Maurício Alves ,Joana Seringa ,Tatiana Silvestre y Teresa Magalhães
Fondo
El uso de herramientas de inteligencia artificial (IA) en la gestión hospitalaria ofrece un gran potencial para mejorar los procesos de toma de decisiones. Este estudio investiga el estado actual de la toma de decisiones en la gestión hospitalaria, explora los beneficios potenciales de la integración de la IA y analiza las percepciones de los gestores hospitalarios sobre la IA como herramienta de apoyo a la toma de decisiones.
Métodos
Se realizó un estudio descriptivo y exploratorio con un enfoque cualitativo. Los datos se recopilaron mediante entrevistas semiestructuradas con 15 gerentes de hospitales de diversos departamentos e instituciones. Las entrevistas se transcribieron, se anonimizaron y se analizaron mediante codificación temática para identificar temas y patrones clave en las respuestas.
Resultados
Los directivos de los hospitales destacaron las ineficiencias actuales en los procesos de toma de decisiones, caracterizadas a menudo por una comunicación deficiente, la toma de decisiones aislada y el acceso limitado a los datos. El uso de herramientas tradicionales como las hojas de cálculo y los sistemas de inteligencia empresarial sigue siendo común, pero existe una clara necesidad de soluciones más avanzadas e integradas. Los directivos expresaron tanto optimismo como escepticismo respecto a la IA, reconociendo su potencial para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones, pero también manifestando inquietudes sobre la privacidad de los datos, las cuestiones éticas y la pérdida de la empatía humana. El estudio identificó desafíos clave, como la variabilidad en las habilidades técnicas, la fragmentación de los datos y la resistencia al cambio. Los directivos enfatizaron la importancia de una infraestructura de datos sólida y una capacitación adecuada para garantizar una integración exitosa de la IA.
Conclusiones
El estudio revela un panorama complejo donde los beneficios potenciales de la IA en la gestión hospitalaria se contraponen a importantes desafíos e inquietudes. La integración efectiva de la IA requiere abordar cuestiones técnicas, éticas y culturales, con especial atención a la preservación del factor humano en la toma de decisiones. La IA se considera una herramienta poderosa para apoyar, no para reemplazar, el juicio humano en la gestión hospitalaria, prometiendo mejoras en la eficiencia, la accesibilidad a los datos y la capacidad analítica. Preparar a las instituciones sanitarias con la infraestructura necesaria y brindar capacitación especializada a los gerentes es fundamental para maximizar los beneficios de la IA y, al mismo tiempo, mitigar los riesgos asociados.
Fondo
La implementación de sistemas informáticos y herramientas digitales ha demostrado ser crucial para mejorar la atención sanitaria y la seguridad de los pacientes y usuarios de los servicios sanitarios. El uso transversal de la tecnología clínica pone de manifiesto avances significativos en los estándares de documentación profesional, el acceso a los datos y las plataformas para el manejo de información clínica, sanitaria y administrativa, lo que indica una tendencia hacia la digitalización como estrategia fundamental para afrontar los retos actuales del sector [ 1 , 2 , 3 , 4 ].
En el contexto actual de creciente demanda y competitividad en el mercado de la salud, la racionalización de procedimientos y procesos se presenta como imperativa para brindar servicios de salud que aporten un valor tangible tanto a los usuarios como a la sociedad. Esta necesidad viene acompañada de un aumento en la complejidad y el volumen de las respuestas necesarias, lo que impone altos estándares de gestión y calidad clínica, centrándose en la gestión eficiente de los recursos, la equidad en el acceso, la seguridad, la gestión de riesgos y la sostenibilidad [ 5 , 6 , 7 ].
La prestación de servicios excelentes y la definición de procesos acordes con las necesidades de la población garantizan el acceso y la calidad de la atención, aspectos que deben considerarse de forma continua. Por lo tanto, la existencia de mecanismos de gestión eficientes, procesos ágiles y objetividad en el desempeño profesional de los gestores es crucial para la equidad y la justicia social en el derecho a la salud, la optimización del uso de los recursos y el desempeño organizacional de calidad [ 8 , 9 ].
La oportunidad de transformación digital en las organizaciones de atención médica y el desempeño de los profesionales no se limita al aspecto clínico, sino que requiere una visión más amplia que incluya la gestión hospitalaria [ 10 ]. Las instituciones de salud han estado experimentando este camino de cambio, con el desarrollo de un conjunto diverso de plataformas y herramientas digitales que respaldan el desempeño de los gerentes intermedios, incluidos los administradores hospitalarios y los profesionales de la salud con roles de gestión, así como la toma de decisiones de los altos directivos en organizaciones locales, regionales o nacionales.
Sin embargo, la gestión hospitalaria actualmente enfrenta numerosos desafíos en los sistemas de salud, tales como la complejidad de la toma de decisiones, la variabilidad de la información, el volumen de datos/big data, las imposiciones de tiempo, la intensidad de la intervención, la interoperabilidad limitada, la baja integración de datos y las diferentes competencias digitales entre los profesionales. En consecuencia, los sistemas digitales existentes aún no parecen ser elementos facilitadores [ 6 , 11 ].
El continuo desarrollo de la tecnología abre necesariamente nuevas oportunidades para la reflexión y potencia la evolución de lo que actualmente está disponible para los diversos agentes responsables de la gestión de la salud. La evolución de los sistemas de información, especialmente con el desarrollo de modelos cada vez más complejos y avanzados de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (AA), y su aplicación en herramientas clínicas, parece cada vez más inevitable, como se evidencia en diferentes campos y áreas de la sociedad [ 3 , 12 ].
La integración de la IA en los sistemas clínicos conlleva riesgos como la falta de transparencia o la dependencia excesiva. Por otro lado, los desafíos incluyen la lenta adopción, la desconfianza, la infravaloración y la necesidad de una consideración rigurosa para evitar violaciones de los derechos de los pacientes o comprometer la calidad de la atención brindada [ 13 , 14 , 15 , 16 , 17 ].
La diversidad de tratamientos y procesos terapéuticos, junto con la constante evolución de la evidencia, da como resultado una complejidad de variables y un volumen de datos que superan la capacidad humana para su gestión y procesamiento, lo que pone de relieve la necesidad de sistemas que puedan ayudar eficazmente en los procesos de toma de decisiones [ 12 , 14 , 18 ].
Existen aplicaciones de IA que promueven la optimización de recursos y la eficiencia del servicio mediante el análisis del historial de datos de los pacientes, la ocupación de camas y los recursos humanos [ 19 , 20 ]. La estratificación del riesgo poblacional, la educación personalizada del paciente y la simplificación en la programación de consultas y exámenes son otros ejemplos de su importancia en la prestación de atención médica [ 21 , 22 , 23 ]. Este tipo de tecnología permite capacidades analíticas, predictivas e incluso estratégicas. Por lo tanto, reconocer su potencial determinará un camino de cambio en el patrón de las plataformas digitales y una ventana significativa de evolución en la realización de análisis, evaluación e intervenciones de toma de decisiones en las organizaciones de atención médica [ 2 , 24 , 25 , 26 , 27 ].
