La mayoría de los médicos se dedican a la medicina porque quieren ayudar a los pacientes. Pero el sistema de atención médica actual requiere que los médicos dediquen horas cada día a realizar otros trabajos (buscar en registros médicos electrónicos (EHR), redactar documentación, codificar y facturar, autorizar previamente y gestionar la utilización), lo que a menudo excede el tiempo que dedican a atender a los pacientes. La situación conduce al agotamiento de los médicos, a la ineficiencia administrativa y a una peor atención general al paciente.
Ambience Healthcare está trabajando para cambiar eso con una plataforma impulsada por inteligencia artificial que automatiza las tareas rutinarias de los médicos antes, durante y después de las visitas de los pacientes.
“Creamos copilotos para brindarles a los médicos superpoderes de IA”, dice el director ejecutivo de Ambience, Mike Ng MBA ’16, quien cofundó la empresa con Nikhil Buduma ’17. “Nuestra plataforma está integrada directamente en el EHR para que los médicos puedan centrarse en lo más importante, que es brindar la mejor atención posible al paciente”.
El conjunto de productos de Ambience maneja la redacción de párrafos y la escritura mediante IA en tiempo real y ayuda a navegar por miles de reglas para seleccionar los códigos de facturación de seguros correctos. La plataforma también puede enviar resúmenes posteriores a la visita a los pacientes y sus familias en diferentes idiomas para mantener a todos informados y en sintonía.
El entorno ya se está utilizando en aproximadamente 40 instituciones importantes, como UCSF Health, Memorial Hermann Health System, St. Luke’s Health System, John Muir Health y más. Los médicos utilizan Ambient en docenas de idiomas y más de 100 especialidades y subespecialidades, en entornos como el departamento de emergencias, hospitales para pacientes internados y la sala de oncología.
Los fundadores dicen que los médicos que utilizan Ambience ahorran de dos a tres horas al día en documentación, reportan niveles más bajos de agotamiento y desarrollan relaciones de mayor calidad con sus pacientes.
Del problema al producto y a la plataforma
Ng trabajó en finanzas hasta que pudo observar de cerca el sistema de atención médica después de romperse la espalda en 2012. Al principio le diagnosticaron erróneamente y le asignaron un plan de atención incorrecto, pero aprendió mucho sobre el sistema de atención médica de EE. UU. durante el proceso. incluyendo cómo se dedican la mayoría de los días de los médicos a documentar visitas, seleccionar códigos de facturación y realizar otras tareas administrativas. El médico promedio dedica sólo el 27 por ciento de su tiempo a la atención directa del paciente.
En 2014, Ng decidió ingresar a la MIT Sloan School of Management. Durante su primera semana, asistió a la fiesta de emprendimiento t=0 organizada por el Centro Martin Trust para el Emprendimiento del MIT, donde conoció a Buduma. La pareja se hizo amiga rápidamente y terminaron tomando clases juntas, incluidas 15.378 (Construyendo una empresa empresarial) y 15.392 (Escalando empresas empresariales).
“El MIT fue un campo de entrenamiento increíble para apreciar lo que caracteriza a una gran empresa y aprender los fundamentos para construir una empresa exitosa”, dice Ng.
Buduma había hecho su viaje para descubrir problemas en el sistema de atención médica. Después de emigrar a los EE. UU. desde la India cuando era niño y luchar con problemas de salud continuos, había visto a sus padres luchar para navegar el sistema médico estadounidense. Mientras completaba su licenciatura en el MIT, también participó en la comunidad de investigación de IA y escribió uno de los primeros libros de texto sobre IA moderna y aprendizaje profundo.
En 2016, Ng y Buduma fundaron su primera empresa en San Francisco, Remedy Health, que operaba su propia plataforma de atención médica basada en inteligencia artificial. En el proceso de contratar médicos, atender a los pacientes e implementar la tecnología ellos mismos, desarrollaron una apreciación aún más profunda de los desafíos que enfrentan las organizaciones de atención médica.
