El cuidado de la salud recurre a la IA para aliviar el agotamiento y la escasez de mano de obra

Imagínese estar en un hospital donde la inteligencia artificial (IA) se utiliza en cada paso de su viaje como paciente, desde su admisión hasta predecir cuándo podría caerse e incluso ayudar a los médicos y enfermeras en su diagnóstico y atención. Mientras tanto, para los líderes y proveedores de atención médica, esta integración de la IA puede ser la respuesta para brindar atención de manera más efectiva en medio de la persistente escasez de mano de obra y los cambiantes modelos de reembolso.

Desde el 2025 de mayo, este escenario ha sido una realidad en la Beijing Tsinghua Chang Gung Hospital, el hospital universitario asociado con la Universidad de Tsinghua. Anteriormente, en 2024, los investigadores de la universidad crearon el primer "Hospital de Agente" de IA del mundo, que consistía en 42 médicos de IA que operaban en 21 departamentos capaces de tratar a 10,000 pacientes en días. Sin embargo, a diferencia del Hospital del Agente, que era todo IA y trataba solo a pacientes simulados, el Hospital Beijing Tsinghua Chang Gung consiste en médicos, enfermeras y otro personal humano que utilizan IA en su trabajo cuidando a pacientes reales.

UU., El impulso detrás de la adopción de IA en la atención médica también es inconfundible, aunque los líderes de la atención médica señalan tanto las oportunidades como los desafíos que presenta. Por ejemplo, aunque el 57% de los ejecutivos de atención médica de C-suite en un Encuesta de 2025 Sage Growth Partners En los próximos dos años, solo el 13% dijo que su organización tiene una estrategia clara para integrar la IA en los flujos de trabajo clínicos. Mientras tanto, el 49% dice que el uso apropiado de la IA se encuentra entre sus tres mayores desafíos.

Jeffrey Covington, director de investigación de atención médica y análisis de datos de BOK Financial®, atribuye este impulso para adoptar la IA en la industria a su capacidad para eliminar la fricción administrativa de la atención clínica. "Es un gran ahorro de tiempo", dijo.

Uno de los ejemplos más claros de las capacidades de ahorro de tiempo de la IA es la documentación ambiental, donde la IA escucha la visita del médico y el paciente y la traduce en notas clínicas estructuradas, dijo Covington. Esto difiere de la práctica anterior de los médicos que dictaban notas de una visita a una grabadora de voz después. Para los médicos, el impacto de la documentación ambiental puede ser profundo: horas de documentación nocturna reducidas, menos retrasos y más tiempo dedicado directamente a los pacientes.

Una fuerza laboral estirada

La mayor fuerza que impulsa la adopción de la IA en la atención médica puede ser la escasez de mano de obra no solo de médicos, sino también de asistentes de enfermería certificados (CNA), enfermeras registradas (RN), enfermeras prácticas con licencia (LPN) y administradores de atención médica. Para agravar el problema, a medida que los Baby Boomers envejecen, requieren más y más atención.

En conjunto, esto significa que se necesita más personal de atención médica, mientras que las ofertas de trabajo siguen siendo difíciles de llenar. Incluso con expansiones en los programas de enfermería y las líneas de fuerza laboral, Covington no ve una solución a corto plazo. "Estamos en una situación en la que todavía no tenemos suficientes cuidadores, y la línea de capacitación no está creciendo lo suficientemente rápido", dijo.

Al igual que en otras industrias, la IA puede ayudar a aliviar este problema al hacer que los trabajadores que están allí sean más productivos y tengan un mayor alcance. Por ejemplo, los especialistas que son difíciles de contratar en las áreas rurales pueden apoyar a los hospitales rurales a través de la tele-UCI y el monitoreo remoto, dijo Covington. El Fondo de Transformación de la Salud Rural ya está ayudando a financiar este tipo de programas.

Además, las herramientas de monitoreo remoto, algunas ya ampliamente utilizadas, pueden detectar comportamientos de riesgo de caídas en centros de enfermería especializada o rastrear pacientes postoperatorios a través de protocolos de rehabilitación. Este uso de la IA tiene el potencial de aumentar la seguridad de los trabajadores y reducir la presión sobre el personal de atención directa.

La IA también está remodelando la atención de seguimiento y la rehabilitación. Covington ve un enorme potencial en el uso de IA y herramientas de monitoreo para mantener a los pacientes en el buen camino sin requerir visitas frecuentes en persona, reduciendo el costo para los pacientes y al mismo tiempo ayudando a las instalaciones a lidiar con personal limitado. "Hay muchas cosas diferentes con la rehabilitación que se pueden hacer con IA para mejorar los resultados de los pacientes", dijo.

Dio el ejemplo de la rehabilitación cardíaca. Normalmente, después de procedimientos cardíacos como la cirugía de bypass, los pacientes tienen que ir en persona a un centro varias veces a la semana para rehabilitación. Con la tecnología de IA portátil y el equipo de rehabilitación monitoreado a distancia, existe la posibilidad de rehabilitación en el hogar. Además, los datos que se recopilan de estos dispositivos están ayudando a mejorar aún más los resultados de los pacientes.

Persisten los vientos en contra legales y operativos

A pesar del potencial de la IA, Covington advierte que quedan varios obstáculos. El riesgo de negligencia es una preocupación importante, especialmente a medida que las herramientas predictivas se adentran más en el soporte de diagnóstico. Espera que las aseguradoras introduzcan exclusiones o limitaciones en la atención asistida por IA. "Tendrá que comenzar a publicar estas políticas dentro de estructuras de riesgo alternativas", dijo, instando a los sistemas de salud a trabajar con los administradores de riesgos desde el principio.

La infraestructura de datos es otro obstáculo, dijo. Se deben almacenar, gobernar y acceder de manera consistente a grandes volúmenes de datos clínicos patentados para que la IA sea efectiva. Ya sea local o basado en la nube, estos sistemas requieren inversión y planificación, especialmente para las organizaciones que aún modernizan sus pilas de tecnología.

Sin embargo, incluso con los desafíos por delante, Covington cree que la dirección es clara. AI ya está remodelando la documentación, la coordinación de la atención, la rehabilitación y el manejo de afecciones crónicas y agudas. Su capacidad para ampliar el alcance de los médicos y mejorar la eficiencia del flujo de trabajo ofrece un alivio tangible en un sistema limitado durante mucho tiempo por la escasez de mano de obra y la complejidad administrativa.

Señala el uso de la IA en las autorizaciones previas. "No todos los casos de uso mejorarán la atención y la prestación de atención. Los pagadores ya están utilizando la IA para ayudar en las preautorizaciones y denegaciones. Con los proveedores cada vez más expertos en el uso de la IA para mejorar las prácticas de facturación, los gerentes del ciclo de ingresos se encuentran en la primera línea de un nuevo campo de batalla habilitado para la IA a medida que ambas partes trabajan para ganar ventaja".

Pero sigue siendo realista: "Estos son procesos altamente complejos que requieren coordinación y aceptación entre departamentos, médicos, reguladores, líderes empresariales y proveedores. La adopción variará en todo el país", dijo.