Desde el punto de vista financiero, la ausencia de herramientas de toma de decisiones basadas en IA en los centros sanitarios puede generar importantes ineficiencias en la asignación de recursos, lo que se traduce en un aumento de los costes operativos. Por ejemplo, un estudio publicado en Health Affairs estimó que las ineficiencias en el sistema sanitario estadounidense podrían ascender a 935.000 millones de dólares anuales, debido principalmente a la complejidad administrativa y a los servicios innecesarios [ 28 ]. Estos desafíos ponen de manifiesto el impacto potencial de las herramientas de IA, que pueden agilizar los procesos de toma de decisiones, optimizar el uso de los recursos y reducir los costes operativos [ 29 ]. En apoyo de este potencial, un estudio de Accenture proyecta que las aplicaciones de IA en el sector sanitario podrían generar hasta 150.000 millones de dólares en ahorros anuales en Estados Unidos para 2026 [ 30 ].
Por lo tanto, este estudio tiene como objetivo abordar las necesidades específicas de la gestión hospitalaria mediante la exploración del uso actual y los desafíos de las herramientas de IA en el apoyo a la toma de decisiones. Se definieron los siguientes objetivos específicos:
- 1. Analizar las prácticas de toma de decisiones existentes para identificar áreas de mejora y oportunidades para integrar la IA;
- 2. Evaluar los beneficios potenciales de la IA para optimizar los recursos y mejorar la calidad de las decisiones en la gestión sanitaria;
- 3. Investigar las percepciones de los gerentes de hospitales con respecto a la adopción de la IA, incluyendo las barreras y los facilitadores para su implementación;
- 4. Identificar los principales retos y factores determinantes para la integración efectiva de las herramientas de IA en los procesos de toma de decisiones de la gestión hospitalaria;
- 5. Proporcionar una exploración centrada y estructurada de cómo la IA puede abordar las complejidades y exigencias de la gestión hospitalaria moderna, garantizando un enfoque sistemático para comprender la integración de la IA en la toma de decisiones en el ámbito sanitario.
Métodos
Considerando los objetivos de este estudio, se aplicó una investigación descriptiva y exploratoria, utilizando un enfoque cualitativo orientado a comprender y caracterizar el fenómeno estudiado [ 31 ]. El propósito de la recopilación de datos fue capturar una amplia gama de experiencias y opiniones sobre los desafíos, las oportunidades y las implicaciones de integrar herramientas de IA y sistemas de apoyo a la toma de decisiones en la gestión dentro de los contextos organizacionales de la atención médica, contribuyendo así a una comprensión más rica y multifacética del tema.
La recopilación de datos se realizó entre marzo y abril de 2024 mediante entrevistas semiestructuradas diseñadas específicamente para este estudio. Este enfoque se eligió para captar las percepciones únicas de los gerentes hospitalarios sobre las herramientas de apoyo a la toma de decisiones existentes, así como las funcionalidades y capacidades de las herramientas de IA para respaldar la toma de decisiones en la gestión hospitalaria. La población objetivo incluye gerentes de nivel medio y superior, administradores hospitalarios y profesionales clínicos con funciones de gestión, todos ellos fundamentales en los procesos de toma de decisiones que requieren consultar, analizar, evaluar, documentar, predecir y monitorear datos de diversas herramientas y plataformas digitales, tanto a nivel institucional como nacional.
La selección de estos participantes garantizó una representación equilibrada y diversa de los distintos departamentos, niveles jerárquicos y áreas de especialización y experiencia de diversas instituciones (Tabla 1 ). Este enfoque multidisciplinario permitió obtener una visión más completa y diversa del uso y el impacto de la IA en la gestión hospitalaria.
Se elaboró una guía de entrevista, ya que las herramientas existentes resultaron insuficientes para abordar plenamente las preguntas y objetivos específicos de esta investigación. Las preguntas se basaron en la literatura pertinente y se alinearon con los objetivos del estudio (Anexo 1 ).
Se realizó una prueba piloto del guion de la entrevista para perfeccionar las preguntas y preparar al entrevistador/investigador. Antes de cada entrevista, se dedicó tiempo a presentar al investigador y explicar los objetivos del estudio, lo que permitió a los participantes familiarizarse con el tema investigado. Esta preparación garantizó la comodidad y la participación de los entrevistados, facilitando así un proceso de recopilación de datos más profundo y significativo.
La integridad ética del estudio se garantizó mediante la obtención previa del consentimiento informado de todos los participantes, asegurando así su conocimiento sobre el propósito de la investigación, el tratamiento de los datos recopilados y su derecho a retirarse del estudio libremente en cualquier momento. El estudio fue aprobado por el Comité de Ética de NOVA-NSPH.
Las entrevistas se grabaron en audio y se transcribieron textualmente. Los datos se anonimizaron en el momento de la grabación y se trataron con el máximo rigor y respeto a la privacidad de los participantes, de acuerdo con los principios éticos de la investigación científica. En ningún momento se compartió la identidad de los entrevistados. Así, tras realizar las entrevistas, se transcribió el texto con precisión y respeto a la transmisión de información, identificando debidamente a los entrevistados con una designación alfanumérica, por ejemplo, «E1». El acceso a las grabaciones y a todos los datos resultantes permaneció restringido a los participantes en la investigación y se protegió mediante una carpeta digital codificada.
Tras la transcripción de las entrevistas, los datos se codificaron manualmente mediante un enfoque deductivo guiado por conceptos teóricos establecidos. Este proceso implicó la identificación y categorización de temas, patrones e ideas emergentes a partir de las respuestas de los participantes, basándose en un conjunto predefinido de temas, lo que garantizó un enfoque metodológico sistemático y preciso. La estructuración de los datos se fundamentó en variables predefinidas, lo que permitió una codificación amplia que identificó temas generales, así como asociaciones más específicas. Este enfoque deductivo facilitó un análisis detallado y estructurado de cómo los marcos teóricos se manifestaron en el contexto específico de la investigación, permitiendo una comparación entre las expectativas teóricas y las experiencias y perspectivas reales de los participantes. Además, se optó por el proceso de codificación manual por su flexibilidad para incorporar interpretaciones matizadas de los datos, lo que enriqueció la profundidad del análisis.
Este enfoque integral no solo buscaba analizar los resultados a la luz del conocimiento existente, sino también proporcionar una comprensión más profunda de los fenómenos investigados, garantizando así el rigor y la transparencia del proceso de análisis cualitativo.
El número de entrevistados (n = 15) tuvo en cuenta la verificación de la saturación de la muestra, es decir, hasta que las mismas ideas y conceptos se repitieran en las respuestas de los participantes.
Resultados
El análisis de las entrevistas determinó la necesidad de una estructura organizada para presentar los resultados en puntos y subpuntos, como se muestra en la Figura 1. Esta organización tiene como objetivo resaltar la profundidad de las respuestas de los gerentes del hospital y apoyar el proceso de reflexión del lector.
Figura 1
Mapa mental de los resultados codificados de las entrevistas con los gerentes del hospital.
Estado actual de la toma de decisiones en la gestión sanitaria
Las entrevistas con los directivos de los hospitales revelan una realidad multifacética y un panorama complejo en el proceso de toma de decisiones. El análisis de contenido muestra que la eficiencia de dicho proceso está influenciada por una amplia gama de factores, desde la existencia y la elección de herramientas tecnológicas/digitales, la integración de nuevas prácticas y metodologías de gestión, las habilidades para el manejo y análisis de datos, hasta la sensibilidad hacia los aspectos humanos.