Durante ese tiempo, también conocieron los avances en IA. El científico jefe de Google, Jeff Dean, un importante inversor en Remedy y ahora en Ambience, dirigió un grupo de investigación dentro de Google Brain para inventar la arquitectura del transformador. Ng y Buduma dicen que estuvieron entre los primeros en poner en producción transformadores para ayudar a sus médicos en Remedy. Posteriormente, algunos de sus amigos y compañeros de casa iniciaron el gran conjunto de modelos de lenguaje dentro de OpenAI. El trabajo de sus amigos formó las bases de la investigación que eventualmente llevaron a ChatGPT.
“Estaba muy claro que estábamos en este punto de inflexión en el que íbamos a tener esta clase de modelos de uso general que iban a mejorar exponencialmente”, dice Buduma. “Pero creo que también notamos una gran brecha entre esos modelos de uso general y los que en realidad serían lo suficientemente sólidos para funcionar en una clínica. Mike y yo decidimos en 2020 que debería haber un equipo centrado específicamente en arreglar estos modelos para la atención médica y la medicina.
Los fundadores iniciaron Ambience construyendo un escribano con tecnología de inteligencia artificial que funciona en teléfonos y computadoras portátiles para registrar detalles de las visitas médico-paciente en un sistema compatible con HIPAA que preserva la privacidad del paciente. Rápidamente vieron que era necesario ajustar los modelos para cada área de la medicina y poco a poco ampliaron la cobertura de las especialidades una por una en un proceso de varios años.
Los fundadores también se dieron cuenta de que sus escribas debían adaptarse a las operaciones administrativas, como la codificación y la facturación de seguros.
“La documentación no es sólo para el médico, sino también para el equipo del ciclo de ingresos”, afirma Buduma. “Tuvimos que volver atrás y reescribir todos nuestros algoritmos para tener en cuenta la codificación. Hay literalmente decenas de miles de reglas de codificación que cambian cada año y varían según la especialidad y el tipo de contrato.
A partir de ahí, los fundadores crearon modelos para que los médicos hicieran derivaciones y enviaran resúmenes completos de las visitas a los pacientes.
“En la mayoría de los entornos de atención antes de Ambience, cuando un paciente y su familia salían de la clínica, lo que escribían el paciente y su familia era lo que recordaban de la visita”, dice Buduma. “Esta es una de las características que más les gusta a los médicos porque intentan crear la mejor experiencia para los pacientes y sus familias. Cuando el paciente está en el estacionamiento, ya tiene en su portal un resumen realmente sólido y de alta calidad de lo que habló y de toda la toma de decisiones compartida en torno a su visita”.
democratización de la atención sanitaria
Al mejorar la productividad de los médicos, los fundadores creen que están ayudando al sistema de atención médica a gestionar una escasez crónica de médicos que se espera que crezca en los próximos años.
“En la atención sanitaria, el acceso sigue siendo un gran problema”, afirma Ng. “Los estadounidenses de zonas rurales tienen un riesgo 40 por ciento mayor de hospitalización evitable, y la mitad de ese riesgo es atribuible a la falta de acceso a atención especializada”.
Dado que Ambience ya ayuda a los sistemas de salud a gestionar fronteras estrechas simplificando las tareas administrativas, los fundadores tienen una visión a largo plazo para ayudar a aumentar el acceso a la mejor información clínica en todo el país.
“Existe una oportunidad realmente apasionante de adquirir experiencia en algunos de los principales centros médicos académicos más democratizados de Estados Unidos”, afirma Ng. “En este momento, no hay suficientes especialistas en Estados Unidos para apoyar a nuestra población rural. Esperamos ayudar a ampliar el conocimiento de los principales especialistas del país a través de una capa de infraestructura de IA, especialmente a medida que estos modelos se vuelven más clínicamente inteligentes”.
(etiquetasTraducir)Michael Ng
