AdventHealth impulsa la atención integral con OpenAI

AdventHealth está implantando ChatGPT para el sector sanitario para reducir la carga administrativa y agilizar los flujos de trabajo clínicos en todo su sistema. Al automatizar tareas de documentación y apoyo que consumen mucho tiempo, los equipos asistenciales recuperan horas cada semana, lo que permite que los profesionales clínicos se centren más directamente en los pacientes. El resultado no es solo eficiencia operativa, sino también una mayor capacidad clínica, un acceso más rápido a la atención y una mejora medible en la experiencia del paciente.

AdventHealth es un sistema hospitalario que opera en nueve estados y atiende a millones de pacientes cada año. Como muchos grandes sistemas de salud, se enfrenta a márgenes ajustados, una demanda creciente y una complejidad administrativa cada vez mayor.

Gran parte de esa presión se manifiesta en los flujos de trabajo del día a día. Los médicos asesores que revisan casos para la gestión de la utilización suelen dedicar unos 10 minutos por caso, no a una sola tarea, sino a una secuencia de pasos: leer historiales, identificar detalles pertinentes, comprobar criterios y redactar justificaciones estructuradas. A lo largo de cientos o miles de casos, ese tiempo se acumula rápidamente.

La carga va más allá de las funciones clínicas. Los equipos de finanzas, RR. HH., TI y otras funciones dedican mucho tiempo a redactar documentos, resumir información y preparar materiales que son necesarios, pero consumen tiempo. Como resultado, muchos operan en lo que los líderes describen como «modo de operaciones constante», con una capacidad limitada para trabajos de mayor valor.

Al mismo tiempo, el interés por la IA ya estaba surgiendo dentro de la organización. Los empleados estaban experimentando con chatbots, aunque las políticas formales restringían su uso.

«Teníamos personas deseando empezar, pero había un número muy grande de personas que se mantenían al margen», afirma Rob Purinton, director de IA de AdventHealth. «No tenían claro cómo usar la IA de forma eficaz en su trabajo diario».

La dirección de AdventHealth concluyó pronto que ejecutar pilotos aislados no conduciría a un cambio significativo. El reto central era impulsar un uso coherente y seguro en una plantilla amplia.

«La parte más difícil de la IA en la atención sanitaria es conseguir que las personas la usen de forma segura, coherente y a escala», dice Purinton. «Tomamos pronto la decisión de tratar la adopción como el producto».

Esa decisión dio forma al despliegue. En lugar de presentar la IA como automatización, los líderes la plantearon como una forma de reducir la carga administrativa y devolver tiempo a los profesionales clínicos y al personal.

«No hablamos de la IA como automatización. Hablamos de recuperar tiempo», dice Purinton. «Si podemos reducir de forma significativa una revisión de 10 minutos, manteniendo la calidad, esa es capacidad que podemos devolver a nuestros profesionales clínicos».

AdventHealth también trató la adopción como una métrica operativa medible. La organización hace un seguimiento de los mensajes por usuario y día laborable, excluyendo fines de semana y festivos para crear una referencia coherente. Esa métrica se supervisa y gestiona como cualquier otro KPI, con objetivos y tendencias revisados periódicamente.

Para ampliar el uso, el sistema se apoyó en grupos de pares organizados por área en lugar de grandes programas de formación centralizados. Los equipos de finanzas trabajaron con equipos de finanzas y RR. HH. con RR. HH., por ejemplo, compartiendo prompts, flujos de trabajo y buenas prácticas pertinentes para sus funciones específicas.

A medida que la organización pasó de la experimentación al despliegue empresarial, la dirección priorizó herramientas capaces de cumplir los requisitos sanitarios en materia de privacidad, gobernanza y fiabilidad.

«Elegimos OpenAI porque no buscábamos una demostración. Buscábamos infraestructura empresarial», dice Purinton. «La capacidad de razonamiento, los resultados estructurados y los controles de gobernanza nos dieron la confianza de que esto no era solo software de productividad. Era algo que podíamos escalar de forma responsable en todo un sistema de salud».

AdventHealth adoptó ChatGPT Enterprise y más tarde ChatGPT para el sector sanitario, que proporcionó salvaguardas adicionales para entornos regulados, incluidas protecciones de datos y apoyo al cumplimiento normativo.

