Caso de éxito
La atención médica necesita más recursos en todas sus vertientes, en casi todos los países. El número de nuevos profesionales no está alineado con la mayor demanda de atención sanitaria que viene de una población que envejece y que tiene más enfermedades crónicas. Los presupuestos son ajustados y los profesionales de la salud están sobrecargados de trabajo.
“En España, tenemos los mismos problemas que en todas partes”, señala Manuel Bosch Arcos, CTO de Ribera,. Para hacer frente a la mayor demanda y los costes que conlleva, Ribera cuenta con los datos y la tecnología para ayudar a mejorar los sistemas sanitarios ofrecidos a sus pacientes.
“Debemos hacer más y mejor con los mismos recursos. Necesitamos ser más eficientes y proporcionar más valor y una parte clave de la empresa es la tecnología”, dice Bosch. “No somos una empresa de atención médica tradicional. Tenemos contratos con el gobierno basados en la calidad de la atención, por lo que podemos ser más innovadores. Necesitamos datos sólidos para garantizar que lo que hacemos sea bueno para los pacientes, la empresa y el sistema de atención médica”.
Futurs, creó el portal Cynara Citizen no sólo para realizar las tareas habituales de los portales hospitalarios -permitir a los pacientes concertar citas, cargar resultados de laboratorio, hacer preguntas o realizar tele-consultas con sus proveedores a través de Microsoft Teams-, sino también para coordinar un hub de gestión de centros, con un enfoque hacia la atención al paciente, en el que los agentes involucrados pueden reunirse para desarrollar un plan de salud digital personalizado para cada paciente y poder supervisarlo de manera correcta.
El uso de las herramientas de Microsoft por parte de Ribera tiene muchas capas. Emplea Dynamics 365 Contact Center, modelos OpenAI para proyectos de IA generativa,herramientas de Azure Machine Learning para aplicaciones de IA no generativas, Microsoft Fabric, Dynamics Business Central y Microsoft 365 Copilot.
A través de Cynara Citizen, los profesionales de Ribera pueden realizar un seguimiento de los indicadores de salud de los pacientes, con especial atención a aquellos con enfermedades crónicas, de cara a abordar rápidamente los problemas sin que haya que esperar hasta la próxima cita. Algunos pacientes con enfermedades crónicas pueden tender a no actuar hasta que su condición empeore, hasta el punto de tener que acudir a Urgencias. A través de Cynara Citizen, los profesionales de la salud pueden verificar los indicadores médicos clave de forma remota y comunicar al paciente, de manera proactiva, qué debe hacer para evitar una emergencia de salud.
Al ver en tiempo real si, por ejemplo, un paciente diabético tiene una bajada de glucosa, los profesionales sanitarios pueden llamar al paciente y conseguir que reaccione antes de que los niveles de glucosa bajen hasta el punto de que haya que pedir una ambulancia, o que el paciente entre en coma. Los pacientes conocen a los profesionales sanitarios que llevan su caso, por lo que pueden enviarles mensajes además de programar citas.
Cynara Citizen es solo una de las formas en que Ribera está utilizando la tecnología. Durante más de cuatro años, el grupo Ribera ha estado invirtiendo activamente en Inteligencia Artificial con tres objetivos en mente: clasificar datos, refinarlos para obtener mejores resultados y poder hacer predicciones. Se espera que el aprendizaje automático clasifique la información y que tanto los médicos como los pacientes comprendan mejor los casos clínicos, como, entre otros, detectar patrones que indiquen que un paciente tiene una alta probabilidad de ser readmitido en el hospital, para que la atención pueda ajustarse en consecuencia. Por ejemplo, Ribera desarrolló un modelo utilizando Azure Machine Learning para identificar a los pacientes con riesgo de desarrollar úlceras por presión, una gran preocupación en los hospitales. Otro modelo puede predecir el riesgo de caídas de los pacientes.
“La ventaja es que utilizando los modelos puedes recopilar mucha más información. No solo cinco ítems, sino que podrían ser hasta 30, utilizando variables que no son fáciles de encontrar, porque tal vez estén en los resultados del laboratorio y es imposible que una persona los recopile manualmente”, plantea Mireia Ladios Martín, jefa de Calidad de Ribera. Las herramientas de IA complementan las escalas tradicionales de identificación de riesgos.
Por ejemplo, el grupo Ribera quiso identificar a los pacientes que podrían haber desarrollado una infección tras una cirugía. Para ello, un equipo de médicos revisó a cada paciente sometido a cirugía y registró si tuvo una infección después de 30 o 60 días. Luego, se utilizó la minería de datos para identificar todo lo relacionado con la infección. El modelo resultante ofrece una puntuación para cada paciente, por lo que aquellos con puntuaciones altas son identificados para hacerles un seguimiento más cercano, y confirmar o descartar dicha infección.
La IA generativa también puede crear contenido. En ese ámbito, el grupo Ribera está explorando varios proyectos para aligerar la carga administrativa de los médicos. Uno de ellos utiliza IA para generar documentos de Alta para algunos procedimientos de rutina, como la cirugía de cataratas, con el objetivo de liberar a los médicos de ciertas tareas administrativas y que puedan dedicar más tiempo a la atención real del paciente.
Ribera anonimiza completamente los datos y trabaja con Microsoft para garantizar tanto la protección en la seguridad de los mismos como los fundamentos éticos y legales de la IA en el entorno de la atención médica. “Debemos ser muy cautelosos con la privacidad del paciente, sobre qué tipo de información enviamos, dónde y cómo”, afirma Bosch, y agrega que el grupo Ribera también examina cuidadosamente la justificación para el uso de la IA en aplicaciones corporativas y de salud, con el fin de asegurar que sea ética y legal.
El grupo Ribera ve la tecnología y los datos como la forma de transformar el sistema sanitario. “Lo que estamos haciendo es repensar tanto los datos como la forma en que se podría adaptar la atención médica, y hacerlo en tiempo real”, apunta.
Manuel Bosch Arcos
CTO de Ribera
“La ventaja es que utilizando los modelos puedes recopilar mucha más información. No solo cinco ítems, sino que podrían ser hasta 30, utilizando variables que no son fáciles de encontrar, porque tal vez estén en los resultados del laboratorio y es imposible que una persona los recopile manualmente”
Mireia Ladios Martín
Jefa de Calidad de Ribera y product manager de Futurs.
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