Por Alexis Kayser, de Newsweek Internacional
Parte de la comunidad científica considera que la IA generativa podría ser la cura para el agotamiento médico que les permitiría centrarse en lo que más importa: sus pacientes.
Más de 71.300 médicos en Estados Unidos dejaron sus trabajos entre 2021 y 2022, según la empresa de análisis de datos Definitive Healthcare, es decir, el 6% de la fuerza laboral médica total, casi el doble de la tasa previo a la pandemia. En comparación, ese mismo año, las facultades de medicina de EEUU graduaron a 21.051 nuevos médicos, según la Asociación de Facultades Médicas de Estados Unidos, AAMC.
Al mismo tiempo, una encuesta realizada por Medical Group Management Association reveló que en 2021, el 33% de todos los consultorios médicos afirmaron que al menos uno de sus médicos se había jubilado anticipadamente o se había ido debido al “agotamiento”, definido en la revista médica World Psychiatry como un «síndrome psicológico» resultante de «factores de estrés interpersonales crónicos en el trabajo». El año pasado, según la Asociación Médica estadounidense, casi la mitad de los médicos informaron al menos un síntoma de “burnout”: agotamiento, cinismo, desapego o sensación de ineficacia.
Los médicos dedican casi la mitad de su jornada laboral a la documentación. En el Reino Unido, los médicos durante una huelga por la disputa de salarios en septiembre 2023.
Aunque la enfermedad no es nueva, alcanzó su punto máximo junto con las tensiones que el COVID-19 ha puesto sobre el sistema de atención sanitaria. Hay indicios de que la atención al paciente se está viendo afectada. Varios estudios han vinculado el agotamiento de los médicos con errores médicos importantes. Y los médicos que han abandonado la profesión han dejado un vacío del tamaño de una crisis, lo que genera aún más estrés para los que permanecen.
Durante los últimos dos años, ha habido un gran revuelo en torno a una posible solución. La IA generativa, la tecnología detrás de ChatGTP, puede que no reemplace a su médico en un futuro próximo, pero hay muchas esperanzas de que pueda facilitarle el trabajo.
Las tareas de documentación, como responder a los mensajes de los pacientes, completar informes clínicos y ocuparse de asuntos relacionados con papelerío de seguros o cobertura médica, ocupan actualmente casi la mitad de la jornada laboral de los médicos. Si la Inteligencia Artificial (IA) hiciera este trabajo, teóricamente podría devolverles a los médicos un tiempo muy necesario. «Es un potencial enorme que todo el mundo reconoce», dijo Parminder Bhatia, director de IA de GE HealthCare. McKinsey & Company estima que la IA generativa podría producir mejoras por valor de un billón de dólares en la industria de la atención médica, en parte mediante la «automatización del trabajo operativo tedioso y propenso a errores».
SIN TURNOS DISPONIBLES
Prevenir que los médicos se agoten y abandonen su profesión es especialmente crucial en un momento en que el sistema de salud estadounidense se enfrenta a unas presiones demográficas abrumadoras. En 2023, la Oficina del Censo informó que los estadounidenses de 65 años o más superarán en número a los niños en 2030. En la actualidad, aproximadamente uno de cada seis estadounidenses tiene 65 años o más; en 2060, será casi uno de cada cuatro. Más personas mayores necesitarán más médicos, pero la AAMC estima que en 2033 EEUU tendrá un déficit de hasta 139.000 médicos. «No se puede gestionar un sistema de atención sanitaria sin los médicos», señaló el director médico y vicepresidente de atención sanitaria de Microsoft, el Dr. David Rhew.
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Mientras tanto, los tiempos de espera serán cada vez más largos y los pacientes se volverán cada vez más impacientes. La atención médica es esencialmente una industria de servicios. Las innovaciones como la telemedicina no cambian los fundamentos: un médico debe seguir realizando la visita. «La IA no va a resolver la escasez de médicos en todo el país», explicó Garrett Adams, vicepresidente de investigación y desarrollo del proveedor de software médico Epic. «Podemos ayudarlos a hacer más con menos, pero no podemos resolver el hecho de que haya menos».
HISTORIAS CLÍNICAS EFICIENTES
Los sistemas de salud han sido conscientes desde hace mucho tiempo de las crecientes cargas administrativas que soportan los médicos. El principal culpable es el historial médico electrónico, una innovación que comenzó principalmente como una forma de que los hospitales pudieran hacer un seguimiento de la facturación de los pacientes y de la programación de turnos. Pero, en la década de 1990, a medida que la tecnología informática mejoraba y era ampliamente adoptada por los consultorios médicos, el historial médico electrónico comenzó a extenderse hasta convertirse en un volumen enorme que abarcaba todo el historial médico de una persona.