La velocidad de la innovación y la colaboración también influyeron en la decisión.

«Valoramos mucho estar más cerca del límite de lo posible», dice Purinton. «Y hemos comprobado que OpenAI es muy colaborativo a la hora de pensar en pilotos, despliegues y lo que viene después».

Uno de los casos de uso más tempranos y medibles fue la gestión de la utilización.

Con ChatGPT para el sector sanitario, los médicos asesores pueden generar resúmenes estructurados de historiales de pacientes, destacar detalles clínicos pertinentes y redactar justificaciones iniciales. El profesional clínico sigue siendo responsable de la valoración final, pero se reduce el tiempo dedicado a recopilar la información.

La organización mide el impacto usando datos a nivel de sistema, incluidas marcas de tiempo en las historias clínicas electrónicas, en lugar de estimaciones autodeclaradas.

«Preferimos medidas que estén integradas directamente en el proceso», dice Purinton. «Podemos ver exactamente cuántos minutos han mejorado y si ese cambio es estadísticamente significativo».

Más allá de los flujos de trabajo clínicos, han surgido patrones similares en todos los departamentos:

• La redacción de documentos y planes comienza con un primer borrador en lugar de una página en blanco
• Las políticas y comunicaciones se convierten en formatos estructurados y utilizables
• Las notas y la información no estructurada se resumen rápidamente en pasos de acción

Estos cambios reducen los tiempos de ciclo, limitan los ciclos de revisión y mejoran la coherencia de los resultados.

AdventHealth evalúa el impacto de la IA en dos dimensiones principales: adopción y rendimiento de los flujos de trabajo.

En el ámbito de la adopción, el seguimiento del uso diario ha creado responsabilidad y visibilidad sobre la rapidez con la que la IA está pasando a formar parte del trabajo rutinario.

En el ámbito de los flujos de trabajo, los pilotos se evalúan mediante métricas de rendimiento como el tiempo por tarea, el tiempo de respuesta y el volumen gestionado. En la gestión de la utilización, el objetivo es reducir el tiempo de revisión manteniendo la calidad y la coherencia.

En todos los departamentos, los equipos informan de:

• Menos tiempo dedicado a tareas repetitivas de documentación y revisión
• Mayor rapidez en los flujos de trabajo internos
• Menos ciclos de revisión gracias a borradores iniciales más coherentes
• Mayor capacidad sin aumentar la plantilla

La organización suele describir estas mejoras como «tiempo recuperado», pero la dirección vincula ese concepto directamente a resultados medibles.

«Si conviertes una tarea de 10 minutos en una de dos, y eso ocurre mil veces a la semana, eso es capacidad real», dice Purinton. «La cuestión es cómo reinviertes esa capacidad».

Para AdventHealth, el valor de la IA está estrechamente ligado a su misión de ofrecer una atención integral. Eso requiere tiempo: tiempo para que los profesionales clínicos estén con los pacientes y sus familias, y tiempo para que el personal se centre en trabajos de mayor valor.

Un ejemplo ilustra el impacto a nivel individual. Un médico que antes pasaba las tardes rellenando documentos, lo que a menudo se denomina «tiempo en pijama», pudo terminar el trabajo dentro del horario habitual tras cambios en los flujos de trabajo apoyados por IA.

«Dejaba el trabajo en el trabajo», dice Purinton. «Podía irse a casa y estar presente con su familia».

Historias como esta refuerzan el enfoque de la organización sobre la IA como herramienta para reducir la carga administrativa, en lugar de sustituir funciones.

Hasta la fecha, la mayoría de las mejoras medibles han procedido de reducir el tiempo dedicado a tareas existentes. AdventHealth considera que ese es el punto de partida.

La organización se centra ahora en expandirse a áreas como el acceso del paciente, el apoyo a la decisión clínica y nuevos modelos de prestación asistencial, sin reducir el énfasis en la gobernanza, la medición y la confianza.

La lección principal, según la dirección, es que escalar la IA depende menos de la tecnología en sí y más de cómo se introduce y se adopta.

«La adopción no es “ve a usar el producto”. Es “liderazgo del cambio”», dice Purinton. «Cuando lo mides, demuestras valor y lideras con confianza, es cuando vas más allá de los pilotos».