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POR QUÉ MICROSOFT, AMAZON Y ORACLE INVIERTEN EN EL RECONOCIMIENTO DE VOZ EN EL SECTOR SANITARIO

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Las empresas buscan combatir el agotamiento de los proveedores con la transcripción médica ambiental

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¿Por qué el titán de las bases de datos Oracle se interesó por el gigante de los RME Cerner? La pregunta estaba en la mente de todos los analistas financieros el año pasado. El interés por obtener respuestas se intensificó cuando Oracle pagó 28.300 millones de dólares por Cerner poco después. Esta vez, los analistas pueden tener por fin una respuesta.

Frenar el agotamiento

El software de reconocimiento de voz se menciona varias veces en el comunicado de prensa de Oracle. Muy utilizado en el sector sanitario, se considera una de las principales soluciones tecnológicas al problema del agotamiento de los médicos:

según un informe de Medscape de 2021, el 47% de los médicos se sentían agotados.

el 60 por ciento coincidió en que "demasiadas tareas burocráticas" era la causa número uno de su agotamiento en una encuesta de Medscape de 2019..

Para 2025, Estados Unidos sufrirá un déficit de hasta 90.000 médicos clínicos, según informa la Asociación Médica Estadounidense.

En el post, La personalización podría ser la clave para acabar con el agotamiento del médico EHR, tocamos otras soluciones tecnológicas como el uso de RFID de inicio de sesión e incluso monitores médicos más grandes. La tecnología de reconocimiento de voz es diferente, ya que se ocupa directamente de la documentación clínica, que muchos médicos citan es la fuente de la mayor parte de su agotamiento. Para entenderlo, he aquí un día típico desde los ojos de un médico de atención primaria:

Introducir la información de un paciente seleccionado en el EMR. Esto suele hacerse cuando el médico ve al paciente. Muchos pacientes encuentran esto irritante y se quejan de que el médico parece más centrado en su ordenador que en ellos.

Cuando el paciente se va, el médico hace anotaciones para sí mismo para la nota SOAP (véase más abajo) y comprueba los campos que faltan en el EMR. Normalmente, esto se hace pulsando un botón o tecleando, aunque algunos sistemas utilizan el reconocimiento de voz (para comandos) y la conversión de voz a texto.

Revisar los resultados de laboratorio de pacientes anteriores y actuales y actualizar sus registros.

Devolver llamadas telefónicas de pacientes, otros médicos, departamentos, etc., y actualizar sus historiales.

Responder a correos electrónicos de pacientes, otros médicos, departamentos, etc., y actualizar sus historiales.

Revisar el historial del siguiente paciente antes de la cita.

Repetir los pasos anteriores para los 25-30 pacientes siguientes.

Después de ver al último paciente de la noche, el clínico revisa los registros de ese día para asegurarse de que se han rellenado todos los campos apropiados del EMR. La facturación, en especial, es importante, ya que la mayoría de los grupos médicos han eliminado al personal de facturación.

Dictar en el EMR el plan subjetivo, objetivo y de evaluación (SOAP) del paciente basándose en las notas anteriores tomadas ese día. En pocas palabras, se trata de un resumen de la visita del paciente, los hallazgos y el tratamiento.

Corregir los errores cometidos por el programa de dictado. De media, hay un 7,4 por ciento de errores por registro, y un 5,7 por ciento se considera "clínicamente significativo" El personal de transcripción solía encargarse de estas tareas, pero se ha eliminado en la mayoría de los grupos médicos.

Aprobar la historia clínica.

Repita los pasos anteriores para las siguientes 25-30 historias clínicas.

Tenga en cuenta que los pasos anteriores no incluyen la revisión y aprobación de las historias clínicas y los documentos elaborados por los asistentes médicos y las enfermeras profesionales. Muchos médicos también tienen una acumulación de historias clínicas que revisar.

Por término medio, un clínico experimentado y familiarizado con la HCE del grupo sanitario tarda entre 5 y 15 minutos en revisar y aprobar una historia clínica. Eso supone un mínimo de 2 horas y media al día frente a la pantalla. Esto se hace en el tiempo que se dedica a ver a un paciente o, más a menudo, fuera del horario laboral e incluso los fines de semana (lo que se conoce como "tiempo de pijama"). Ese tiempo no se paga.

Todo este papeleo afecta al bienestar físico, emocional y social del médico, lo que le lleva al agotamiento y al abandono de la medicina.

