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3 formas de adoptar soluciones tecnológicas en hospitales | AI Heroes Newsletter
Laura Ortiz Calderon
July 1st, 2024
La adopción de soluciones tecnológicas en hospitales puede transformar significativamente el cuidado de los pacientes y la eficiencia operativa. La implementación de nuevas tecnologías, como la inteligencia artificial (IA) y sistemas de información avanzados, requiere un enfoque estratégico y cuidadoso. A continuación, te presentamos una guía sobre cómo adoptar soluciones tecnológicas en hospitales, basada en las experiencias y conocimientos compartidos por top líderes en innovación y transformación digital de la Clínica Alemana de Chile, Ribera Salud, una de las redes hospitalarias más grandes de europa, y EIT Health España.
EIT Health es una comunidad público-privada cofinanciada por la Comisión Europea, centrada en la innovación y tecnología en el sector salud. Su objetivo principal es cerrar la brecha entre la producción científica y la adopción tecnológica en la sociedad.
Formación y Capacitación del Personal
La formación del personal es crucial para la implementación exitosa de nuevas tecnologías. Alejandro Mauro, jefe de transformación digital de la Clínica Alemana, destaca la importancia de formar profesionales de la salud en informática médica para facilitar la integración de sistemas tecnológicos. El personal debe estar capacitado no solo en el uso de la tecnología, sino también en comprender cómo puede mejorar su trabajo diario y el cuidado de los pacientes.
La transformación digital va más allá de la implementación de software; implica un cambio de mentalidad y cultura dentro del hospital. Esto incluye la disposición para experimentar, aprender de los errores y adaptarse rápidamente. La Clínica Alemana, por ejemplo, se enfoca en mejorar continuamente sus procesos y sistemas para ofrecer un mejor cuidado a los pacientes.
Gracias a la creación del departamento de informática médica, liderado por Alejandro, este equipo interdisciplinario se ha encargado de evaluar, seleccionar, implementar y mantener las soluciones tecnológicas, asegurando que estén alineadas con los objetivos clínicos y operativos del hospital.
Clínica Alemana de Chile, premiados con el primer lugar en categoría clínicas y hospitales del Ranking Most Innovative Companies
No obstante, esta adopción por parte del personal médico y los pacientes es uno de los mayores retos a la hora de integrar soluciones tecnológicas, así lo señala Tania Menéndez de Ribera Salud. Para ella, la estrategia ha sido involucrar a los equipos médicos desde el inicio, trabajando en la co-creación de las soluciones tecnológicas para asegurar que estas satisfagan las necesidades reales de los usuarios.
La colaboración es clave
La adopción de nuevas herramientas tecnológicas en los hospitales enfrenta varias barreras. Según Izabel Alfany de EIT Health, uno de los principales desafíos es la falta de comunicación y colaboración entre los desarrolladores de tecnología y los actores clave en el sistema de salud. Los desarrolladores a menudo trabajan en sus proyectos sin comprender completamente las necesidades y requisitos del mercado y los pacientes.
Es por esto que EIT Health promueve la colaboración entre una amplia gama de actores, incluyendo universidades, corporaciones, aseguradoras, hospitales y sistemas de salud. Con más de 120 organizaciones asociadas en toda Europa, EIT Health facilita la integración de nuevas tecnologías en el sistema sanitario al fomentar una colaboración efectiva desde las primeras etapas de desarrollo de las tecnologías.
Otra forma de promover la colaboración es a través de programas de innovación abierta como los que ha implementado Ribera Salud, donde se identifican retos específicos y se colaboran con startups para desarrollar soluciones que puedan ser escaladas dentro del sistema hospitalario. Este enfoque iterativo y colaborativo ha permitido a Ribera Salud adaptar rápidamente las nuevas tecnologías y maximizar su impacto positivo en la atención al paciente.
Y no sólo con startups, también se puede colaborar con empresas tecnológicas líderes que pueden proporcionar acceso a las últimas innovaciones y tendencias en tecnología de la salud. La Clínica Alemana mantiene reuniones con grandes empresas como Microsoft, AWS y Google para explorar nuevas aplicaciones y servicios en fase beta, permitiéndoles evaluar su viabilidad antes de su lanzamiento al mercado.
Los hospitales de Ribera Salud reciben 13 premios TOP 20 a la mejor gestión global y especialidades médicas
Algunos casos de éxito con IA!!
Clínica Alemana | Ribera Salud | EIT Health |
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- Algoritmos de IA para mejorar el tratamiento de accidentes cerebrovasculares, permitiendo intervenciones más precisas y oportunas. Estas soluciones no solo mejoran los resultados clínicos, sino que también pueden generar ahorros significativos en costos y tiempo. - Digitalización completa sus procesos oncológicos, facilitando la gestión de tratamientos complejos y reduciendo el tiempo que los médicos dedican a tareas administrativas. | - La cuidadora virtual “Lola” para el seguimiento de pacientes con enfermedades crónicas que utiliza procesamiento de lenguaje natural para realizar llamadas telefónicas diarias a los pacientes. Así, se recopilan datos sobre el estado de salud del paciente, que luego son procesados y analizados en cuestión de segundos. - IA en dermatología que permite a los pacientes enviar fotografías de sus lesiones cutáneas para un prediagnóstico automatizado. Los algoritmos de IA analizan las imágenes, determinando la calidad de las mismas y proporcionando un diagnóstico preliminar que es revisado por un dermatólogo. | - En educación, tienen dos programas HelloAI RIS y HelloAI Professional para mejorar el entendimiento y la aplicación práctica de la IA entre estudiantes de medicina y profesionales de la salud. Hasta ahora, más de 1,750 participantes han sido impactados por estos programas. - De la mano de Stockholm3 y OncoWatch ha apoyado el desarrollo de un sistema de IA que ha demostrado ser eficaz en el diagnóstico del cáncer de próstata. Este sistema ha mostrado una alta precisión en la detección de cáncer en muestras de tejido y en la estimación del tamaño del tumor. |
