E

ste artículo destaca una serie de herramientas de IA que tienen el potencial de generar un impacto considerable en las desigualdades en la atención médica. Los hallazgos presentados en este artículo se basan en nuestro trabajo asesorando a organizaciones de salud y ciencias de la vida. No hemos tenido participación en ninguna de esas compañías ni tenemos intereses financieros en ellas.

Identificación de pacientes en riesgo

La atención preventiva es el punto de intervención más eficiente (tanto financiera como clínicamente) para mejorar la salud de los pacientes. Sin embargo, los grupos de pacientes en situación de desventaja suelen tener poca conciencia sobre las medidas que deben tomar y pueden sentirse desorientados a la hora de lidiar con las complejidades del sistema de salud. Los proveedores de atención médica tienen una oportunidad crucial para identificar y contactar de forma proactiva a los pacientes con riesgo de presentar resultados graves de salud.

El historial médico de un paciente puede contener señales sutiles de que está en riesgo. Estos indicadores son increíblemente difíciles de identificar y atender para los profesionales de la salud. Aledade, la red más grande de atención primaria independiente en Estados Unidos, utiliza IA para interpretar estos datos altamente complejos de los pacientes y potenciar estrategias de contacto personalizado relacionadas con vacunación, detección de enfermedades y planificación anticipada de cuidados.

Superar las barreras de comunicación

Es fundamental que los pacientes puedan comunicarse de manera efectiva con su equipo médico, y viceversa. El riesgo de brechas en la comunicación que conducen a peores resultados de salud es mayor en pacientes que experimentan barreras lingüísticas, tienen bajos niveles de alfabetización en salud o padecen enfermedades neurocognitivas. La IA abre la puerta a una mejor comunicación. Puede actuar como traductor bajo demanda y enlace entre los sistemas de salud y los pacientes, proporcionando información clara y fácil de comprender sobre riesgos, síntomas y planes de tratamiento.

Estas soluciones también son esenciales para mejorar la productividad de los proveedores de salud, cuyos recursos están cada vez más presionados. Al agilizar y automatizar las tareas administrativas relacionadas con el acceso y la evaluación de pacientes, los profesionales pueden reenfocar su tiempo en el trabajo clínico, donde generan el mayor valor para mejorar los resultados de salud de los pacientes.

Abordar las desigualdades en el acceso a los recursos

La ley de cuidados inversos establece que los pacientes con mayores necesidades suelen ser los que tienen menos acceso a los recursos de atención médica. Muchas personas en zonas rurales viven lejos de servicios médicos especializados o pueden carecer de redes de apoyo social que resultan fundamentales para la salud y la recuperación. La IA muestra los primeros indicios de convertirse en una solución esencial para ayudar a los responsables de políticas públicas a superar estas barreras.

Ada Health ofrece a los pacientes una aplicación móvil impulsada por IA que evalúa síntomas, diagnostica diversos problemas médicos y sugiere atención personalizada. La IA permite que los pacientes en regiones con recursos limitados puedan realizar una clasificación confiable de sus propios síntomas y, posteriormente, buscar atención médica a través de la vía más adecuada. La IA también puede mejorar los resultados después del tratamiento.

Reducir el impacto de los sesgos humanos

Existe evidencia preocupante que sugiere que los proveedores de atención médica pueden perpetuar desigualdades debido a sus propios sesgos inconscientes, atribuyendo erróneamente síntomas a estereotipos culturales y sin reconocer la gravedad de ciertas enfermedades. Un ejemplo alarmante ocurre en el contexto del acceso adecuado al alivio del dolor: los pacientes de color tienen la mitad de probabilidades de recibir medicamentos opioides cuando presentan síntomas similares a los de los pacientes blancos con dolor abdominal. La IA podría convertirse en una herramienta vital para eliminar el impacto de estos sesgos humanos.

Una investigación reciente ha demostrado que la IA puede ser altamente efectiva para detectar el dolor en los pacientes. Las evaluaciones de un modelo de IA, entrenado con más de 140,000 imágenes faciales de pacientes con y sin dolor, coincidieron con las de médicos expertos el 88% de las veces, demostrando que puede ser una solución escalable para evaluar rápidamente el dolor.