Aislamiento en el proceso y mala comunicación
La naturaleza aislada de la toma de decisiones, a menudo exacerbada por el acceso insuficiente o difícil a los datos necesarios: “ No hay práctica de intercambiar opiniones o experiencias , y a veces , la información que (el gerente) necesita es exactamente lo que falta ” (E2). “ Es un proceso extremadamente heterogéneo ” (E6) “ solitario y a menudo carente de información para una toma de decisiones bien fundamentada y segura ” (E2): refleja un problema significativo de comunicación interna y colaboración entre gerentes y otros departamentos. “ El gerente debería , efectivamente , existir para tomar decisiones y no debería perder ningún tiempo manejando datos” (E6) y “ cuando llegamos a la información , la oportunidad ya pasó , por lo que el momento para intervenir ya pasó ” (E12), lo que sugiere la necesidad de una estrategia más integrada que promueva el intercambio de información y experiencias.
Humanización de la toma de decisiones
La importancia de considerar los elementos humanos y subjetivos en las decisiones es un tema vital. Un participante enfatiza: “ se trata de intentar escuchar también a las personas que puedan estar involucradas… ” (E9), mientras que otro señala: “ el proceso de decisión generalmente comienza con un intento de recopilar datos… pero en principio siempre termina con cierta subjetividad en el análisis y la percepción personal del gerente… ” (E15). A pesar del énfasis en los datos objetivos, las percepciones individuales y las experiencias personales siguen desempeñando un papel crucial: “ las limitaciones , más que tecnológicas (…) , son esencialmente humanas ” (E11). “ El problema principal son las personas y cómo intentamos que las personas se adapten a la tecnología , y a menudo no podemos pensar de una manera que permita que la tecnología se adapte a las personas. ” (E11): esta afirmación resalta la complejidad de la gestión de la salud, donde la calidad de la decisión depende no solo de los análisis cuantitativos, sino también de la capacidad de interpretar e integrar las perspectivas humanas y contextuales.
Ineficiencia en la utilización de datos
El uso de herramientas como Excel® y sistemas de Business Intelligence es una constante en las prácticas de gestión descritas. “ Realizamos estudios de viabilidad , analizamos datos de producción… ” (E1) y “ Otras herramientas existentes incluyen algunos paneles desarrollados ” (E3) ilustran una combinación de métodos tradicionales y modernos. Esta combinación sugiere una transición gradual hacia tecnologías más avanzadas para la presentación y el acceso a la información, aún limitada por la alta prevalencia de prácticas convencionales: “ Uso mucho Excel® ” (E1), una herramienta que los participantes revelan unánimemente que utilizan. Muchos gerentes expresan frustración con el uso y el análisis de datos, lo que resalta una necesidad urgente de automatización y una mejor integración. El sentimiento común es: “ Hay una extracción de bases de datos y luego trabajar con ellas ” (E13) en Excel® y “ Ya tengo mis mapas parametrizados… Pero la verdad es que si esta información ya estuviera disponible… no tendría que pasar tanto tiempo… ” (E1). “ La eficiencia es cero… todo es muy manual ” (E7). Estas citas subrayan la necesidad de sistemas que automaticen las tareas repetitivas e integren los datos de forma útil y coherente.
Fragmentación y acceso limitado a los datos
La heterogeneidad de las plataformas de datos y las ineficiencias en los procesos de toma de decisiones son motivo de preocupación. Ejemplos como: « Tenemos más de 70 aplicaciones web » (E4), « En una institución grande, quizás no sea fácil cambiarlo todo de la noche a la mañana » (E6) y « Debería ser un proceso basado en indicadores , en datos oficiales del servicio y en la observación directa » (E10) demuestran las variaciones en las prácticas y resaltan la necesidad de adoptar tecnologías más eficaces y procesos de gestión más ágiles y automatizados. Estas mejoras pueden transformar positivamente la forma en que se toman e implementan las decisiones.
Los sistemas de información fragmentados (que carecen de interoperabilidad de datos) y el acceso limitado se citan con frecuencia como obstáculos importantes. Declaraciones como « A menudo tengo que recurrir a dos o tres sistemas para poder recopilar datos » (E6) y « La limitación que tenemos es la disponibilidad de datos » (E9) demuestran claramente la necesidad de consolidar plataformas y mejorar la infraestructura de TI. En general, se asume que la eficiencia del proceso de toma de decisiones es « reducida » (E1, E3, E6, E7, E10, E12, E14) o « moderada » (E2, E4, E8, E9, E15).
La falta de organización de los datos es objeto de numerosas críticas: se señalan como limitaciones importantes la « información dispersa e inexistente, con escasa especificación » (E2) y la necesidad de « mejorar la especificación de la información y centralizarla en una sola aplicación » (E2). Estos puntos resaltan la urgencia de reformular la gestión y las estructuras de datos para facilitar el acceso y el análisis.
Variabilidad en las habilidades técnicas y diferenciación de competencias.
La disparidad en las habilidades técnicas entre los gerentes es un problema recurrente. Como señala un participante: “ Excel® es una herramienta compleja y no todos saben usarla. De hecho , hay personas… que ni siquiera saben dónde encontrar la información correcta ” (E1), complementado por otro comentario: “ No todos en la administración hospitalaria conocen ni dominan Excel® ” (E11 ) . Estas dificultades resaltan la importancia crucial de los programas de capacitación personalizados que equilibran y desarrollan las habilidades del capital humano.
Además, la escasez de especialistas en datos es otro problema grave mencionado por varios gerentes. « No tenemos… la capacidad de contratar personas expertas en el manejo de datos » (E4) y « No tenemos personas… nos faltan personas con conocimientos sobre datos » (E5) ilustran esta importante brecha en el capital humano, que dificulta el uso robusto y multivariable de los datos, agravando las dificultades del proceso. En este contexto, varios participantes sugieren la importancia de las estrategias de reclutamiento para otras «nuevas profesiones» (E15) en el campo de la ciencia de datos, al tiempo que abogan por la inversión en el desarrollo de las habilidades de los profesionales.
Equilibrio entre estrategia y operación
Los gerentes se enfrentan al reto de encontrar el equilibrio entre las necesidades operativas diarias y los objetivos estratégicos. Por ejemplo, un gerente señala: “ El proceso de toma de decisiones siempre tiene un marco más estratégico… ¿Cómo influye la medida que tomamos en la atención que brindamos a los pacientes? ” (E4). Otro destaca el aspecto operativo: “ Por el momento, puedo decirles que todo pasa por los departamentos… Pero terminamos teniendo cierto poder de decisión aquí, más a nivel operativo ” (E7). Esta fluctuación requiere un equilibrio para evitar discontinuidades en la calidad y la eficacia de las operaciones, y para garantizar la coherencia en las políticas y prácticas administrativas: “ Esto tiene mucho que ver con el liderazgo y la metodología que aportan (la junta directiva). Tomar decisiones no es fácil porque las jerarquías no siempre se respetan ” (E7).
