En 2024, casi siete de cada 10 hospitales de Estados Unidos (EEUU) utilizaban inteligencia artificial (IA) predictiva, según reveló ASTP/ONC en su último informe de tendencias.
Si bien la mayoría de los hospitales afiliados al sistema de salud (86 %) utilizaron IA predictiva el año pasado, los centros independientes se quedaron atrás de los conectados a los sistemas de salud, con solo el 37 % adoptando la tecnología, lo que sugiere una brecha digital en el ámbito de la IA, de acuerdo con ASTP/ONC.
Los datos de la agencia también mostraron que cada vez más hospitales utilizan inteligencia artificial de terceros y de desarrollo propio para diversos casos de uso, con una marcada desaceleración en la adopción de IA desarrollada a partir de historiales clínicos electrónicos para los mismos fines.
Los mayores casos de uso de la IA predictiva en hospitales de EEUU
ASTP/ONC indicó que los usos de IA predictiva con mayor crecimiento en hospitales entre 2023 y 2024 fueron la automatización de la facturación, la mejora de la programación de citas y la identificación de pacientes ambulatorios de alto riesgo, según el informe «Tendencias hospitalarias en el uso, la evaluación y la gobernanza de la IA predictiva».
Facturación automatizada
La IA para la facturación automatizada aumentó del 36 % al 61 %. Asimismo, su uso para la programación de citas se incrementó del 51 % al 67 % en un año.
Por el contrario, ASTP/ONC indicó que el porcentaje de hospitales que utilizan IA para recomendaciones de tratamiento prácticamente se estancó, con un aumento de apenas el 2 % en Estados Unidos, y su uso para predecir trayectorias de salud y riesgos hospitalarios se mantuvo sin cambios.
El año pasado, el 71 % de los hospitales de cuidados agudos no federales informaron utilizar tecnología de IA predictiva integrada en sus registros médicos electrónicos (HCE, por sus siglas en inglés), frente al 66% en 2023.
Este año, el 52 % de los hospitales informaron la utilización de software de IA de terceros para algunos usos, mientras que la mitad afirmó haber desarrollado sus propias herramientas de IA.
Identificación de pacientes de alto riesgo
Para la identificación de pacientes ambulatorios de alto riesgo, el uso de IA de terceros o de desarrollo propio también aumentó sustancialmente (51 %) en comparación con la IA de HCE, que mostró una disminución del 3%.
Programación de citas
Por el contrario, la IA de HCE mostró un mayor crecimiento para la programación de citas, con un aumento del 19% en comparación con la IA de terceros o de desarrollo propio (6%).
En general, los hospitales con menos recursos se están quedando atrás en la revolución de la IA en la atención médica, según datos de la agencia.
Información de Healthcare IT News / Redacción Noti AI
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