Los sesgos también influyen en las decisiones de tratamiento mediante diagnósticos erróneos de enfermedades importantes. Kaiser Permanente ha puesto a prueba una herramienta de IA con el objetivo de mejorar el rendimiento diagnóstico en ecocardiografías, lo que tiene un enorme potencial para reducir estas desigualdades.

L

os empleados Millennials y de la Generación Z tienen necesidades de atención médica únicas, y están exigiendo más de los líderes empresariales y del sistema de salud, al igual que nosotros. A continuación, se indican algunas formas en que los líderes empresariales y del sistema de salud pueden satisfacer estas necesidades.

1. Incorpore la IA

Los dispositivos portátiles impulsados por IA y los chatbots avanzados ya están integrándose en las ofertas de cobertura, haciendo recomendaciones personalizadas que ayudan a los usuarios a alcanzar sus objetivos de salud. Estos incluyen dispositivos portátiles que monitorean los indicadores de salud de una persona, como la frecuencia cardíaca, los niveles de actividad y los patrones de sueño.

2. Adopte el mundo virtual

No debería sorprender que la mitad de los consumidores jóvenes tengan la intención de contratar un seguro en línea (sin importar el tipo) y que, cuando se trata de interactuar con profesionales clínicos, el 70% de los jóvenes prefiera la atención virtual. Es nuestra responsabilidad, como empleadores y líderes en atención médica, aprovechar las tecnologías virtuales para aumentar la participación de los empleados al elegir y aprovechar al máximo sus beneficios de salud, y hacer que gestionar su salud o conectarse con un médico por teléfono o video se sienta tan fluido e intuitivo como sea posible.

3. Enfóquese en la prevención

Los jóvenes enfrentan cada vez más estrés y problemas de salud crónicos como enfermedades cardíacas, cáncer y diabetes. Para ayudarles a mantenerse sanos, tanto los empleadores como los sistemas de salud están adoptando modelos de reembolso por prepago. Estos modelos (que representan un alejamiento del modelo de pago por servicio, en el que se paga a los médicos por el volumen de servicios prestados) enfatizan mantener la salud de los pacientes, en lugar de generar ingresos cuando estos se enferman.

4. Escuche, comunique y simplifique la atención

La Generación Z y los Millennials esperan un acceso instantáneo y compatible con dispositivos móviles a información personalizada y planes de tratamiento.

Es esencial que los médicos aprendan a conectar con los pacientes más jóvenes tanto tecnológica como culturalmente.

5. Amplíe la cartera de médicos

Una continua escasez proyectada de médicos de todos los orígenes amenaza el tipo de acceso que los jóvenes necesitan para satisfacer sus necesidades de atención. Además, los adolescentes y adultos jóvenes buscan cada vez más médicos con quienes puedan identificarse. Esto sugiere la necesidad de una población médica diversa, compuesta por una amplia variedad de orígenes, experiencias e identidades.

6. Trate la salud mental como una parte esencial de la salud general

Las tasas de depresión en Estados Unidos entre personas menores de 30 años siguen siendo históricamente altas. Esa es la mala noticia. La buena noticia es que los adultos jóvenes (especialmente los de la Generación Z) son mucho más abiertos sobre sus desafíos de salud mental que las generaciones mayores, y están adoptando la atención de salud mental.

Los líderes empresariales pueden dar un ejemplo positivo hablando abiertamente sobre la salud mental y promoviendo límites saludables entre el trabajo y la vida personal. Pueden apoyar el interés de los adultos jóvenes en la salud mental lanzando campañas de concientización, estableciendo grupos de apoyo dirigidos por pares, proporcionando servicios de intervención en crisis y abogando por la educación sobre salud mental en las escuelas para equipar a los jóvenes con conocimientos esenciales y estrategias de afrontamiento.

7. Haga que la atención sea más asequible

Dos tercios de los adultos jóvenes dicen que han evitado recibir atención médica debido al costo. A medida que las personas dejan de estar cubiertas por el seguro de sus padres o eligen una cobertura a través de su trabajo, la asequibilidad puede ser un gran obstáculo. Existen varias formas en que el gobierno, los empleadores y las aseguradoras pueden abordar este problema. Entre ellas se incluyen ofrecer opciones de cobertura a precios razonables para los jóvenes, eliminar los obstáculos para recibir atención preventiva y oportuna que reduzca la carga de las enfermedades crónicas, y mejorar la transparencia de los costos para que los pacientes estén bien informados sobre los posibles gastos.