Gestión del cambio organizacional y gobernanza
Gestionar el cambio organizacional es un área particularmente desafiante, y los gerentes destacan la resistencia cultural: “ Me parece que el principal desafío y también el gran beneficio son las personas ” (E3), y “ la poca eficiencia… principalmente debido a las personas… a la cultura institucional existente ” (E6). Además, los participantes enfatizan la necesidad de un liderazgo fuerte y programas de cambio organizacional inclusivos y participativos que promuevan estrategias sólidas de transformación digital, adaptación tecnológica e innovación: “ Las administraciones no escuchan a los gerentes ” (E2), “ no solo no preguntan sobre la adecuación de la información disponible , sino que tampoco escuchan cuando los gerentes se quejan de su calidad ” (E2).
La falta de claridad en las reglas operativas complica la toma de decisiones, como se observa en varias declaraciones: “ A veces es difícil porque (las reglas) a menudo no son claras ” (E8) y se menciona la “ incertidumbre en los resultados de las decisiones humanas ” (E8). La estandarización de las políticas y la implementación de directrices claras se perciben como esenciales para mejorar la eficiencia del proceso y la seguridad de las decisiones: “ Necesitamos una transformación digital con alguien que sepa lo que la IA puede hacer (…) y cómo podemos transponer eso a los recursos humanos , a la planificación y a todo lo que es la estructura de apoyo de la organización , cómo todo eso se puede automatizar ” (E15) y “ La eficiencia está actualmente bastante fragmentada por la necesidad de buscar datos ” (E10).
La autonomía en la gestión de datos y una mayor interoperabilidad entre sistemas y plataformas se consideran cruciales para superar estas limitaciones: “ Algunas de estas herramientas adicionales (…) se desarrollaron hace muchos años y proporcionaron cierta ventaja competitiva , pero en cualquier caso , en general , todavía no sirven para apoyar la toma de decisiones. ” (E3). “ El sistema de información debería , de alguna manera , ser personalizable a las principales necesidades de la organización ” (E14). Los gerentes critican la dependencia de sistemas externos y el acceso condicional a los datos: “ Siempre dependemos… de SPMS (la estructura nacional que gestiona y desarrolla los sistemas de información del Ministerio de Salud portugués) para hacerlo ” (E9) o “ la dependencia de terceros (empresas contratadas) para obtener información que debería estar disponible ” (E13).
Percepción de los gerentes hospitalarios sobre la IA y su aplicación como herramienta de apoyo en los procesos de toma de decisiones.
Los participantes destacaron las expectativas y los desafíos relacionados con la implementación, la integración y el uso de herramientas de IA en la toma de decisiones en la gestión hospitalaria. El análisis de contenido parece demostrar el potencial y la capacidad para optimizar el proceso y mejorar la eficiencia de la toma de decisiones en organizaciones e instituciones de salud.
Expectativas culturales y empatía humana
La implementación de soluciones de IA debe ir precedida de un análisis minucioso de las necesidades reales, como han destacado varios directivos. Uno de ellos subraya la necesidad de cautela: « Me di cuenta de que no valía la pena iniciar un proyecto piloto cuando aún es necesario comprender realmente cuáles son las necesidades » (E14). Este enfoque es crucial para garantizar que las innovaciones sean relevantes y eficaces, y que reflejen la realidad operativa de los hospitales.
La visión a largo plazo de la IA es en general positiva, y los directivos anticipan su inevitable integración en las prácticas de gestión hospitalaria: « Comprender lo que realmente está sucediendo , a veces , nos obliga también a crear herramientas que , tal vez en el pasado , ni siquiera nos atrevíamos a pensar que serían posibles , pero hoy en día podemos » (E5) y « Creo que en los próximos años… tendremos tecnologías de IA como sistema de apoyo a la toma de decisiones » (E5). Sin embargo, también se reconoce la necesidad de adaptar culturalmente las instituciones a estos cambios: « Creo que es deseable y creo que es inevitable. Obviamente , la IA impone algunas precauciones, ya que al final el problema con la IA siempre será el componente humano » (E6), enfatizando que la implementación exitosa de la IA dependerá de un cambio de mentalidad entre los directivos y los profesionales de la salud. Sin embargo, también es evidente que los directivos quieren formar parte de este cambio: « Me parece que la IA tiene un potencial inmenso y no podemos detenerla. Si nos detenemos , alguien avanzará tarde o temprano. La diferencia radica en si queremos ser arrastrados o ser nosotros quienes arrastremos » (E15).
Si bien la eficiencia operativa representa una clara ventaja, existe una preocupación considerable por la posible pérdida de empatía y sensibilidad humana en la toma de decisiones. Los directivos destacan que « para tomar una decisión como directivos , debemos escuchar a los empleados… porque a veces , la información que nos proporciona la IA puede tener otros matices » (E11). Esta cita ilustra la sensibilidad de los directivos ante la complejidad de las decisiones en la gestión sanitaria, que a menudo requieren una profunda comprensión de las circunstancias humanas.
Agilidad y eficiencia en el proceso de toma de decisiones
La percepción de la capacidad y el potencial de la IA para optimizar los procesos es clara y recurrente: “ Sería un activo valioso con aplicación directa en la toma de decisiones diarias ” (E10). Como describieron varios gerentes: “ No tenemos la capacidad de hacerlo de manera oportuna , y para hacerlo , tenemos que extraer varias bases de datos , cruzarlas , para llegar allí y , cuando llegamos a la información , la oportunidad ya pasó , por lo que el tiempo para intervenir ha pasado y de esta manera , podemos tenerlo en el momento ” (E12), “ Sería mucho más ágil para mí no perder tiempo trabajando con datos , sino mirarlos y luego , basándome en eso , tomar decisiones reales ” (E1). También se mencionó repetidamente cómo la IA podría responder instantáneamente a preguntas operativas, facilitando una gestión más efectiva y eficiente: “ Imagínese: podría decir ‘El Dr. X necesita una sala de consulta el lunes por la mañana. ¿Hay una vacante?’” por ejemplo , si pudiera hacer esta pregunta y la IA me respondiera ‘sí , de 9 a. m. a 12:30 p. m. , las oficinas Y y Z están libres. ¿Le gustaría reservar una para el Dr. X?’ Sería fantástico ” (E1); “ Imaginar un escenario en el que tuviera soporte y acceso a información en tiempo real de forma integrada… Sería fabuloso. ” (E10) y “ por ejemplo , desde la perspectiva de un almacén central , donde de alguna manera podemos anticipar que ese servicio , en el día a día , tendrá un pico y articular esto con la información de que está teniendo usuarios más complejos o está atendiendo a más usuarios y , por lo tanto , esto se traducirá en un aumento del consumo. ” (E13).
La IA se considera una herramienta prometedora para optimizar la gestión de recursos humanos. « Establecer relaciones entre las disposiciones existentes , propuestas por el sistema… revelando la productividad individual por médico » (E2), demuestra cómo la IA puede facilitar una gestión más precisa y fundamentada. La agregación de estas funciones mediante la IA podría liberar a los gerentes para que se centren más en tareas de planificación o estrategia, como también sugiere otro participante en el estudio: « una herramienta así nos ayudaría a desempeñar nuestro rol de una manera mucho más correcta » (E14).
