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La mayoría de los médicos se dedican a la medicina porque quieren ayudar a los pacientes. Pero el sistema de atención sanitaria actual exige que los médicos dediquen horas cada día a otras tareas (buscar en los registros médicos electrónicos, redactar documentación, codificar y facturar, autorizaciones previas y gestionar la utilización), que a menudo superan el tiempo que dedican a atender a los pacientes. La situación conduce al agotamiento de los médicos, a ineficiencias administrativas y a una peor atención general a los pacientes.

Ambience Healthcare está trabajando para cambiar eso con una plataforma impulsada por IA que automatiza las tareas de rutina de los médicos antes, durante y después de las visitas de los pacientes.

"Construimos copilotos para brindarles a los médicos superpoderes de inteligencia artificial", dice Mike Ng, MBA ´16, director ejecutivo de Ambience, quien cofundó la empresa con Nikhil Buduma ´17. "Nuestra plataforma está integrada directamente en los registros médicos electrónicos para que los médicos puedan concentrarse en lo que más importa, que es brindar la mejor atención posible al paciente".

El conjunto de productos de Ambience se encarga de la preevaluación y la prescripción en tiempo real con inteligencia artificial, y ayuda a navegar por las 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.

Ambience ya se utiliza en aproximadamente 40 instituciones grandes, como UCSF Health, Memorial Hermann Health System, St. Luke´s Health System, John Muir Health y más. Los médicos utilizan Ambience en docenas de idiomas y en más de 100 especialidades y subespecialidades, en entornos como el departamento de emergencias, los entornos de pacientes hospitalizados y la sala de oncología.

Los fundadores dicen que los médicos que utilizan Ambience ahorran de dos a tres horas por día en documentación, informan 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 el sector financiero hasta que pudo observar de cerca el sistema de atención médica después de fracturarse la espalda en 2012. Al principio, le diagnosticaron mal y le asignaron el plan de atención equivocado, pero en el proceso aprendió mucho sobre el sistema de salud de los EE. UU., incluido cómo los médicos dedican la mayor parte de su jornada a documentar las visitas, seleccionar códigos de facturación y completar otras tareas administrativas. El médico promedio solo dedica el 27 por ciento de su tiempo a la atención directa al paciente.

En 2014, Ng decidió ingresar a la Escuela de Administración Sloan del MIT. Durante su primera semana, asistió a la celebración del espíritu emprendedor “t=0” organizada por el Centro Martin Trust para el espíritu emprendedor del MIT, donde conoció a Buduma. Ambos se hicieron amigos rápidamente y terminaron tomando clases juntos, incluidas 15.378 (Construir una empresa emprendedora) y 15.392 (Escalar empresas emprendedoras).

“El MIT fue un campo de entrenamiento increíble para evaluar qué hace que una empresa sea excelente y aprender los fundamentos para construir una empresa exitosa”, dice Ng.

Buduma había recorrido su propio camino para descubrir los problemas del sistema de atención sanitaria. Después de emigrar a los EE. UU. desde la India cuando era niño y luchar contra problemas de salud persistentes, había visto a sus padres luchar para desenvolverse en el sistema médico estadounidense. Mientras completaba su licenciatura en el MIT, también se sumergió 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 impulsada por inteligencia artificial. En el proceso de contratar médicos, atender a los pacientes e implementar la tecnología ellos mismos, desarrollaron una comprensión aún más profunda de los desafíos que enfrentan las organizaciones de atención médica.

Durante ese tiempo, también pudieron observar de cerca 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 fueron de los primeros en poner transformadores en producción para apoyar a sus propios médicos en Remedy. Posteriormente, varios de sus amigos y compañeros de casa comenzaron a crear el gran grupo de modelos de lenguaje dentro de OpenAI. El trabajo de sus amigos formó las bases de investigación que finalmente llevaron a ChatGPT.          

“Estaba muy claro que estábamos en un punto de inflexión en el que íbamos a tener esta clase de modelos de uso general que mejorarían exponencialmente”, dice Buduma. “Pero creo que también notamos una gran brecha entre esos modelos de uso general y lo que realmente sería lo suficientemente sólido como para funcionar en una clínica. Mike y yo decidimos en 2020 que debería haber un equipo que se centrara específicamente en perfeccionar estos modelos para la atención médica y la medicina”.

Los fundadores crearon Ambience con la creación de un sistema de registro basado en inteligencia artificial que funciona en teléfonos y computadoras portátiles para registrar los detalles de las visitas entre médicos y pacientes en un sistema que cumple con la HIPAA y preserva la privacidad del paciente. Rápidamente se dieron cuenta de 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 operaciones administrativas como la codificación y facturación de seguros.

“La documentación no es solo para el médico, también es para el equipo de ciclo de ingresos”, dice Buduma. “Tuvimos que volver atrás y reescribir todos nuestros algoritmos para que tuvieran en cuenta la codificación. Existen literalmente decenas de miles de reglas de codificación que cambian cada año y difieren según la especialidad y el tipo de contrato”.

A partir de ahí, los fundadores desarrollaron modelos para que los médicos pudieran hacer derivaciones y enviar 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 el paciente y su familia anotaban era lo que recordaban de la visita”, dice Buduma. “Esa 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 un resumen realmente sólido y de alta calidad de exactamente lo que hablaron y todas las decisiones compartidas sobre su visita en su portal”.

Democratizar 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 aumente en los próximos años.

“En el ámbito de la atención sanitaria, el acceso sigue siendo un gran problema”, afirma Ng. “Los estadounidenses que viven en zonas rurales tienen un riesgo 40 por ciento mayor de hospitalización evitable, y la mitad de ese riesgo se atribuye a la falta de acceso a atención especializada”.

Dado que Ambience ya ayuda a los sistemas de salud a gestionar márgenes muy estrechos al agilizar 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 interesante de democratizar la experiencia en algunos de los principales centros médicos académicos de Estados Unidos”, afirma Ng. “En este momento, no hay suficientes especialistas en Estados Unidos para apoyar a nuestras poblaciones rurales. 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 inteligentes desde el punto de vista clínico”.

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