¿

Cómo pueden los ejecutivos determinar si deben invertir en robots humanoides? Hemos desarrollado cinco preguntas que deberían hacerse.

1. ¿Qué papel pueden desempeñar los robots humanoides en nuestro negocio?

Para empezar, los ejecutivos deben evaluar los roles específicos que los robots humanoides pueden asumir dentro de sus operaciones. Dos preguntas fundamentales deben guiar esta evaluación: ¿Qué pueden hacer los robots humanoides de manera más eficaz que los robots industriales tradicionales? ¿Dónde puede un robot humanoide ofrecer mayor valor que una persona?

Los robots humanoides son adecuados para entornos que exigen una movilidad similar a la humana con restricciones espaciales complejas y tareas que requieren destreza y toma de decisiones similares a las humanas. En la manufactura, la atención médica y el comercio minorista, los robots humanoides ya operan en espacios complejos, colaborando con personas de maneras que los robots tradicionales no pueden.

Ya están demostrando su valor en tres áreas:

— Manufactura y almacenamiento: En entornos industriales, los humanoides podrían abordar la escasez de mano de obra y realizar tareas propensas a causar lesiones.

— Atención médica: Los robots humanoides ofrecen una solución a la creciente demanda de cuidados, especialmente para personas mayores y aquellas con necesidades especiales. Los robots humanoides sociales se encargan de tareas rutinarias como revisar signos vitales, administrar medicamentos y limpiar. También están entrenados en patrones de comportamiento complejos para interacciones empáticas.

— Servicio al cliente: Incluso en industrias orientadas al cliente como el comercio minorista y la hospitalidad, los robots humanoides podrían resultar invaluables, especialmente para trabajos que requieren menos habilidades especializadas y que implican tareas percibidas como monótonas, peligrosas o repetitivas, las cuales tienen el mayor potencial de adopción de robots humanoides.

2. ¿Cuál será el retorno de nuestra inversión en robots humanoides?

Las inversiones en robots humanoides requieren un análisis exhaustivo de costo-beneficio. Este análisis debe considerar no solo los costos directos (como el precio de compra, los gastos de integración y capacitación), sino también los costos indirectos (incluyendo el tiempo invertido en configurar los robots y preparar a los equipos para trabajar junto a ellos).

3. ¿Cómo pueden los robots humanoides integrarse eficazmente en nuestros procesos y sistemas existentes?

Los robots humanoides se desperdician si se utilizan para optimizar tareas aisladas. Deben contribuir a agilizar y automatizar procesos organizacionales más amplios.

Los ejecutivos deben asegurarse de que los humanoides trabajen fluidamente con las personas, otros robots y máquinas. Esta integración mejora la eficiencia y permite una asignación versátil de tareas. Al integrar los robots humanoides en procesos inteligentes potenciados por IA, pueden ajustar dinámicamente los pasos del proceso y reasignar recursos en tiempo real.

4. ¿Cómo podemos garantizar una colaboración segura entre nuestra gente y los robots humanoides?

Las empresas que consideran desplegar robots humanoides junto a empleados humanos deben desarrollar una cultura de colaboración entre humanos y máquinas. Los ejecutivos deben investigar y adoptar las mejores prácticas emergentes para la integración de robots humanoides, que sean transparentes para los empleados e incluyan una rigurosa validación de seguridad.

No es negociable reforzar la seguridad y productividad en el lugar de trabajo para posicionar a los robots humanoides como recursos beneficiosos y no amenazantes. Para lograrlo, deben asegurar una comunicación transparente y proactiva en relación con las funciones y capacidades de los robots humanoides.

5. ¿Cómo entrenaremos a los robots humanoides para operar en nuestros entornos del mundo real?

Entrenar a los robots humanoides en entornos físicos presenta importantes desafíos: es costoso, difícil de escalar y está limitado por riesgos de seguridad y desgaste. Los gemelos digitales ofrecen una solución en dos áreas clave. En primer lugar, permiten a los desarrolladores probar virtualmente componentes y sistemas robóticos en cuanto a funcionalidad y precisión antes de construir los robots humanoides. En segundo lugar, los humanoides pueden aprender física del mundo real en una simulación, lo que garantiza una operación fluida cuando se despliegan junto a personas.