Varios gerentes señalaron cómo se podría aplicar la IA: “ hay miles de procesos que necesitan mejorarse en términos de eficiencia , y es posible aprovechar este aspecto tecnológico para ayudar a mejorar este proceso ” (E15). Así, “ las áreas que parecen más susceptibles de ser utilizadas por algoritmos de IA en la gestión son las áreas de análisis predictivo ” (E5), y otro agrega, “ veo mucha capacidad de IA utilizada en términos de principios logísticos ” (E12), “ por ejemplo , desde la perspectiva de un almacén central , donde de alguna manera podemos anticipar que ese servicio , en el día a día , tendrá un pico y articular esto con la información de que está teniendo usuarios más complejos o está atendiendo a más usuarios y , por lo tanto , esto se traducirá en un aumento en el consumo ” (E13). Estas perspectivas resaltan el potencial de la IA para optimizar los recursos y mejorar la producción.
Gestión de accesos e información
La IA se percibe como una herramienta que puede simplificar significativamente el acceso a información compleja, como se indica en varias reseñas: « Sería un escenario mucho más fácil de usar… » (E2) y « Me gustaría poder venir aquí, al ordenador, y escribir: dígame la relación entre la prescripción de medicamentos y las comorbilidades de los pacientes… » (E4). Estos directivos valoran la posibilidad de obtener respuestas rápidas y precisas, reduciendo el tiempo que actualmente dedican a análisis complejos y laboriosos: « En definitiva, facilitaría mi trabajo » (E12) y «Pasar de una gestión reactiva a una gestión planificada y proactiva» (E10).
Un punto crucial es la necesidad de una infraestructura de datos robusta para respaldar la IA: “ lo que decimos no es ciencia ficción… Tenemos los datos para esto , y hago estas preguntas… ” (E4) y “ una lógica donde haya un único centro de datos… Eso sería espectacular. ” (E7) muestra la importancia de una base de datos sólida y bien organizada. La integración de diferentes fuentes de datos y la robustez de la infraestructura del sistema de información se consideran esenciales para maximizar el potencial de la IA: “ La IA es una de las herramientas más disruptivas y una que más nos permitirá evolucionar desde una perspectiva de gestión , tanto clínica como corporativa , que jamás hayamos tenido. ” (E13).
Retos de integración y regulación
A pesar del evidente entusiasmo, también existe conciencia de los desafíos que puede representar la IA. La integración de la IA no está exenta de dificultades, especialmente en lo que respecta a las expectativas frente a la realidad: « ChatGPT ha generado la idea errónea de que un sistema puede hacerlo todo » (E5). Algunos directivos incluso expresan cierto escepticismo sobre la viabilidad y la eficacia de la IA: « Utilizo ChatGPT 4… pero tiene un gran déficit en cuanto a la comprensión » (E3) y « Confieso que soy un poco escéptico… creo que la viabilidad puede no ser la que necesitamos » (E7). Estas perspectivas sugieren que, más allá de la implementación técnica, es vital considerar la sostenibilidad y el impacto real de la IA en las operaciones diarias, así como la necesidad de ajustar las expectativas y preparar adecuadamente la cultura organizacional para los cambios que trae consigo: « No tengo mayores preocupaciones, salvo esta : que la gente pregunte y piense que es una aplicación tecnocrática de la IA, lo que a veces puede llevar a soluciones que no son las mejores , o que las soluciones que eran buenas no se implementan porque no se discutieron posteriormente » (E12). Un participante afirma: « Poder anticipar lo que pienso… ¡Tengo algunas dudas! » (E3), expresando cautela sobre la capacidad de la IA para replicar el pensamiento humano complejo. «La ganancia parece ser mayor que el riesgo». (E14) pero las preocupaciones éticas son significativas para la mayoría de los participantes: “ Preocupaciones éticas… ya sea en términos de protección de datos y privacidad ” (E7), particularmente la necesidad de una regulación cuidadosa de la tecnología: “ Creo que sería un activo valioso tener IA… Siempre y cuando esté debidamente regulada ” (E2) pero también está claro que “ No debemos detener la innovación debido a problemas de riesgo. Debemos analizar y comprender los riesgos. Entender si son aceptables dentro de nuestro modelo regulatorio y esencialmente seguir adelante. ” (E14).
Transformación del rol directivo
Los participantes anticipan un cambio significativo en sus funciones diarias, ya que la IA podría reducir el tiempo dedicado a tareas administrativas, permitiendo una mayor concentración en actividades estratégicas. Como mencionaron varios gerentes, “ Hoy en día, el rol del gerente implica mucho trabajo operativo ” (E13), haciendo hincapié en el tiempo dedicado a buscar los datos y la información que respaldan la decisión. “ Terminamos sin tener tiempo para hacer realmente lo que estudiamos y lo que la institución supuestamente necesita de nosotros , que es planificar, monitorear y mejorar. Y, la mayoría de las veces, no lo hacemos” (E1). La IA se percibe como una herramienta que puede “ayudarnos a desempeñar nuestro rol de una manera mucho más correcta” (E14), optimizando la planificación , el monitoreo del desempeño y la mejora continua de los resultados y la calidad.
Algunos directivos señalan a la IA como una herramienta que puede “ liberar tiempo para convencer a la gente e involucrarla en los proyectos ” (E4). Esta perspectiva sugiere que la IA, al automatizar tareas repetitivas, podría brindar más oportunidades para interacciones humanas significativas, esenciales para una gestión eficaz del cambio.
En general, el uso de la IA también se percibe como una herramienta de apoyo para el gerente, pero no como un reemplazo en el proceso de toma de decisiones. Como expresó un participante: “ La IA siempre debe ser un instrumento para ayudar en la toma de decisiones y nunca la toma de decisiones en sí misma ” (E6) y “ En realidad , quienes toman las decisiones son los más difíciles de reemplazar porque lo que la máquina generalmente no hace es tomar decisiones ” (E3). Este enfoque resalta la necesidad de mantener la supervisión humana sobre las decisiones críticas, asegurando que la tecnología sirva como apoyo y no como sustituto: “ Conozco el negocio , pero no sé nada de la tecnología y sé que existe. Alguien que sabe mucho de tecnología no sabe nada del negocio. Y al unir estas dos partes , ¡ creo que estamos muy lejos de lograrlo! ” (E15).
Se destaca la necesidad de una formación diferenciada y especializada en IA para garantizar que los directivos puedan utilizar estas tecnologías de forma eficaz, manteniendo los principios éticos: « Las principales limitaciones provienen de la falta de conocimiento… y con la tecnología estos problemas se superan » (E11). La «formación para el uso básico y avanzado de la IA y las herramientas digitales» (E10) debe ser « teórico-práctica » (E2), centrada no solo en cómo utilizar la IA, sino también en comprender « la regulación y la ética en su uso » (E2). « Es normal que las personas que se graduaron en administración hace algún tiempo no estén preparadas para sacar provecho de las herramientas » (E5), y este aspecto podría ser crucial para integrar la IA de forma responsable en la gestión hospitalaria.
