Transformación digital en el sector salud

Impactos muy positivos aporta la transformación digital en el sector de la salud. Dar el paso hacia ese cambio es un beneficio en todo el ecosistema de la institución médica. La telemedicina, la Inteligencia Artificial (IA) o la habilitación de dispositivos clínicos basados en tecnología son solo algunos de los avances que ya hemos podido ver que se han implementado en los servicios de salud.

Antes de seguir avanzando queremos que tengas presente que la transformación digital en este sector debe estar enfocada principalmente en estos aspectos:

• Mejorar la atención a los pacientes.
• Facilitar el trabajo del personal médico.
• Disminuir los errores humanos.
• Reducir gastos.

Trabajar en el cambio de cada uno de estos procesos toma tiempo, y como todo cambio, puede generar al inicio una aceptación negativa por parte de directivos, empleados y demás miembros. Sin embargo, es muy importante y necesario que toda la red de salud: clínicas, hospitales, EPS, IPS, médicos, entre otros; tengan presente que las innovaciones que se están implementando en el mundo están basadas en materia de canales de atención digital, realidad aumentada, autocuidado o dispositivos clínicos portátiles, y que son más los pro que los contra. Por ejemplo, cuando comenzó la pandemia causada por COVID-19, vimos cómo se disparó el uso de la tecnología en todos los sectores de la sociedad, veamos un poco más a profundidad el caso.

En la salud: tecnología y COVID-19

Para nada es un secreto que la pandemia nos movió, de forma acelerada, hacia la digitalización. El uso de la tecnología sobrepasó las estadísticas que estaban pensadas ocurrieran en unos cinco años. Pero no ocurrió solo en la educación o negocios, sino en todos los sectores y el de salud, por supuesto, no fue el de menos.

Por ejemplo, los países europeos y asiáticos aprovecharon bastante bien el uso de los datos digitales para reducir el impacto del COVID-19 en sus países y sus ciudadanos, ello ayudó al sistema de salud a realizar consultas digitales en tiempo real. Impactaron mucho en la forma en la que brindaron atención a los pacientes. Además, también crearon aplicaciones para la detección y rastreo de casos, lo que les permitía tomar control de mejor forma y tener una reacción más rápida.

En Latinoamérica también hubo países que se apoyaron de la tecnología para dar manejo al coronavirus. Por ejemplo, tenemos el caso de Uruguay, este país logró una estrategia exitosa contra el coronavirus, hasta el punto que nunca tuvieron que realizar cuarentenas obligatorias. Una de las claves de este éxito fue aprovechar la tecnología que tenían a su alcance para detectar casos y dar seguimiento a los contactos. El asesor del Ministerio de Salud Pública de Uruguay, Juan Gil, alguna vez dijo: “se diseñó una estrategia digital que generó que personas podían reportar síntomas y una vez que presentaban síntomas se generaba un pasaje hacia el prestador de salud”.

Dentro de su estrategia también crearon un sistema de información basado en un registro de casos centralizado que permitía dar seguimiento puntual a los contactos de las personas enfermas.

Con estos casos nos queda reflexionar como la transformación digital y el buen uso de lo que se tiene a la mano, literalmente transforma el sistema, la atención a los usuarios, el trabajo de profesionales. Claramente la transformación digital es un camino largo que debe contar con la actuación de todos los integrantes, pero también debe ser un cambio y un proceso que se mantenga.

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Tendencias claves de Transformación Digital en el sector salud

1. Big data en la salud

El poder que tienen los datos en las redes sociales, el comercio electrónico o en casi todos los servicios que tiene que ofrecer y tener una muy buena experiencia de usuario y atención al cliente es bien conocido. En estos sectores la identificación de patrones de uso y las predicciones personalizadas que se pueden hacer con base en análisis de datos, ha sido y será esencial.

En el sector de la salud los datos pueden proporcionar muchos beneficios como:

- Atención y prevención

Tener un buen ciclo de recolección de datos, procesamiento y análisis contribuye a identificar a los pacientes recurrentes a los servicios de la institución. Con esta información se pueden crear planes de prevención en salud acordes a las necesidades de consulta de las personas.

- Rotación de personal, mucho más precisa

Con un análisis predictivo de datos los hospitales, centros médicos, clínicas y demás pueden estimar las tasas de admisión futura. Esto ayuda a hacer una mejor asignación del personal adecuado para la atención a los pacientes. Además, al tener el personal suficiente se puede ahorrar en dinero y reducir los tiempos de espera en la salas, sobre todo de emergencias.

- La tasa de error en la medición disminuye

Con base en un análisis de los registros de los pacientes, y con la ayuda de un software, se puede detectar cualquier inconsistencia entre la salud de un paciente y su fórmula de medicamentos. Es esencial que esta información esté centralizada y que los profesionales puedan conocer estas alertas.

2. Dispositivos clínicos portátiles

Cada vez es más necesaria la prevención en salud, los pacientes son más conscientes de ello y ya no se conforman solo con un examen médico una vez al año. Por tanto, las organizaciones que han incursionado en los dispositivos portátiles para obtener información de los pacientes y observar el riesgo en cada uno, han mejorado su atención y calidad, han podido crear planes y evaluar con mayor precisión el riesgo de enfermedades en los pacientes. También han podido personalizar la experiencia de los pacientes.

Algunos de este tipo de dispositivos son:

1. Sensores de pulso.
2. Medidores de sudor para evaluar los niveles de glucosa.
3. Oxímetros para medir el oxígeno transportado en la sangre.
4. Rastreadores de ejercicio.

3. Salud impactada por la Inteligencia Artificial (IA)

El uso de la Inteligencia Artificial en la salud puede aplicarse desde varios campos.

- Chatbots

Los chatbots pueden cubrir una gran cantidad de trabajos como agentes de atención al cliente, programación de citas, reporte de síntomas y más. Claro que requieren de una estructura y un diseño muy bien realizado, porque en algunos casos puede terminar confundiendo al paciente y ofreciendo una muy mala experiencia y atención.

- Revisión de muestras y dictámenes

La Inteligencia Artificial puede ser usada para la revisión de exámenes, pruebas y radiografías. También pueden emitir resultados con mayor precisión.

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