No es casualidad que Epic, uno de los mayores proveedores de EHR, haya recibido su nombre de «epopeyas» literarias, poemas heroicos definidos por su extrema longitud. Un estudio de la Universidad de Wisconsin descubrió que uno de cada cinco pacientes tiene un EHR del tamaño de Moby Dick de Herman Melville, más de 206.000 palabras.
«La IA generativa es una oportunidad para añadir una capa de simplicidad a la cantidad de información del tamaño de Moby Dick en el historial de un paciente», dijo Adams.
Epic ha añadido docenas de funciones de IA a su software, afirmó Seth Hain, vicepresidente sénior de investigación y desarrollo de la empresa. «El objetivo de [Epic] con la IA generativa ha sido ayudar a la gente a ser más eficiente», afirmó Hain.
Dr. Michael Hasselberg, director de salud digital de UR Medicine en Rochester, Nueva York, dijo que ha habido un aumento del 300% en los mensajes a través de su portal para pacientes en los últimos cinco años. Todos los mensajes, incluidos los de programación de turnos y pedido de recetas, se envían a un médico. No es el uso más eficiente del tiempo para las personas con títulos médicos.
Después de unos días de trabajo con tecnología de IA generativa, el equipo de Hasselberg logró perfeccionar un modelo que podía clasificar los mensajes de manera confiable y precisa. Ahora, afirmó, «la máquina realmente funciona mejor que el ser humano».
Otro tipo de herramienta impulsada por IA que se está volviendo popular es la llamada “escribano ambiental”, que registra todas las visitas de los pacientes, crea una transcripción y redacta las notas clínicas. En los proyectos piloto de UR Medicine, Hasselberg dijo que los médicos han ahorrado «varias horas al día» utilizando varias versiones de estas herramientas.
Otras herramientas están dando resultados prometedores. Según una encuesta de Microsoft, su grabador de textos DAX Copilto ahorra a los médicos una medida de cinco minutos por visita y el 70% afirma que la herramienta reduce el agotamiento y la fatiga. Y la gran mayoría de los pacientes, que deben dar su consentimiento para que sus médicos graben su visita, afirmaron que hizo que su médico fuera más agradable, conversador y centrado.
Los escribanos ambientales pueden «liberar a los proveedores de sus teclados», dijo el Dr. Daniel Yang, vicepresidente de inteligencia artificial y tecnologías emergentes en Kaiser Permanente. «Les permite volver a centrar su atención de la pantalla de la computadora al rostro del paciente. Hace que la atención sea nuevamente más humana».
Pero aún se muestra cauto a la hora de hacer promesas sobre cuánto podrá ofrecer la IA. Yang dijo que recibe múltiples propuestas todos los días de desarrolladores de IA y, como médico internista en ejercicio, le preocupa que algunos no estén dando en el blanco. «Veo una gran disparidad entre las necesidades y los deseos de los proveedores y las tecnologías que se están desarrollando para nosotros», dijo Yang.
Manav Sevak, fundador y director ejecutivo de la empresa de IA Memora Health, está trabajando para adaptar sus herramientas a los flujos de trabajo de diferentes especialistas. Un oncólogo que necesita gestionar la quimioterapia de un paciente va a necesitar un sistema diferente al de un gastroenterólogo que prepara a alguien para una colonoscopia.
«No es tan fácil como encenderlo y que cada proveedor obtenga exactamente el mismo flujo de trabajo», dijo Sevak. Memora utiliza herramientas de procesamiento de lenguaje natural para detectar patrones en el trabajo de cada médico y entender dónde se puede automatizar. El proceso requiere la participación de los médicos en cuanto a la redacción y el flujo de trabajo y, por lo general, le toma aproximadamente una hora y media al médico completarlo.
Un tema común para muchas de las herramientas de IA generativa actuales es que cambian la naturaleza de la producción de notas, de la escritura a la edición. Si bien muchos médicos informan que esto hace que el proceso sea menos tedioso a nivel cognitivo que comenzar desde cero, no siempre ahorra tiempo, especialmente si la calidad del texto de IA es deficiente.