Mantener el elemento humano
A pesar de los avances tecnológicos, se reconoce que el componente humano y relacional en la atención médica es insustituible: « La atención médica actual tiene un componente humano y relacional que… es insustituible para la IA » (E6). Este reconocimiento enfatiza una perspectiva equilibrada y cautelosa sobre la implementación de la IA, subrayando que la tecnología debe mejorar, no disminuir, la calidad humana de la gestión hospitalaria: « Nuestro papel como administradores , como gerentes en los consejos de administración , o en cualquier otro rol , seguirá siendo este: que gestionemos , para no dedicar tanto tiempo a la estructuración , y eso nos libera tiempo para convencer a la gente , para involucrar a la gente en los proyectos que tenemos que implementar , o en los cambios , o en los pequeños detalles » (E4).
“ La IA es una de las herramientas más disruptivas y la que más nos permitirá evolucionar desde una perspectiva de gestión , tanto clínica como corporativa , como nunca antes habíamos tenido ” (E13). Algunos gestores vislumbran un futuro en el que la atención sanitaria trascienda las limitaciones físicas de las instituciones, un concepto descrito como “ el hospital sin muros ” (E3). La IA puede respaldar este modelo facilitando decisiones rápidas e informadas, al tiempo que reitera la singularidad e insustituibilidad del juicio humano: “ Lo peor que hacemos es proponer soluciones óptimas para los problemas equivocados. Y creo que ahí radica la cuestión: independientemente de si existe la IA o no , seguiremos necesitando gestores , al menos durante los próximos años. Somos nosotros (los gestores) quienes hacemos las preguntas ” (E14).
Las entrevistas con directivos de hospitales sobre la implementación de la IA en el contexto hospitalario revelan un panorama complejo, ilustrado en la Fig. 1 , donde el entusiasmo por la innovación tecnológica se equilibra con preocupaciones pragmáticas y éticas. En términos de eficiencia operativa y gestión de recursos humanos, los directivos ven la IA como una herramienta transformadora, capaz de reducir el tiempo dedicado a tareas administrativas o de bajo valor, y una forma de centrarse en funciones más estratégicas, como la planificación y la mejora de los servicios: « Nos ayudará a liberar tiempo para poder interactuar más con la gente , porque sin hacerlo no podremos poner en marcha los proyectos , hacer que las cosas avancen » (E13). Sin embargo, existe una perspectiva transversal, ilustrada por uno de los participantes: « Terminamos sin tener tiempo para hacer realmente lo que estudiamos y lo que la institución supuestamente necesita de nosotros , que es planificar , supervisar y mejorar. Y , la mayoría de las veces , no lo hacemos » (E1).
Por otro lado, la suficiencia de los datos necesarios para la toma de decisiones es una preocupación recurrente. Los participantes destacan la necesidad de bases de datos robustas y seguras para maximizar la eficacia de la integración de la IA, subrayando que cualquier implementación tecnológica debe ir precedida de un análisis riguroso de las necesidades reales de la institución. Las cuestiones éticas también son predominantes, y diversas declaraciones sobre la protección y la privacidad de los datos, así como la integridad de la decisión, ocupan un lugar central en las diferentes entrevistas. Además, existe una clara preocupación por la posible pérdida de empatía y contacto humano en las decisiones, un aspecto señalado como fundamental en la gestión de las organizaciones en general y de las instituciones sanitarias en particular.
La resistencia al cambio surgió como un tema importante, y muchos directivos expresaron escepticismo sobre la viabilidad a largo plazo de la IA y preocupación por su capacidad de comprensión e interpretación en contextos complejos. Se identificó como esencial una formación adecuada en IA, que abarque tanto el uso de las herramientas y su potencial aplicabilidad tecnológica como los aspectos éticos, para una integración exitosa de estas herramientas.
Se reconoce el potencial de la IA para transformar la gestión, la automatización y la eficiencia hospitalarias, considerándose fundamental para humanizar el proceso de toma de decisiones, garantizar la seguridad de los datos y fomentar una cultura de aceptación de la innovación. Los directivos coinciden en que la IA debe utilizarse como herramienta de apoyo para la toma de decisiones, complementando, y no sustituyendo, el juicio humano, como lo demuestra la cita: « La IA siempre debe ser un instrumento para ayudar en la toma de decisiones y nunca la decisión en sí misma » (E6). Este equilibrio entre innovación y cautela/consideración se considera esencial para el impacto de la futura integración y uso de la IA en la gestión de las organizaciones sanitarias.
Discusión
El estudio exploró el uso de herramientas de IA en la gestión hospitalaria, un campo de creciente importancia, con potencial para mejorar la eficiencia operativa y optimizar los procesos de toma de decisiones en las organizaciones y servicios de salud. En general, los resultados reflejan una perspectiva multifacética de los gerentes hospitalarios sobre la situación actual frente a un escenario innovador con la integración de la IA [ 32 , 33 , 34 ].
En el contexto de la implementación de herramientas de IA en la gestión hospitalaria, este estudio puso de manifiesto las altas expectativas de los gestores respecto a la ventaja relativa de la IA, en cierta medida alineadas con las percepciones reveladas en la literatura [ 32 , 35 , 36 , 37 ]. Por lo tanto, aunque se evidencia un optimismo significativo sobre los beneficios potenciales de la IA, persiste un escepticismo sustancial sobre su base de evidencia [ 38 , 39 ]. La reticencia de los gestores a adoptar plenamente la IA, debido a su etapa temprana de implementación, refleja una barrera importante que también se ha observado en otras investigaciones [ 35 , 36 ]. Este punto subraya la necesidad crítica de fortalecer la base de evidencia que respalda la eficacia de la IA en contextos de gestión sanitaria [ 33 , 40 , 41 ].
Además, la noción de que la complejidad de implementar la IA como complemento a la gestión de la salud se percibe como una oportunidad y un desafío está bien evidenciada [ 42 ]. Como se demostró, los gerentes expresaron percepciones contradictorias sobre la complejidad de la IA, describiéndola como inevitable e indispensable, pero reiterando su bajo conocimiento y capacitación específica en el tema. La falta de comprensión sobre los modelos de IA emerge como un elemento que complica la confianza en su uso y la comprensión completa de sus funcionalidades y ventajas prácticas [ 33 , 43 ]. Esta situación, si bien no es exclusiva de las instituciones y gerentes de salud, se vuelve crítica debido al impacto que podría tener en la decisión de adoptarla como una herramienta para apoyar la gestión organizacional e incluso clínica, debido a los efectos indirectos de los mecanismos de gestión en las estructuras de salud [ 44 , 45 , 46 ]. Las preocupaciones éticas expresadas por los gerentes son evidentes y esperables [ 17 ]. Este punto es fundamental no solo para mantener la confianza de los pacientes y los profesionales de la salud, sino también para garantizar el cumplimiento legal, la seguridad y la sostenibilidad a largo plazo de las prácticas de gestión hospitalaria apoyadas por la IA [ 22 , 47 , 48 , 49 ].
Los determinantes organizacionales también desempeñan un papel crucial. La necesidad de lidiar con las incertidumbres relacionadas con el uso y la integración de la IA, y la ambigüedad de la IA contribuyen a la desconfianza entre los profesionales [ 50 ]. Por lo tanto, es imperativo que los procesos de implementación de la IA vayan acompañados de estrategias de gestión del cambio claras y efectivas, con el objetivo de minimizar la resistencia organizacional y maximizar la aceptación de la tecnología y la innovación [ 35 , 40 , 50 ].
