El aumento en la adopción de registros médicos electrónicos ha llevado a un aumento significativo de los mensajes en la bandeja de entrada entre pacientes y médicos, una tendencia amplificada aún más por la pandemia de COVID-19.
Este aumento de las comunicaciones digitales ha planteado desafíos sustanciales para los sistemas de salud, lo que ha llevado a algunos a implementar cambios para gestionar la creciente carga clínica.
Un estudio reciente publicado en JAMA Network Open intentó arrojar luz sobre la Complejidad de las comunicaciones electrónicas médico-paciente. dentro de un gran sistema de salud integrado.
Realizado en Kaiser Permanente Northern California (KPNC), el estudio se centró en comprender el contenido y la variabilidad de los mensajes, con el objetivo de mejorar la eficiencia en el manejo de los mensajes de los pacientes. El equipo de investigación analizó más de cuatro millones de mensajes de pacientes intercambiados entre abril y agosto de 2023, que luego se procesaron a través del Programa de Medicina de Escritorio de KPNC, diseñado para agilizar el enrutamiento de mensajes y optimizar los flujos de trabajo de los médicos.
El informe reveló que más de las tres cuartas partes (77%) de los mensajes recibieron al menos una etiqueta, con categorías comunes que incluyen medicamentos, afecciones de la piel, mensajes con archivos adjuntos y contenido emergente. Casi un tercio de los mensajes incluían múltiples etiquetas, lo que indicaba la complejidad y diversidad de las consultas de los pacientes.
El estudio también destacó una variabilidad significativa en las categorías de mensajes, con algunos temas mostrando patrones consistentes mientras que otros exhibieron fluctuaciones agudas. Las sustancias controladas y los mensajes relacionados con medicamentos, por ejemplo, demostraron una baja variabilidad, mientras que temas como la vacuna contra la influenza y la vacuna COVID-19 mostraron una alta variabilidad.
El informe señaló que un aspecto del Programa de Medicina de Escritorio fue su análisis en tiempo real del contenido de los mensajes, lo que permitió la identificación de condiciones emergentes y aceleró la revisión regional. Este enfoque proactivo ayudó a acortar el tiempo necesario para la evaluación clínica de asuntos potencialmente urgentes.
«Los resultados sugieren que un enfoque que abarque todo el sistema de salud para clasificar los mensajes de los pacientes junto con flujos de trabajo regionales bien definidos puede mejorar las respuestas oportunas y reducir sustancialmente el volumen de la bandeja de entrada de los médicos», señaló el informe.
A pesar del éxito del programa al resolver más de 1,5 millones de mensajes de pacientes, el estudio reconoció limitaciones, incluido su enfoque en un sistema de salud único y la exclusión de modelos de lenguaje más nuevos.
Los investigadores notaron que se necesitan mejoras futuras para abordar mensajes con múltiples temas y mejorar el etiquetado de contenido y las respuestas.
LA TENDENCIA MÁS GRANDE
Los sistemas de salud y los proveedores de atención están buscando diversas soluciones para mejorar gestionar la documentación clínica y la integración de EHR mientras luchan contra el agotamiento y enfrentan la escasez de personal. A principios de este mes, Rush se asoció con Suki AI, un desarrollador de un asistente de voz para médicos, para abordar el agotamiento de los médicos.
El sistema de salud está probando la plataforma de Suki en flujos de trabajo en 30 especialidades a través de la integración bidireccional con Epic, con el objetivo de lograr una reducción del 72 % en el tiempo dedicado a la documentación clínica.
Mientras tanto, Johns Hopkins es avance de la IA en el resumen de gráficos de Epic y ha logrado el éxito con portales de pacientes habilitados para IA, obteniendo resultados prometedores con la escritura ambiental.
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