En el panorama actual, las instituciones médicas enfrentan desafíos críticos como la escasez de personal sanitario y los problemas persistentes en la asistencia primaria. Según el último Barómetro Sanitario del CIS, el tiempo promedio para obtener citas en España ha aumentado de 3,5 días en 2014 a 9,1 días actualmente, una tendencia que probablemente se intensificará en el futuro. A pesar de los avances significativos en digitalización en el sector sanitario, la sobrecarga del sistema sigue siendo un problema por resolver. Aunque España lideró el uso de la telemedicina durante la pandemia de COVID-19 y las videoconsultas han crecido un 80 % en los últimos dos años, aún hay un amplio margen para mejorar mediante la tecnología.

Entre las tecnologías emergentes, la inteligencia artificial aplicada a la atención al paciente ha ganado reconocimiento y aceptación entre los profesionales sanitarios. Un informe reciente de KPMG resalta la IA como una herramienta esencial para apoyar a los profesionales sanitarios sobrecargados y diseñar experiencias que generen confianza en los pacientes. Además, este informe indica que el 62 % de las organizaciones de atención médica consideran que la IA y el aprendizaje automático son las tecnologías más importantes para lograr sus objetivos a corto plazo.

La industria está evolucionando hacia lo que denominamos Smart Hospitals, donde las tareas rutinarias y administrativas pueden ser realizadas por personal sanitario en colaboración con avatares virtuales impulsados por inteligencia artificial. Se estima que el sector sanitario de Estados Unidos necesitará 11,6 millones de personas para satisfacer la creciente demanda de nuevos médicos en 2026. Según Accenture, la IA podría cubrir el 20 % de esa carencia, además de ahorrar hasta 150.000 millones de euros al año. La combinación de avances tecnológicos como el procesamiento de lenguaje natural, la inteligencia artificial generativa y el aprendizaje automático permiten a los asistentes virtuales de continuidad asistencial comprender y generar conocimientos para aliviar al personal asistencial de trabajos no cualitativos. Esto asegura una mayor personalización en el trato con el paciente y permite que su tiempo con médicos y enfermeras sea más extenso y de mejor calidad.

Es crucial mencionar que la información clínica suele estar muy desestructurada, lo que dificulta el acceso y el uso de los datos. En este contexto, la inteligencia artificial generativa juega un papel vital para mejorar la eficiencia y efectividad de la atención médica. Un ejemplo práctico de esta tecnología es su uso en un hospital para optimizar el número de visitas a las consultas de especialistas, reducir el absentismo a las consultas y pruebas mediante recordatorios y acompañar al paciente en todo el proceso asistencial. La IA generativa puede aligerar estas tareas integrando un asistente virtual de continuidad asistencial para contactar proactivamente con los pacientes, colaborar en la correcta preparación de los pacientes para las diferentes pruebas médicas y asumir todos los procesos intermedios en un proceso de atención clínica. Esto reduce significativamente los costes administrativos y mejora la eficiencia y efectividad de la atención médica.

Además, la implementación de avatares en la continuidad asistencial conlleva una mejora significativa en la coordinación entre diferentes centros de atención médica. La posibilidad de compartir información de manera ágil facilita la continuidad en los tratamientos y asegura una atención más integral y efectiva, especialmente en casos que requieren seguimientos a largo plazo. En resumen, avanzar en las estrategias de transformación digital y en la aplicación de la IA y el aprendizaje automático es fundamental para optimizar la productividad de los sanitarios, reducir los tiempos de espera y mejorar la experiencia de los usuarios de la sanidad.

En este sentido, la inteligencia artificial tiene un impacto potencialmente revolucionario en la industria farmacéutica al permitir el desarrollo de medicamentos personalizados, mejorar la eficiencia de los ensayos clínicos al automatizar tareas administrativas, facilitar la recopilación de datos y agilizar la comunicación con los participantes del ensayo o acelerar el proceso de descubrimiento y desarrollo de medicamentos. En lo que respecta al trato directo con el paciente, la IA puede ayudar a personalizar los tratamientos farmacológicos basándose en factores individuales como la genética, el estilo de vida y el historial médico, así como los avatares virtuales impulsados por IA pueden ayudar a mejorar la adherencia al tratamiento al recordar a los pacientes cuándo y cómo tomar sus medicamentos, así como proporcionar información sobre los efectos secundarios y cómo manejarlos.