Con los gemelos digitales, se puede monitorear y optimizar a un robot humanoide durante todo su ciclo de vida para asegurar su eficiencia sostenida. Las empresas de manufactura y logística ya han adoptado gemelos digitales para rastrear el desempeño de los robots, prevenir tiempos muertos y garantizar una coordinación más fluida entre los equipos humanos y robóticos.

L

a manera en que los humanos interactúan y colaboran con la IA está dando un salto dramático hacia adelante con la IA agéntica. Mientras que los asistentes de IA anteriores se basaban en reglas y tenían una capacidad limitada para actuar de forma independiente, la IA agéntica estará capacitada para hacer más en nuestro nombre. Pero, ¿qué es exactamente la IA agéntica?

«Se puede definir la IA agéntica con una palabra: proactividad», dijo Enver Cetin, experto en IA de la firma global de ingeniería de experiencias Ciklum, a quien entrevisté. «Se refiere a sistemas y modelos de IA que pueden actuar de forma autónoma para alcanzar objetivos sin la necesidad de una guía humana constante. El sistema de IA agéntica comprende cuál es el objetivo o la visión del usuario y el contexto del problema que están tratando de resolver».

Para lograr este nivel de toma de decisiones y acción autónoma, la IA agéntica se basa en un complejo conjunto de diferentes tecnologías de aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural y automatización. Aunque los sistemas de IA agéntica aprovechan las capacidades creativas de los modelos de IA generativa como ChatGPT, difieren en varios aspectos. En primer lugar, se centran en la toma de decisiones más que en la creación de contenido. En segundo lugar, no dependen de indicaciones humanas, sino que se configuran para optimizar objetivos o metas particulares. Y, en tercer lugar, a diferencia de la IA generativa, también pueden llevar a cabo secuencias complejas de actividades, buscando de manera independiente en bases de datos o activando flujos de trabajo para completar tareas.

Las ventajas de trabajar con IA agéntica

Con sus capacidades potenciadas de razonamiento y ejecución, los sistemas de IA agéntica prometen transformar muchos aspectos de la colaboración entre humanos y máquinas, especialmente en áreas de trabajo que anteriormente estaban aisladas de la automatización basada en IA, como la gestión proactiva de sistemas de TI complejos para prevenir fallas; la reconfiguración dinámica de cadenas de suministro en respuesta a interrupciones geopolíticas o meteorológicas; o la interacción realista con pacientes o clientes para resolver problemas.

Tres de los principales beneficios serán una mayor especialización de la fuerza laboral, una mayor confiabilidad de la información y una innovación mejorada.

1. Mayor especialización

La importancia de la especialización de la fuerza laboral (la «división del trabajo») se comprende desde la célebre visita de Adam Smith a una fábrica de alfileres en los primeros párrafos de «La riqueza de las naciones«. La especialización aporta mayor eficiencia y aprendizaje a través de la práctica e innovación, sin embargo, puede ser difícil de implementar cuando las empresas se enfrentan a la escasez de mano de obra y a la falta de adecuación entre las funciones y las capacidades humanas disponibles. Dado que los modelos agénticos están diseñados explícitamente para realizar tareas muy detalladas, permiten una mayor especialización de los roles en comparación con los anteriores sistemas de automatización más generales.

2. Innovación

Con su juicio mejorado y sus capacidades de ejecución, los sistemas de IA agéntica son ideales para la experimentación y la innovación. Los modelos de IA multiagente también pueden escanear y analizar vastos espacios de investigación (como artículos científicos y bases de datos) en una fracción del tiempo que le tomaría a equipos de científicos e investigadores humanos.

3. Mayor confiabilidad

El mayor razonamiento cognitivo de los sistemas de IA agéntica significa que es menos probable que sufran las llamadas alucinaciones (o información inventada) comunes en los sistemas de IA generativa. Los sistemas de IA agéntica también tienen una capacidad significativamente mayor para filtrar y diferenciar las fuentes de información según su calidad y fiabilidad, aumentando el grado de confianza en sus decisiones. Por ejemplo, mientras que la información del cliente a menudo se encuentra dispersa en diferentes formatos en distintas partes de una empresa (correos electrónicos, bases de datos, hojas de cálculo y similares), un sistema de IA agéntica puede discernir rápidamente que la información más fiable y actualizada probablemente se encuentre en los sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM) de la empresa.

