- Resumen clínico: sería fácil para un modelo de aprendizaje automático entrenado a medida conciliar los registros externos, los medicamentos, las alergias y las imágenes previas, proporcionando al médico una visión completa de la salud del paciente desde el principio. Esto facilitará el diagnóstico y la prescripción del tratamiento adecuado.
- Coordinación del siguiente paso: las herramientas de IA pueden crear automáticamente tareas, como pruebas, derivaciones y programación de seguimientos, antes de que el paciente se marche, para que sepa exactamente cómo proceder.
Aplicaciones de IA y ML en el diagnóstico y el procesamiento de resultados de laboratorio
Es evidente que debe haber una sección separada dedicada exclusivamente a la automatización de la asistencia sanitaria en el ámbito del diagnóstico. Estas herramientas deben abarcar el procesamiento de los resultados de las pruebas, las revisiones de los médicos y las notificaciones a los pacientes.
Estas soluciones para la automatización de la IA en la asistencia sanitaria pueden evitar el llamado «limbo de los resultados», que retrasa las revisiones. A su vez, estos retrasos provocan un seguimiento deficiente. Como ejemplo de por qué esto es importante, pensemos en que los resultados en cuestión son anormales. En tal caso, no tomar medidas oportunas pone al paciente en riesgo directo de sufrir graves consecuencias.
Cómo pueden ayudar las empresas de software de automatización de flujos de trabajo sanitarios:
- Clasificación de resultados: crear herramientas de IA multiagente que estratifiquen el riesgo de los resultados entrantes, den prioridad a las anomalías urgentes y alerten al médico de la necesidad de su intervención, al tiempo que informan al paciente de los resultados y le orientan sobre cómo proceder. En esencia, es posible crear un algoritmo automatizado de seguimiento en bucle cerrado «resultado → acción → seguimiento programado».
- Explicaciones fáciles de entender para el paciente: los chatbots de IA pueden proporcionar orientación a los pacientes, al tiempo que se adhieren a las medidas de seguridad y utilizan plantillas aprobadas por los médicos. De esta manera, se puede informar al paciente sobre su afección, lo que limita el tiempo que necesita dedicar a las consultas en persona con los médicos.
Automatización del flujo de trabajo para la gestión del tratamiento
Directamente en la fase de tratamiento, las herramientas de automatización de la IA sanitaria pueden ayudar a prevenir los retrasos en el acceso a la medicación y los problemas causados por fallos de coordinación. En esencia, estas herramientas pueden ayudar a facilitar la obtención de la medicación o la realización de los procedimientos de tratamiento necesarios después de su prescripción.
Algunos ejemplos de automatización del flujo de trabajo en la gestión del tratamiento sanitario son:
- Sugerencias de prescripción basadas en el formulario: estas herramientas pueden reducir la PA por parte de la farmacia.
- Copilotos de coordinación de la atención: se trata de agentes de IA que supervisan los requisitos previos que faltan y los solicitan automáticamente.
Automatización de procesos sanitarios para el alta y el seguimiento
Por fin se vislumbra el final del recorrido del paciente por el sistema sanitario. Sin embargo, parece que no hay fin para el papeleo y la burocracia que dificultan el proceso de alta y la programación de los seguimientos.
En esta etapa, el paciente debe recibir instrucciones y programar citas de seguimiento, rehabilitación o cualquier atención necesaria. Todo esto requiere el intercambio de mensajes entre múltiples agentes. Una vez más, esto da lugar a retrasos, fallos de comunicación y pérdida de información en el tránsito.
La implementación de herramientas de IA en el procesamiento y el alta sanitaria puede ofrecer las siguientes ventajas:
- Trayectorias de seguimiento personalizadas: unas herramientas sencillas pueden proporcionar a los pacientes recordatorios, controles de síntomas y explicaciones de las normas de escalamiento.
- Clasificación de mensajes: las plataformas basadas en IA que clasifican los mensajes del portal, los envían según sea necesario y sugieren respuestas serían de gran ayuda en un entorno clínico.
- Modelos de riesgo de reingreso: los modelos de aprendizaje automático pueden pronosticar el riesgo de reingreso para permitir una actuación proactiva.
El «segundo viaje» del paciente o la automatización del flujo de trabajo para la gestión de los seguros médicos
Lamentablemente, el proceso del paciente no termina cuando abandona el centro sanitario. Para muchas personas, lo más difícil no ha hecho más que empezar, ya que se enfrentan a la necesidad de tratar con las compañías de seguros. Algunos de los retos más comunes a los que se enfrentan son:
- Facturas confusas y explicaciones de beneficios (EOB)
- Facturas múltiples de diferentes entidades
- Denegaciones por discrepancias en la codificación, la elegibilidad o la autorización
- Grandes gastos administrativos y trabajo adicional
La automatización del flujo de trabajo de la IA sanitaria también se puede aplicar aquí. A continuación se explica cómo:
- Asistencia en la codificación: las herramientas basadas en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) pueden proporcionar comprobaciones de conformidad para reducir las solicitudes propensas a ser rechazadas.
- Predicción de denegaciones: los modelos de aprendizaje automático pueden identificar las reclamaciones de alto riesgo antes de su presentación y corregir automáticamente los elementos que faltan.
- Explicaciones sobre facturación a pacientes: los agentes de IA pueden proporcionar interpretaciones en lenguaje sencillo de los resúmenes de beneficios (EOB) y las facturas, así como orientación sobre los planes de pago.
- Gestión de apelaciones: las plataformas SaaS multiagente pueden realizar un seguimiento del estado, generar documentación y escalar los casos cuando el riesgo clínico es elevado.
Cómo tener éxito con la automatización de flujos de trabajo en el sector sanitario
El factor más importante para tener éxito con la automatización de flujos de trabajo es encontrar el socio de desarrollo adecuado. Los factores a tener en cuenta en esta búsqueda incluyen la experiencia y la tecnología de herramientas de IA. Redwerk ofrece ambos en abundancia. Desde 2005, hemos trabajado en múltiples proyectos para el sector sanitario y otros sectores. Entre ellos se incluye una asociación con ClearDATA, un proveedor de servicios en la nube para el sector sanitario con sede en Estados Unidos. Redwerk proporcionó soporte para su producto, manteniendo su integridad y el cumplimiento de la HIPAA para garantizar la seguridad de los datos.
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