Si los doc-bots gozaran de más confianza, estuvieran más integrados y los seguros médicos los reembolsaran, podrían convertirse en el GPS de la atención primaria.
Los doc-bots pueden apoyar a los médicos y convertirse en proveedores de atención primaria, especialmente en lugares donde hay escasez de servicios médicos.
Los doc-bots tienen ventajas significativas: nunca se cansan, aprenden continuamente, mejoran, se adaptan y son económicos.
La pandemia de coronavirus está acelerando la adopción de chatbots de atención primaria basados en IA. En Estados Unidos y Europa, redes sanitarias, hospitales, aseguradoras y startups han lanzado con prisas estos “doc-bots” para ayudar a millones de personas a diagnosticarse bajo demanda de COVID-19 y recibir información sobre los próximos pasos.
Desde mayo, por ejemplo, un doc-bot ofrecido por Sutter Health, una de las mayores redes sanitarias de Estados Unidos, ha identificado si más de 30.000 personas tienen COVID-19, derivando al 11% de ellas a una consulta por vídeo con un médico.
Los Centros de Servicios de Medicare y Medicaid (CMS) disponen de “Clara”, un bot que evalúa si las personas deben aislarse en casa o acudir al médico. Al otro lado del Atlántico, 75.000 residentes de Londres han elegido un chatbot basado en IA ofrecido por el Servicio Nacional de Salud (NHS) como su proveedor de “atención primaria”.
El aumento de popularidad de estos doc-bots relacionado con el coronavirus indica que un futuro de atención primaria basada en IA, asequible y cómoda, podría estar más cerca de lo previsto anteriormente.
Los doc-bots tienen la capacidad técnica de evaluar a los pacientes 24-7 y recomendar si deben acudir a un médico por vídeo o en persona. Los bots incluso pueden realizar diagnósticos diferenciales y ofrecer a los pacientes distintas posibilidades junto con la probabilidad de cada enfermedad.
Pronto, los doc-bots basados en IA probablemente podrán determinar si los pacientes necesitan análisis de laboratorio, radiografías, exploraciones de seguimiento y medicamentos. Un sistema de IA desarrollado recientemente por investigadores de Google y la Universidad de California anticiparon las recetas de un médico con un 75% de precisión.
Sin embargo, aún existen algunos desafíos, y para que los doc-bots basados en IA logren avances significativos en la atención primaria, deben cumplirse estos tres pasos:
1. En primer lugar, se necesitan pruebas más concretas de que los doc-bots ofrecen de forma consistente diagnósticos de alta calidad a los pacientes en una amplia gama de afecciones médicas, para que los consumidores y otras partes interesadas del sector se sientan tan cómodos con ellos como con los médicos, cuyas batas blancas transmiten confianza.
2. En segundo lugar, deben integrarse en el resto del sistema sanitario para garantizar que la atención se preste de principio a fin de forma fluida.
3. Por último, el sector sanitario necesita reembolsar a los doc-bots por sus servicios para que resulten atractivos para los sistemas de salud.
Confía en mí, soy un doc-bot
Para ganarse tanto a los sistemas de salud como a los consumidores, los doc-bots necesitan el equivalente a las certificaciones que los médicos obtienen tras años de formación para demostrar su experiencia.
En nuestro trabajo de asesoramiento, los proveedores sanitarios siguen dudando de la precisión de los algoritmos de los doc-bots y cuestionan si tienen en cuenta todas las variables que sí considera un médico. También existen preocupaciones de que las aplicaciones basadas en IA puedan ser imprecisas entre distintas etnias, dado que el conjunto de datos de entrenamiento no es representativo de la diversidad de la población y refleja sesgos raciales exhibidos por los médicos humanos.
Los creadores de doc-bots han empezado a someter sus algoritmos a revisión por pares. Babylon, por ejemplo, ha publicado más de 20 artículos revisados por pares que demuestran que su bot puede interpretar de forma fiable los síntomas a partir de lo que los pacientes le cuentan. El competidor Ada ha participado en decenas de estudios clínicos en los que los pacientes han valorado muy positivamente su chatbot basado en IA.
Las startups de doc-bots están empezando a compartir el grado de precisión de sus diagnósticos por tipo en sus aplicaciones y participan en iniciativas para establecer directrices del sector y estándares de notificación. Ada trabaja con la Organización Mundial de la Salud, la Unión Internacional de Telecomunicaciones, la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. y la revista médica The Lancet para establecer parámetros de referencia para los verificadores de síntomas médicos basados en IA, como parte de una iniciativa denominada Inteligencia Artificial para la Salud.