Casos de uso potenciales

Aunque muchas aplicaciones de la IA agéntica siguen siendo experimentales o están en fase piloto, ya están empezando a emerger aplicaciones potenciales en diferentes industrias y funciones. Algunos ejemplos incluyen:

Servicio al cliente

A diferencia de los bots de servicio al cliente tradicionales que estaban preprogramados con un rango limitado de respuestas y acciones, los agentes de servicio al cliente agénticos pueden captar rápidamente las intenciones y emociones de los clientes y tomar medidas independientes para resolver consultas y problemas.

Manufactura

Desde el control del flujo de las líneas de producción hasta la personalización de productos y la formulación de sugerencias para mejorar el diseño de los productos, es probable que la IA agéntica tenga múltiples aplicaciones en la manufactura inteligente. Los datos de sensores conectados a máquinas, componentes y otros activos físicos en fábricas y transportes pueden ser analizados por sistemas de IA agéntica para predecir el desgaste y las interrupciones de producción, evitando el tiempo de inactividad no programado y los costos asociados para los fabricantes.

Soporte de ventas

Para los agentes de ventas, el objetivo crucial de encontrar y desarrollar oportunidades comerciales a menudo queda enterrado bajo una avalancha de correos electrónicos, papeleo y otras tareas administrativas mundanas pero necesarias. Los sistemas de IA agéntica podrían liberar significativamente a los equipos de ventas de gran parte de esta actividad que consume mucho tiempo.

Salud y cuidados sociales

Su capacidad para adaptarse a diferentes entornos, interpretar emociones humanas y mostrar empatía hace que los sistemas de IA agéntica sean ideales para trabajos no rutinarios que requieren habilidades interpersonales, como la atención médica y el cuidado de personas.

Los desafíos por delante

A pesar de su gran potencial para transformar la colaboración entre humanos y máquinas, y aumentar la eficiencia y el crecimiento empresarial, los sistemas de IA agéntica aún se encuentran en una etapa relativamente temprana de desarrollo. Además, pese a sus mayores capacidades de razonamiento y ejecución, no eliminan los desafíos tradicionales de la gestión de equipos; más bien, los transforman. Al igual que con los equipos humanos tradicionales, los gerentes deben seguir prestando atención a la composición del equipo, la asignación de funciones y la definición de metas adecuadas para garantizar el éxito de los equipos híbridos o de los sistemas de IA agéntica.

Claves para el éxito

Para aprovechar las oportunidades que ofrece la IA agéntica y, al mismo tiempo, mitigar los riesgos, los gerentes deben considerar las siguientes acciones clave:

Establecer objetivos SMART

Al igual que el rendimiento de los equipos humanos puede verse obstaculizado por objetivos mal definidos o poco claros, los sistemas de IA agéntica también pueden desviarse si no se establecen metas precisas. Cetin, de Ciklum, destaca la importancia de fijar objetivos exhaustivos: «Para que la IA agéntica tenga éxito, los modelos deben tener objetivos y subobjetivos SMART (específicos, medibles, alcanzables, relevantes y con tiempo definido) y saber cómo medirlos. Como gerentes, necesitamos establecer bucles de retroalimentación para ajustar los modelos a medida que aprendemos más sobre su desempeño».

Prestar atención a la selección del equipo

En comparación con la IA generativa, que se basa en gran medida en hacer preguntas concretas a modelos de lenguaje de gran tamaño, la IA agéntica es mucho más un esfuerzo de equipo. Al igual que en los equipos humanos, es probable que surjan problemas de coordinación, conflictos y gestión de recursos. Los gerentes que utilicen sistemas de IA agéntica deberán prestar especial atención a la selección del equipo, asegurándose de contar con la combinación adecuada de roles agénticos que lleven a cabo las tareas correctas de manera eficiente.