La importancia de un liderazgo superior decidido puede minimizar significativamente los desafíos actuales del proceso de toma de decisiones señalados por los gerentes, promoviendo el desarrollo de habilidades y alentando nuevos proyectos de transformación digital asociados con la gestión, integrando innovación como la IA [ 44 ]. Además, la visión del liderazgo está condicionada por la percepción de la tecnología existente y, por lo tanto, es imperativo que los líderes de las organizaciones de atención médica comprendan las capacidades, el potencial y las nuevas tendencias digitales [ 35 ]. La inteligencia colaborativa, que integra la percepción y el análisis humanos con el poder computacional de la IA, emerge como una estrategia esencial para superar algunas de las barreras mencionadas [ 46 ]. De esta manera, será posible tener en cuenta la necesidad de la participación activa de los gerentes en el desarrollo de la IA, asegurando que la tecnología no solo respalde sino que también amplifique la capacidad analítica, creando sistemas de salud más receptivos y eficientes [ 41 , 46 , 51 , 52 ].
Cabe destacar también que las percepciones sobre la IA varían y están influenciadas por múltiples factores, incluyendo experiencias personales y expectativas organizacionales [ 44 , 53 ]. En este sentido, futuras investigaciones deberían explorar la influencia del contexto organizacional en la adopción y el uso de la IA, así como definir e identificar las estrategias necesarias para alinear las nuevas tecnologías con las necesidades y expectativas de las diversas partes interesadas [ 36 , 38 , 50 ].
Mediante este análisis, buscamos comprender mejor la dinámica actual y contribuir a la formulación de estrategias futuras para la adopción de tecnologías emergentes en el sector de la gestión sanitaria [ 37 ]. La implementación de la IA facilita la toma de decisiones basada en datos, ofreciendo un potencial significativo para mejorar los procesos de gestión en los centros sanitarios, lo que repercute indirectamente en la calidad de los servicios prestados y reduce las desigualdades [ 54 , 55 ]. Es fundamental superar los retos identificados y maximizar los importantes beneficios del uso de herramientas de IA en el proceso de toma de decisiones en la gestión hospitalaria.
Este estudio contribuye significativamente a la comprensión de los desafíos y oportunidades asociados con la implementación de herramientas de IA en la gestión hospitalaria. Mediante un análisis detallado de las percepciones de los gerentes, la investigación destaca factores clave como la ventaja relativa, la complejidad y los determinantes organizacionales que influyen en la adopción de la IA. El estudio subraya la naturaleza dual de la IA como oportunidad y desafío, revelando la necesidad crítica de estrategias basadas en evidencia, un liderazgo claro y una gestión del cambio eficaz para superar las barreras y maximizar los beneficios de la integración de la IA. Esta investigación ofrece información valiosa que puede guiar futuras iniciativas dirigidas a mejorar los procesos de toma de decisiones en las organizaciones de atención médica a través de la IA.
Limitaciones
El estudio coincidió con un periodo de gran interés público y cobertura mediática sobre la IA, en particular sobre los grandes modelos de lenguaje, lo que pudo haber influido en las percepciones de los entrevistados. Este contexto temporal pudo haber propiciado expresiones de escepticismo o preocupación respecto a la tecnología de IA en general.
Conclusiones
El uso de herramientas de IA representa una de las fronteras más prometedoras y desafiantes del sector salud. Mediante entrevistas con gerentes de nivel medio y superior, se obtuvieron diversas perspectivas que reflejan el proceso actual de toma de decisiones, sus desafíos y limitaciones, así como la percepción del potencial de cambio y mejora que ofrece el uso de herramientas de IA. Los gerentes perciben la integración de la IA en la gestión hospitalaria como una evolución necesaria e inevitable que aportará diversos beneficios en términos de eficiencia, accesibilidad a la información y capacidad analítica. Sin embargo, para aprovechar plenamente estos beneficios, es fundamental que las instituciones preparen una base sólida, tanto en infraestructura de datos como en la capacitación y adaptación cultural de sus gerentes profesionales. Esta preparación contribuirá a maximizar los beneficios y minimizar los desafíos asociados a esta transición tecnológica y organizativa.
Este estudio subraya la complejidad y el dinamismo de la integración de la IA, destacando un futuro en el que la tecnología y la humanización de la gestión hospitalaria deben avanzar de la mano. Para lograrlo, las organizaciones sanitarias deben invertir en sistemas de datos robustos y garantizar la interoperabilidad para proporcionar a los gestores un acceso fluido a información precisa y en tiempo real. Además, los programas de formación específicos son fundamentales para dotar a los gestores de las habilidades necesarias para utilizar eficazmente las herramientas de IA, asegurando que estas tecnologías complementen, en lugar de sustituir, el juicio humano.
Además, fomentar una cultura de colaboración y comunicación abierta entre los directivos puede abordar el actual aislamiento en los procesos de toma de decisiones, permitiendo decisiones más integradas y fundamentadas. Este estudio constituye un paso fundamental para comprender el potencial transformador de la IA en el proceso actual de toma de decisiones, en particular en relación con las expectativas y dificultades señaladas por los directivos. Asimismo, explora cómo garantizar la integración ética, segura, eficiente y eficaz de la IA como herramienta de apoyo a la toma de decisiones en la gestión de las instituciones sanitarias.
Al abordar estas áreas, los gestores sanitarios pueden mejorar los procesos de toma de decisiones, aumentar la eficiencia operativa y optimizar la asignación de recursos, contribuyendo así a una atención sanitaria más eficaz y humana. Los resultados de este estudio ofrecen información práctica que puede guiar a las partes interesadas a la hora de afrontar las complejidades de la adopción de la IA en la gestión hospitalaria, garantizando que la tecnología complemente de forma valiosa la experiencia humana.
Uso de herramientas de inteligencia artificial para apoyar la toma de decisiones en la gestión hospitalaria
Perspectivas, desafíos y oportunidades para la integración de IA en la gestión sanitaria
Autores
Maurício Alves, Joana Seringa, Tatiana Silvestre y Teresa Magalhães
Fondo
La digitalización se ha consolidado como una estrategia clave para enfrentar los desafíos actuales de la atención sanitaria, impulsando mejoras en la seguridad, la documentación profesional y el acceso a datos clínicos, sanitarios y administrativos. Este proceso ha favorecido la transformación de los estándares de gestión, orientándose hacia una mayor eficiencia en el uso de recursos, equidad, seguridad y sostenibilidad. Sin embargo, la gestión hospitalaria continúa enfrentando obstáculos como la complejidad de la toma de decisiones, la variabilidad y fragmentación de la información, el volumen de datos, la limitada interoperabilidad y la diversidad de competencias digitales entre profesionales. En este contexto, la tecnología, y particularmente la inteligencia artificial (IA), emerge como un recurso con potencial disruptivo para optimizar la toma de decisiones y la gestión de procesos hospitalarios.
Objetivos del estudio
Este estudio tiene como finalidad examinar las necesidades específicas de la gestión hospitalaria respecto al uso de IA en el apoyo a la toma de decisiones. Se establecieron cinco objetivos principales:
- Analizar las prácticas actuales de toma de decisiones para identificar áreas de mejora y oportunidades de integración de IA.