Por último, al igual que los altavoces inteligentes basados en IA, es probable que los consumidores confíen más en los doc-bots a medida que mejoren en la demostración de empatía. Un bot desarrollado por la startup GYANT, con sede en San Francisco, descubrió que los pacientes estaban más implicados porque su bot podía mostrar “empatía algorítmica” en una amplia gama de afecciones médicas. Si un paciente menciona que padece una enfermedad grave como el cáncer, el bot sabe responder de forma distinta a un conversacional “qué mala suerte.”
Parte integrada del recorrido sanitario
Para generalizarse, los doc-bots tendrán que convertirse en verdaderos profesionales de la atención primaria, asumiendo más funciones de los médicos. Los médicos supervisan el historial de salud y los factores de riesgo de los pacientes y atienden sus problemas de salud. Derivan la atención a especialistas, solicitan y realizan exploraciones rutinarias, interpretan los resultados de las pruebas, escriben recetas y, en general, coordinan la atención en todas las etapas de la vida. Los doc-bots todavía no llegan a eso.
Dadas sus limitaciones, las recomendaciones de tratamiento de los doc-bots deben remitirse a médicos humanos para su revisión y aplicación. Por ejemplo, tras responder a unas pocas preguntas breves, el doc-bot de 98point6 conecta a los pacientes con un médico en directo que confirma el diagnóstico y el tratamiento del bot, y prescribe las recetas y análisis necesarios. Babylon hace que su bot transfiera el tratamiento a médicos humanos mediante visitas por vídeo dentro de la aplicación.
Los sistemas sanitarios con los que trabajamos consideran que los doc-bots ayudan a garantizar que los pacientes reciban tratamiento físico de la forma más eficiente posible. Por ejemplo, el bot de Ada no solo evalúa el estado de los pacientes para Sutter Health, sino que también los envía al centro más adecuado para su tratamiento.
Mediante servicios de geolocalización, el doc-bot muestra a los pacientes los centros más cercanos y les ayuda a reservar citas con médicos humanos. Entre bastidores, el bot comparte datos importantes con los médicos de Sutter, de modo que toda la atención resulte fluida para el paciente de principio a fin.
Un paciente de Sutter puede pedir consejo a un chatbot en el sitio web de Sutter, acudir a una clínica sin cita previa, tener una consulta de telesalud o ser atendido en un consultorio médico tradicional; y, aunque las experiencias puedan parecer distintas, todas funcionarán con el mismo historial clínico subyacente.
Tarifa por servicio de doc-bots
Una de las principales razones por las que más sistemas sanitarios no ofrecen chatbots de atención primaria es que las aseguradoras no reembolsan a los proveedores por los servicios de doc-bots. Incluso si los doc-bots ofrecen asesoramiento asequible, cómodo y eficaz, los proveedores de atención primaria prefieren un modelo presencial para mantener sus ingresos.
El uso de la telesalud se disparó después de que los CMS ampliaran el reembolso de la telesalud durante la pandemia. Los doc-bots podrían experimentar un aumento similar una vez que los sistemas sanitarios tengan incentivos financieros para ofrecer diagnósticos basados en software.
Los sistemas “basados en el valor”, como Kaiser Permanente, deberían estar predispuestos a adoptar chatbots de atención primaria, porque si alguien recibe un tratamiento más eficiente, las organizaciones obtienen beneficios.
Pero las estimaciones recientes sugieren que solo el 34% del gasto sanitario de EE. UU. está vinculado a la generación de valor. En el resto del sistema de pago por servicio, las redes sanitarias y los creadores de doc-bots deben acordar una tarifa y permitir que los doc-bots facturen el valor que aportan, ya sea por una derivación adecuada o por indicar a un paciente que tome Advil para un dolor de cabeza.
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GPS para la atención sanitaria
Una vez superados estos desafíos, los doc-bots serán aún más habituales, tanto como herramientas que apoyan a los médicos como, potencialmente, proveedores de atención primaria por sí solos, especialmente en lugares donde hay escasez de servicios médicos.
Los doc-bots tienen algunas ventajas incuestionables frente a sus equivalentes humanos: nunca se cansan, aprenden continuamente, mejoran, se adaptan y son económicamente atractivos, ya que cada unidad adicional de atención que prestan resulta prácticamente gratuita.
Una vez que ganen más confianza, se integren mejor y se valoren más, los doc-bots podrían llegar a estar tan presentes como los sistemas de posicionamiento global (GPS) de nuestros coches y tan integrados como los asistentes personales que llevamos en el bolsillo.