Un paso adelante con la transcripción médica ambiental

El ejemplo anterior muestra que muchos médicos utilizan el reconocimiento de voz para dictar notas sobre la marcha, navegar por el EMR y transcribir las importantísimas notas SOAP. Esto se debe a que es más rápido hablar que escribir. Desgraciadamente, los médicos tienen que recopilar todos esos datos y actualizarlos en el EMR. Como se ha mencionado anteriormente, muchos lo hacen al final de su turno y durante los fines de semana, cuando su memoria puede no ser la mejor.

Por eso, las empresas de software están introduciendo una forma de reconocimiento de voz llamada transcripción médica ambiental (también llamada inteligencia clínica ambiental y tecnología del habla ambiental). Esta versión combina la tecnología con la inteligencia artificial (IA), el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el aprendizaje automático (AM) para automatizar gran parte del proceso de registro. Una de las principales formas de conseguirlo es crear en tiempo real el historial médico del paciente y la nota SOAP del médico, lo que reduce drásticamente la documentación.

Microsoft y Amazon cuentan con programas de vídeo de demostración de esta tecnología. En pocas palabras, la transcripción médica ambiental funciona de la siguiente manera:

El médico examina al paciente. En segundo plano, el software de transcripción médica ambiental NPL transcribe los patrones del habla de cada uno. Esto tiene la ventaja añadida de que el médico puede centrarse plenamente en el paciente.

La IA clasifica la información en busca de datos relevantes, como las afecciones del paciente que son facturables. Dependiendo del nivel de sofisticación del programa, los médicos pueden decirle que envíe a la farmacia del paciente los medicamentos de los que se habló durante el examen. O incluso que programe otra cita.

Después de ver al último paciente de la tarde, el médico revisa los registros de ese día en su PC o tableta médica. La inteligencia clínica ambiental ya ha determinado y clasificado toda la información relevante de la transcripción. Una vez aprobada, esa información se inserta en los campos y secciones adecuados del EMR.

El software ha creado un borrador del SOAP a partir de esa misma transcripción. El médico lo revisa para comprobar su exactitud y realiza las modificaciones necesarias antes de aprobarlo.

Los algoritmos de ML del programa le ayudan a entender el flujo de trabajo del médico, lo que se traduce en una mayor precisión en el futuro y menos tiempo dedicado al mantenimiento de registros.

Aún en desarrollo

Como puede ver, la inteligencia clínica ambiental puede reducir considerablemente el tiempo de papeleo de los profesionales sanitarios. Los profesionales de varios grupos médicos que utilizan la versión de Microsoft de esta tecnología afirman que ha reducido su documentación hasta en un 50%.

En estos momentos, la tecnología está aún en fase de desarrollo. Muchos de los problemas que plantea el reconocimiento de voz, como la selección de varios interlocutores y el tratamiento de los acentos, se trasladan a la transcripción médica ambiental.

Otro problema: el programa puede no extraer información importante de la transcripción o, peor aún, insertar fragmentos inexistentes llamados "alucinaciones"

Por último, también hay que personalizar cada uno para el número casi vertiginoso de especialidades médicas y sus terminologías ("temperatura media del paciente" significa cifras muy distintas para pediatras y geriatras).

En el momento de redactar este artículo, las notas creadas por la tecnología de voz ambiental son revisadas por personas antes de ser enviadas a un EMR.

La promesa del reconocimiento de voz

A pesar de estas deficiencias actuales, el sector sanitario ve el potencial del reconocimiento médico ambiental. Solo el mercado de software de transcripción médica es enorme, valorado en 1.320 millones de dólares en 2019. Se espera que esa cifra aumente a 4,89 mil millones para 2027.

Como se mencionó anteriormente, Microsoft es un actor importante en este campo. Esto es especialmente cierto después de su compra de la empresa de software Nuance el año pasado por 19.700 millones. Pionera en tecnología de reconocimiento de voz e inteligencia artificial (IA), la tecnología Dragon Speech de Nuance es utilizada por el 55% de los médicos de EE.UU. y se encuentra en más de 10.000 organizaciones sanitarias de todo el mundo. Amazon también ha invertido en el reconocimiento de voz con su plataforma de software Amazon Transcribe Medical y Comprehend Medical. Oracle se perfila como el último gran actor con la adquisición de Cerner.

Reflexiones finales

El agotamiento de los médicos es una de las principales preocupaciones de los grupos sanitarios. Están recurriendo a la tecnología para ralentizarlo o, mejor aún, detenerlo. La transcripción inteligente ambiental, una rama del reconocimiento de voz, espera conseguirlo automatizando gran parte de la documentación del médico.

Póngase en contacto con un experto de Cybernet si está interesado en obtener más información sobre esta tecnología de vanguardia y ver si es la solución para su grupo sanitario.