El panorama actual de la asistencia sanitaria
Las varias opciones ofrecidas a los ciudadanos estadounidenses en lo que respecta a atención sanitaria genera incertidumbre por los cambios políticos, el aumento de los costes y los efectos de la COVID-19 persistente. Una encuesta reciente de Gallup reveló que mejorar el acceso a la asistencia sanitaria y la asequibilidad es una prioridad destacada para el 52 % de los encuestados. El complicado panorama político y los posibles recortes presupuestarios de Medicare y Medicaid agravan aún más estas inquietudes, haciendo que la asistencia sanitaria sea una parte significativa de la conciencia nacional [1].
La reducción del reembolso del 2,83 % de Medicare planteará en 2025 problemas financieros para los cirujanos de consultas privadas. Los pagos a los médicos de Medicare han disminuido en un 29 % durante las últimas dos décadas una vez ajustados por inflación, lo que representado una mayor presión sobre las clínicas. Para hacer frente a estos recortes, muchas clínicas están adoptando tecnologías como la programación en línea, los recordatorios automatizados y la teleasistencia sanitaria para agilizar las operaciones y mejorar la eficiencia [2].
Moverse por el sistema sanitario de EE. UU. puede ser abrumador para muchos consumidores. Los altos costes, los complicados planes de seguro y las dificultades para programar citas son barreras significativas. Según la Kaiser Family Foundation, aproximadamente la mitad de los adultos estadounidenses encuentran difícil pagar los costes de la asistencia sanitaria, y muchos retrasan o renuncian a la atención necesaria por motivos económicos [3]. Además, encontrar proveedores de atención sanitaria dentro de la red y garantizar citas cuando se necesitan puede ser problemático, lo que a menudo provoca retrasos en la recepción de la atención [4].
La oportunidad que representa la inteligencia artificial (IA) para ayudar a los consumidores
La IA posee el potencial de hacer frente a estos desafíos haciendo que la asistencia sanitaria sea más accesible y eficiente. Al predecir los riesgos clínicos, personalizar los programas de bienestar y agilizar los cuidados médicos, la IA puede garantizar que los consumidores reciban la ayuda adecuada cuando la necesiten [4]. También puede reducir las citas fallidas por no presentarse, simplificar la comprensión de los seguros y mejorar la calidad de la asistencia mediante modelos de atención hospitalaria y escucha ambiental con tecnología de IA [5]. Además, la IA puede desbloquear información a datos que antes no eran accesibles, lo que permite una interacción personalizada con el consumidor a una escala sin precedentes. Esta transformación puede mejorar los resultados empresariales de la asistencia sanitaria proporcionando atención personalizada, mejorando la transparencia y fomentando relaciones de confianza con los consumidores [6].
Cómo la IA está revolucionando la fabricación de productos sanitarios
Aunque la IA está dando pasos significativos para abordar los desafíos de los consumidores en la asistencia sanitaria, también está revolucionando el lado de la fabricación en esta industria. Esta tecnología está revolucionando la fabricación en la industria sanitaria al mejorar la eficiencia y la garantía de calidad [7]. Según el artículo del Journal of Emerging Technologies in Engineering [SEEJPH], el análisis predictivo habilitado para IA, la automatización normativa y la fabricación inteligente son avances fundamentales [8]. Estas tecnologías ayudan a los fabricantes a predecir las necesidades de mantenimiento, automatizar los procesos de conformidad y optimizar los flujos de trabajo de producción [9]. La FDA ha aprobado varias tecnologías de IA destinadas a la fabricación, garantizando que cumplen con estrictos estándares de seguridad y eficacia. Esta homologación subraya el potencial de la IA para mejorar la atención al paciente al agilizar la producción de dispositivos médicos y garantizar su calidad [10].
A medida que la IA va revolucionando la fabricación en la industria sanitaria, su impacto en la experiencia del cliente (CX) es igualmente transformador. Los modelos de información para el cliente impulsados por IA analizan los historiales médicos electrónicos, las opiniones de los pacientes y otras interacciones para generar información procesable, lo que permite a los proveedores de asistencia sanitaria abordar proactivamente la insatisfacción del paciente y mejorar la calidad de los cuidados médicos [11]. Además, los agentes de interacción con el paciente, como chatbots y bots de voz están revolucionando la experiencia del cliente al ofrecer asistencia ininterrumpidamente, respuestas rápidas y recomendaciones personalizadas basadas en modelos de aprendizaje automático [12]. Estos avances no solo agilizan las interacciones con los clientes, sino que también fomentan relaciones más sólidas anticipando las necesidades y proporcionando soluciones personalizadas.
El futuro del empaquetado sanitario con IA
La IA está transformando significativamente la fabricación de dispositivos médicos, mejorando la eficiencia, la seguridad y la conformidad en todo el proceso de producción [13]. En el envasado, los análisis predictivos basados en IA optimizan los programas de producción y la gestión del inventario, garantizando que los materiales estén disponibles cuando sea necesario y reduciendo los residuos [14]. Además, los sistemas de visión con IA, como el sistema de inspección de bolsas usado por Oliver Healthcare Packaging, automatizan los controles de calidad al detectar defectos en tiempo real, mejorando así la calidad del producto y reduciendo los costes [15]. Estos avances agilizan las operaciones, mejoran la fiabilidad de los productos y, en última instancia, contribuyen a mejorar la experiencia del cliente mediante la entrega de dispositivos médicos de alta calidad totalmente conformes a la normativa.
FUENTES
1 https://www.newsweek.com/gallup-americans-us-health-care-concerns-priorities-affordability-access-20262213https://healthcarecouncil.com/identifying-challenges-facing-the-u-s-healthcare-system/
4https://www.kff.org/health-costs/issue-brief/americans-challenges-with-health-care-costs/
6 https://link.springer.com/article/10.1007/s12553-021-00547-5
11 Gudavalli, Sunil y Abhishek Tangudu. "AI-driven Customer Insight Models in Healthcare." https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5068359
12 "Between Artificial Intelligence and Customer Experience: A Literature Review on the Intersection". SpringerLink. https://link.springer.com/article/10.1007/s44163-024-00105-8