Un estudio reciente de la Facultad de Medicina de la Universidad de California en San Diego y de la Facultad de Medicina de la Universidad de Standford descubrió que cuando los médicos utilizaban IA generativa para redactar respuestas a los mensajes de los pacientes, sus respuestas eran más largas y más compasivas. Pero los médicos no dedicaban menos tiempo a escribir. A menudo conservaban las palabras agradables añadidas por la IA, como «¡que tengas buenas vacaciones!» y «¡cuídate!», pero luego realizaban cambios sustanciales en el contenido clínico. Su sorprendente hallazgo fue que los médicos dedicaban casi un 22% más de tiempo a leer los mensajes cuando utilizaban IA. Al final de cualquiera de estos procesos, un médico debe firmar la nota clínica, lo que significa que también depende del médico volver a comprobar si la IA lo hizo bien.
Estos problemas pueden hacer que los médicos se sientan inclinados a esperar hasta que la IA generativa sea una tecnología más madura. Pero eso también es arriesgado. La última vez que los médicos «se quedaron al margen de la tecnología se quedaron con la historia clínica electrónica, que les quita tiempo», dijo Nigam Shah, científico jefe de datos en Stanford Health Care.
EL DAÑO MORAL DE LOS MÉDICOS
Cuando Newsweek preguntó a médicos agotados qué era lo que más les preocupaba de la IA, la duda más común no era sobre la tecnología en sí, sino más bien sobre cómo la utilizarían sus empleadores.
En teoría, los dos objetivos de la IA (mejorar la eficiencia y reducir el agotamiento de los médicos) parecen complementarse: si los médicos terminan sus tareas administrativas más rápidamente, pueden pasar más tiempo con los pacientes y luego volver a casa y relajarse después de su trabajo.
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Pero algunos médicos ven una paradoja. Los sistemas de salud estadounidenses están bajo presión no solo por la escasez de personal, sino también por las bajas tasas de reembolso y el aumento de los costos. Los márgenes de ganancia son escasos. Si la IA libera tiempo para los médicos, ¿realmente ese tiempo volverá a ellos? ¿Pueden duplicar la duración de las visitas a los pacientes y dedicar sus horas libres a algo más que las notas de los pacientes? ¿O los sistemas de salud verán ese tiempo ahorrado como una señal de que los médicos están listos para asumir aún más trabajo? Supongamos que los médicos pueden aceptar más pacientes porque la IA reduce el tiempo dedicado a algunas tareas. Más pacientes aún generarán inevitablemente más resultados de laboratorio, más derivaciones a especialistas, más reposiciones de recetas, más casos para revisar, decisiones clínicas más informadas para tomar.
Ninguno de los sistemas de salud con los que hablamos podía decir todavía cómo se distribuiría el ahorro de tiempo de los médicos. La tecnología de IA generativa es todavía tan nueva que Kaiser no está seguro de cuánto tiempo se está ahorrando.
Algunos creen que la IA se ocupará del trabajo sucio para que los médicos puedan centrarse en la atención al paciente». Sin embargo, los médicos creen que la atención al paciente puede ser la parte más devastadora de ser médico. No es raro que la vida de un médico se compare con la vida de un soldado. Servicio y sacrificio. Estoicismo y orgullo obstinado.
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«El daño moral se caracteriza con frecuencia de forma errónea. En el caso de los veteranos de guerra, se diagnostica como estrés postraumático; entre los médicos, se describe como agotamiento», escribieron el Dr. Simon Talbot, profesor asociado de cirugía en la Facultad de Medicina de Harvard, y la Dra. Wendy Dean, directora médica de la Fundación Henry M. Jackson para el Avance de la Medicina Militar, en un influyente ensayo de 2018. «El daño moral de la atención médica… es no poder brindar atención y curación de alta calidad».
Según una revisión bibliográfica que se realizó durante una década, cada año mueren por suicidio entre 300 y 400 médicos. Proporcionalmente, eso es más del doble de la incidencia en la población general. «A diferencia de los cigarrillos que tienen una advertencia de recuadro negro sobre el cáncer de pulmón, no hay una advertencia de recuadro negro al ingresar a la escuela de medicina que diga: ‘Usted puede estar en riesgo de suicidio'», dijo la Dra. Wible.
Newsweek preguntó a médicos, líderes de sistemas de salud, médicos y ejecutivos de tecnología sanitaria por igual: «¿Es la IA la cura para el agotamiento de los médicos?» Nadie respondió sí o no. En cambio, sus respuestas llegaron en tonos grises, con un toque plateado. «Soy optimista». «Es la mejor herramienta que tenemos en este momento». «Nos ayudará a lograrlo». Es el tipo de esperanza cautelosa que conocen los médicos de todo el mundo.
