Día 2 - jueves 11 de septiembre
Analítica de datos aplicada a modelos de optimización en salud, Luis Pino de Oxler. El componente humanístico de la salud diluye los impactos de los errores, así que es prioritario, desde la ética, usar la analítica de datos y la inteligencia artificial para optimizarse. La IA permite detectar anomalías, desempeños, costos de tratamientos, check list digitales para diagnóstico, análisis de indicadores, armonización con agentes, seguimiento contractual predictivo y cálculos de rentabilidad, entre otros. Sin embargo, es prioritario estructurar los procesos antes de digitalizarlos para no exponenciar errores. Las tareas repetitivas pueden delegarse a máquinas para que el médico recupere su rol humano. Es clave fortalecer la ética, la capacitación, la gobernanza, la inclusión de médicos informáticos en los procesos y la prospectiva de contrataciones estatales porque mientras siga creciendo la siniestrialidad, los costos serán desfasados. La IA debe estar atada a la rentabilidad, es un error confundir eficiencia con ahorro.
IA en salud: ¿Cómo lograr realmente que genere valor?, Andrés Hoyos de iMedical. En muchos casos, el desconocimiento hace que se implemente sin éxito porque no involucran parámetros como los contratos, manuales tarifarios, agendas, admisiones, notas clínicas, historias, medicamentos, nómina, compras y pacientes. Al elegir una plataformas de salud se deben determinar y priorizar las necesidades. La infraestructura debe ser competente para almacenar y gestionar datos, integrarlos desde distintas fuentes y facilitar el accceso y análisis en tiempo real. Usar herramientas inadecuadas entorpece la atención del paciente.
Capitalizando datos en salud, Alejandro Hernández Hospital Alma Máter. Los datos, el activo más crítico de la industria de la salud, deben tener a la ética como línea de gobernanza. Generan $0,5 billones al año con un crecimiento del 21,9%. Su revolución exponencial está impulsada por la genómica, la IA y la medicina personalizada. Su ecosistema está basado en las historias clínicas electrónicas, los dispositivos wereables, los datos genómicos, las imágenes médicas y los cifras administrativas. Se pueden monetizar de forma indirecta, con eficiencias operativas; o directa, vender y crear productos e insights para desarrollos médicos. La industria farmacéutica es la mayor compradora de datos procesados para evidencias validadas, lo que acelera la innovación, reduce riesgos regulatorios, fundamenta inversiones multimillonarias y facilita el acceso de tratamientos. La madurez digital es prioritaria para captar inversiones cuantiosas como las de la farmacéutica ($900.000 millones), biotecnología ($300.000 millones), MedTech ($200.000 millones) y aseguradoras ($150.000 millones). Se deben adoptar estándares como el lenguaje universal y la segmentación inteligente (identificación de poblaciones y adherencia a tratamientos) , la justificación de inversión (evidencias médicas sobre el comportamiento del sector) y modelos basados en valor. La gobernanza de datos necesita calidad y estandarización (datos confiables, consistentes y verificables), seguridad y compliance (normas de protección) y marcos éticos (derechos del paciente y legitimidad médica). El retorno de inversión en datos es de 250% en cinco años. IPS Alma Máter optimizó $523 millones con monetización indirecta y fue incluída en la lista de hospitales más inteligentes del mundo por buenas prácticas como los consentimientos digitales, su política de inteligencia artificial y datos, sus técnicas de protección de identidad y analítica y su visión ética.
Transformando la experiencia del paciente con IA, Harry Loboa de CERO. La experiencia del paciente es una crisis silenciosa de la salud, agravada tras la pandemia. La tecnología aumentó la productividad pero disminuyó la atención humana. Mejorar esta experiencia reduce reincidencias, mejora adherencia y resultados clínicos. Se debe incorporar empatía, comunicación efectiva y humanización en los procesos. CERO lo hace con éxito en Latam, con un modelo de comunicación efectiva por WhatsApp que facilita interacciones naturales. El médico necesita volver a hacer preguntas profundas para aumentar la vulnerabilidad recíproca que hace que la conversación sea más efectiva a favor de la salud.
Uso de la IA para descifrar la hipertensión arterial, Dagnóvar Aristizábal de Sicor. Con la creación de un modelo clínico matemático, Sicor, usa ondas para medir el volúmen del flujo sanguíneo y detectar problemas de presión arterial que antes se diagnosticaba solo con la medición de los movimientos de diástole y sístole. El monitoreo, no invasivo, calcula de forma inmediata el sistema circulatorio de una persona y creó fenotipos de la presión arterial, insumo clave para los tratamientos exitosos.
Laboratorio clínico como eje de la gestión del riesgo, Alicedith Suárez de Synlab. El laboratorio trabaja en la detección, tamizaje, diagnóstico y seguimiento de enfermedades con un proceso de información de respaldo individualizado. Con tecnología, integró los síntomas, las variables diagnósticas y los resultados para generar alertas y atención inmediata con muy buenos resultados, sobre todo para infartos agudos al miocardio. Además, avanza en iniciativas para la transformación de la salud cardiovascular en América Latina con el World Economic Forum.
Transformando la salud de la mujer gestante. Innovación en educación digital para el cuidado integral en Antioquia, Juan Guillermo Barrientos, director científico de la Clínica UPB. La App gratuita de educación digital en salud materna HADA acompaña a las mujeres desde la etapa preconcepcional hasta el postparto. Se implementó en el Urabá antioqueño. Integra datos clínicos y educativos y mejora la gestión de ingresos médicos. Permite caracterizar las necesidades de las pacientes y evaluar la infraestructura tecnológica local como insumo para la salud pública. Es un modelo replicable en promoción y prevención de la Clínica UPB.