MADRID 6 Feb. (EUROPA PRESS) -
El continuo desarrollo de la relación entre la Inteligencia Artificial (IA) y las organizaciones sanitarias ha permitido que este tipo de herramientas puedan maximizar las agendas médicas de los centros, permitiendo atender a un 30 por ciento más de pacientes con menos recursos, lo que ayudará a resolver problemas como la falta de profesionales, la reducción de costes o la escasez de oferta.
La automatización de ciertos procesos que necesiten poca supervisión humana, como los servicios de listas de espera, de confirmación proactiva de citas, de predicción de sobrerreservas, o de seguimientos de prescripción, permiten mejorar la capacidad de atender más pacientes con "muchos menos recursos".
En base a ello, la empresa Eniax, organizará este mes de febrero un evento en Madrid para explicar los usos que esta tecnología puede aportar para resolver estos problemas; en torno a una de cada cuatro personas no asiste a la consulta, o no asiste preparado en el caso de pruebas diagnósticas, lo que obliga a los centros sanitarios a maximizar su oferta médica para reducir listas de espera
La gestión de las agendas médicas de una forma optimizada es una "tarea ingente", y que dependiendo del volumen puede llegar a ser "inviable" para un equipo de personas, tanto por coste como por complejidad y operatividad.
Ante esta situación, Eniax ha destacado que su algoritmo permite buscar la respuesta del paciente que determine una acción en el sistema del cliente a través de tres servicios complementarios de automatización, como la confirmación de cita avanzada, el diseño de una lista de espera virtual que permita gestionar las agendas de forma dinámica y un servicio de sobrerreservas predictivo determinado.
Este algoritmo puede "llegar a tener una eficiencia del 95 por ciento", y viene determinado por la combinación del comportamiento de los pacientes junto con variables como la climatología de la ciudad, la fecha y hora de la cita o los espectáculos deportivos, entre otras, logrando aportar un 15 por ciento más de presencialidad de los pacientes en los centros.
La IA también facilita la atención entrante, y es que los centros de llamadas tradicionales "no pueden asegurar tiempos de espera cortos en la atención, tampoco una empatía continua con el paciente, ni una derivación correcta o la gestión eficiente de los recursos", y es que hasta un 35 por ciento de los pacientes no logra comunicarse con las centralitas.
Mientras tanto, los asistentes virtuales guiados por IA están entrenados para la interacción de salud con millones de casos en todo el mundo con respuestas personalizadas, resolutivas y cercanas a cada paciente gracias a la IA generativa, entregando una atención continua todos los días y a todas horas, sin limitación a la cantidad de atenciones y reduciendo los costes operacionales un 40 por ciento.
Otro de los retos en los que la IA puede ayudar a los centros sanitarios es a "recapturar" a los pacientes que no asisten a su cita o tienen un tratamiento pendiente, pues permite realizar seguimientos de pacientes ausentes en consultas (para que vuelvan), seguimientos de presupuestos emitidos o seguimientos de pacientes crónicos, ya que "un paciente mejor informado se adhiere mejor a su tratamiento".
El abordaje de este problema desde la automatización permite recuperar a los pacientes que optan por acudir a la competencia o que postergan sus tratamientos; todos estos aspectos "pueden revolucionar" la forma en que una organización opera con más pacientes, optimizando los recursos y reduciendo los gastos para mejorar su eficiencia.