Estructurar el espacio de decisión

Aunque los modelos de IA agéntica están diseñados explícitamente para evaluar opciones y ejecutar secuencias complejas de acciones, no son infalibles y pueden cometer errores, al igual que los humanos. La ciencia del aprendizaje destaca la importancia del «andamiaje» en el aprendizaje, que consiste en exponer a los aprendices a la práctica del mundo real con salvaguardas que se retiran progresivamente a medida que aumenta la experiencia.

Desde los primeros días de los autómatas mecánicos hasta los bots conversacionales más recientes, los científicos e ingenieros han soñado con un futuro en el que los sistemas de IA puedan funcionar y actuar de forma inteligente e independiente. Los avances recientes en la IA agéntica acercan ese futuro autónomo un paso más a la realidad.

E

stados Unidos tiene el sistema de salud con peor desempeño entre todos los países de ingresos altos. Incluso los estados con mejores resultados están por detrás de países como Francia, Alemania, Reino Unido y Australia.

Estas son las conclusiones de un estudio exhaustivo del Commonwealth Fund, que comparó el sistema de salud de Estados Unidos con el de otras nueve naciones (Australia, Canadá, Francia, Alemania, Países Bajos, Nueva Zelanda, Suecia, Suiza y Reino Unido). Con base en factores como el acceso a la atención médica, los resultados de salud, la eficiencia administrativa, el proceso de atención y la equidad, Estados Unidos quedó en último lugar en términos generales, y en último o penúltimo lugar en cuatro de estas cinco grandes categorías.

Los datos comparables entre los estados de Estados Unidos y los nueve países de referencia son limitados, sin embargo, existen dos indicadores clave: la esperanza de vida al nacer y la mortalidad evitable, que la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE) define como las muertes que podrían haberse evitado mediante intervenciones de salud pública eficaces o una atención médica oportuna y de alta calidad.

En 2021 (los datos comparables más recientes), la esperanza de vida en los cinco estados estadounidenses que obtuvieron mejores resultados en este indicador oscilaba entre 79.9 años en Hawái y 79 en Nueva York. La esperanza de vida más corta entre los nueve países de ingresos altos en el análisis del Commonwealth Fund fue de 80.4 en el Reino Unido.

¿Por qué ni siquiera los mejores estados de Estados Unidos pueden superar a la mayoría de los países de ingresos altos, que gastan mucho menos per cápita en servicios de salud? Los problemas comienzan con la cobertura de seguros. Todos los países de ingresos altos, excepto Estados Unidos, cubren a todos sus residentes. Los estados estadounidenses con mejores resultados en términos de esperanza de vida tienen tasas de personas no aseguradas de entre el 3% y el 6%, en comparación con aproximadamente el 8% a nivel nacional. Sin embargo, un rango del 3% al 6% no equivale a una cobertura universal.

Otro problema es la calidad de la cobertura. En Estados Unidos, los altos costos de coseguros y deducibles disuaden a muchos estadounidenses asegurados de recibir atención médica, lo que resulta en gastos significativos de bolsillo. Los estados con mejores resultados tienden a tener un gasto de bolsillo menor al promedio nacional del 7.3% de los ingresos, pero estas cifras pueden llegar al 3.4% de la mediana de los ingresos estatales en Minnesota (3,195 dólares en 2022), uno de los estados estadounidenses con mejores resultados. En contraste, la mayoría de los demás países de ingresos altos imponen límites más estrictos al gasto de bolsillo.

Un tercer problema es la falta de atención primaria en Estados Unidos. Un indicador del acceso a la atención primaria es si los encuestados dicen tener una fuente regular de atención. El 87% de los estadounidenses afirma tenerla, en comparación con el 90% o más en la mayoría de los demás países de ingresos altos. En los estados estadounidenses con mejores resultados, la proporción es superior al promedio nacional, aunque sigue estando por debajo de las tasas de los países comparables.

Por supuesto, hay más factores que influyen en la calidad de la atención médica en los Estados Unidos (además de los servicios de salud). La pobreza, la falta de vivienda, la inseguridad alimentaria, la violencia armada y la desigualdad socioeconómica, dificultan que el sistema de salud de Estados Unidos compita con el de otros países de ingresos altos.

Dada su riqueza colectiva, sofisticación tecnológica y gasto, Estados Unidos debería liderar los resultados de atención médica a nivel mundial, no rezagarse. Sin embargo, su sistema de salud lo frena.