El auge de la Inteligencia Artificial no se agota en las conversaciones con chatbots, la generación automatizada de imágenes o en la creación de avatares realistas. Un desarrollo encabezado por un centro médico en Estados Unidos confirma que el alcance de la IA es realmente amplio, capaz de ofrecer soluciones en numerosos ámbitos. En este caso, es curiosa la combinación entre una tecnología de avanzada, con un dispositivo que fue furor décadas atrás y que ahora está en desuso. O casi.
El fax es, a todas luces, una tecnología anticuada. Sin embargo, tal como observa la publicación Eureka Alert, en el sector sanitario se mantiene como una herramienta de comunicación vital porque esos dispositivos superan los desafíos de interoperabilidad y de privacidad. A diferencia de los sistemas más actuales y veloces, un fax es muy difícil de interceptar. En criollo, son más seguros que un correo electrónico o un mensaje a través de WhatsApp.
La otra cara de la moneda es la agilidad: aquel es un dispositivo lento, especialmente si deben gestionarse miles de documentos cada día.
Leé también: Hablamos con el impulsor de la computación fúngica: “Sabemos que los hongos son eléctricos”
Es allí donde entra en juego el curioso e innovador sistema de IA que gestiona faxes. Creada en Penn Medicine, un centro de investigación médica de reconocimiento internacional, esta solución promete beneficios sustanciales para el ámbito sanitario. De acuerdo a los desarrolladores, triplica la velocidad en el procesamiento y libera miles de horas de trabajo al personal. El nombre del ingenio es coordn8.
Así funciona coordn8, la Inteligencia Artificial que lee faxes
“Reducir el tiempo de procesamiento permite al personal centrarse en actividades más orientadas al paciente y se traduce en una mayor satisfacción laboral”, señaló Jency Daniel, líder del Centro para la Transformación e Innovación en la Atención Médica (CHTI) de Penn Medicine, de donde surgió este desarrollo.
“Además, diseñamos esto de forma que los miembros del equipo puedan cubrirse fácilmente entre sí. Las vacaciones o las bajas por enfermedad ya no ralentizarán el proceso”, celebró Daniel.
En la práctica, coordn8 automatiza la admisión y archivado de documentos que se envían por fax. En ese camino, también permite que los pacientes otorguen su consentimiento digital para el uso de sus historiales médico, en lugar de enviar los formularios por correo tradicional, tal como sigue ocurriendo en muchos centros médicos.
En las pruebas realizadas con esta IA, los resultados fueron auspiciosos. El tiempo de procesamiento, por cada 100.000 faxes procesados, el personal podría ahorrar 2.300 horas y enfocarse en otras tareas. En Pen Medicine, esa cantidad de documentos se gestiona cada 11 o 12 días.
En un año y medio de uso, coordn8 gestionó un promedio de 3.000 faxes por jornada y permitió un ahorro de 8.500 horas de trabajo al personal desde que Penn Medicine comenzó a usarlo en el año 2022.
“En los sistemas de salud que buscan implementar esto, es fundamental identificar los departamentos con mayor necesidad y mayor disposición a participar”, observó el doctor Yevgeniy Gitelman, director de Software a Medida en CHTI y director asociado de información médica en Penn Medicine. “Si otros miembros de un sistema de salud ven el éxito de sus colegas, aumentará la aceptación y contribuirá a una mejor expansión de un servicio como este, incrementando así su impacto”.
Leé también: Crean un microscopio con IA que trabaja sin ayuda: “Tan bueno como un experto humano”
“Esta iniciativa impulsada por médicos demuestra cómo la automatización de tareas repetitivas de gran volumen, por ejemplo la identificación de pacientes y la indexación de registros, puede reducir la carga de trabajo, mejorar la precisión y la puntualidad del archivo de faxes electrónicos y crear un sistema escalable que minimice el esfuerzo manual, agilice los flujos de trabajo y garantice el acceso oportuno a la información crítica del paciente”, mencionaron los desarrolladores en el estudio.
Los detalles de la implementación de coordn8 fueron detallados recientemente en un artículo publicado en la revista NEJM Catalyst.