- Evaluar los beneficios potenciales de la IA para la optimización de recursos y la calidad de las decisiones en gestión sanitaria.
- Investigar las percepciones de los gerentes hospitalarios sobre la adopción de IA, incluyendo barreras y facilitadores para su implementación.
- Identificar los principales retos y factores determinantes para la integración efectiva de herramientas de IA en la gestión hospitalaria.
- Ofrecer una exploración estructurada sobre cómo la IA puede abordar las complejidades y exigencias de la gestión hospitalaria moderna, garantizando un enfoque sistemático para comprender su integración en la toma de decisiones sanitaria.
Métodos
Se diseñó una investigación descriptiva y exploratoria, de enfoque cualitativo, para captar la diversidad de experiencias y opiniones sobre la integración de IA en la gestión hospitalaria. La recopilación de datos se realizó mediante entrevistas semiestructuradas a 15 gerentes de hospitales de distintas áreas y niveles jerárquicos, garantizando una representación multidisciplinaria. Las entrevistas fueron transcritas, anonimizadas y analizadas manualmente mediante codificación temática, identificando patrones y temas clave relacionados con los desafíos, oportunidades y percepciones sobre la IA.
La integridad ética del estudio se aseguró con el consentimiento informado de los participantes y la aprobación del Comité de Ética de NOVA-NSPH. Los datos fueron tratados con rigor, garantizando anonimato y privacidad, y la codificación deductiva permitió una comparación entre expectativas teóricas y experiencias reales, enriqueciendo el análisis cualitativo.
Resultados
Estado actual de la toma de decisiones en la gestión sanitaria
Las entrevistas revelan un proceso de toma de decisiones multifacético, influenciado por factores tecnológicos, metodológicos y humanos. Los gerentes destacan la existencia de ineficiencias, como la comunicación deficiente, la toma de decisiones aislada y el acceso limitado a datos, agravados por el uso predominante de herramientas tradicionales como hojas de cálculo y sistemas de Business Intelligence.
Aislamiento y comunicación
La toma de decisiones suele ser un proceso solitario, con escaso intercambio de opiniones y dificultades para acceder a información relevante. Esto genera una falta de colaboración interdepartamental y retrasa la intervención oportuna, evidenciando la necesidad de estrategias integradas para el intercambio de datos y experiencias.
Humanización y subjetividad
Los elementos humanos y subjetivos son fundamentales en las decisiones hospitalarias. A pesar del enfoque en datos objetivos, la percepción y experiencia personal del gerente influyen notablemente. Las limitaciones tecnológicas son superadas por las humanas, y la adaptación tecnológica debe considerar la flexibilidad para integrar la perspectiva de las personas.
Ineficiencia y fragmentación de datos
La alta dependencia de herramientas convencionales y la fragmentación de sistemas de información dificultan el análisis y la gestión eficiente de datos. La falta de integración y la organización dispersa de la información se perciben como barreras clave, limitando la automatización y la utilidad de los datos para la toma de decisiones fundamentadas.
Variabilidad en competencias técnicas
Las diferencias en habilidades técnicas entre los gerentes, sumadas a la escasez de especialistas en datos, resaltan la necesidad de programas de capacitación personalizados y estrategias de reclutamiento para nuevas profesiones en ciencia de datos.
Equilibrio entre estrategia y operación
Los gerentes enfrentan el desafío de equilibrar las necesidades operativas diarias con los objetivos estratégicos, lo que requiere coherencia en políticas administrativas y liderazgo fuerte para evitar discontinuidades en calidad y eficacia.
Gestión del cambio y gobernanza
La resistencia cultural y la falta de claridad en reglas operativas dificultan la transformación digital. El liderazgo y programas participativos de cambio organizacional son esenciales para promover la aceptación de la innovación y la adaptación tecnológica.
Autonomía y acceso a datos
La autonomía en la gestión de datos y la interoperabilidad entre sistemas son consideradas cruciales para superar limitaciones, permitiendo una gestión personalizada y eficiente de la información hospitalaria.
Percepción de la IA como herramienta de apoyo
Los gerentes manifiestan tanto optimismo como escepticismo respecto a la IA. Reconocen su potencial para mejorar la eficiencia, la agilidad y la calidad de las decisiones, pero expresan inquietudes sobre la privacidad de datos, cuestiones éticas y la posible pérdida de empatía humana. La IA se percibe como un recurso prometedor para optimizar recursos, facilitar el acceso a información en tiempo real y transformar el rol directivo, permitiendo mayor concentración en actividades estratégicas. Sin embargo, se insiste en que la IA debe ser un instrumento de apoyo, nunca un sustituto del juicio humano.
La necesidad de una infraestructura de datos robusta y programas de formación diferenciada es destacada como condición para una integración exitosa de la IA, manteniendo la ética y la calidad humana en la gestión hospitalaria.
Discusión
El estudio refleja una perspectiva multifacética de los gerentes hospitalarios sobre la integración de IA, donde se combinan altas expectativas de beneficio con importantes barreras técnicas, culturales y éticas. Si bien existe optimismo sobre el potencial de la IA para transformar la gestión, persiste el escepticismo debido a la etapa temprana de implementación y la falta de evidencia robusta. La complejidad de la integración se percibe como oportunidad y desafío, acentuada por el bajo conocimiento específico y la necesidad de fortalecer la confianza en sus funcionalidades.
La gestión del cambio organizacional, el liderazgo decidido y la inteligencia colaborativa emergen como estrategias clave para superar las barreras identificadas, permitiendo una integración responsable y eficaz de la IA. Las preocupaciones éticas, especialmente sobre la protección de datos y la privacidad, son predominantes y requieren una regulación cuidadosa para garantizar la sostenibilidad y la confianza de pacientes y profesionales.
La diversidad de percepciones sobre la IA está influenciada por experiencias personales y expectativas organizacionales, lo que subraya la importancia de investigar el contexto institucional y definir estrategias de alineación tecnológica con las necesidades de las partes interesadas.
Limitaciones
El estudio se desarrolló en un contexto de gran interés público y mediático sobre la IA, particularmente los grandes modelos de lenguaje, lo que pudo influir en las percepciones de los entrevistados, propiciando expresiones de escepticismo o preocupación sobre la tecnología.
Conclusiones
La integración de herramientas de IA en la gestión hospitalaria representa una frontera prometedora y desafiante. Los gerentes perciben la IA como una evolución necesaria, capaz de aportar eficiencia, accesibilidad y capacidad analítica. Para maximizar estos beneficios, es imprescindible contar con infraestructura de datos adecuada y programas de capacitación específicos, promoviendo una cultura colaborativa y ética que preserve el factor humano. La IA debe complementar el juicio profesional, nunca sustituirlo, garantizando que la tecnología potencie la calidad y la humanización de la gestión hospitalaria.
Este estudio constituye un aporte fundamental para comprender el potencial transformador de la IA en la toma de decisiones hospitalarias, y ofrece información práctica para guiar futuras iniciativas en el sector sanitario, enfocadas en la integración ética, segura y eficiente de la IA.
