Revisión de Expedientes Clínicos Impulsada por IA: Transformando los Flujos de Trabajo Clínicos para una Mejor Atención

Introducción: El Desafío de la Revisión de Expedientes Clínicos en la Atención Médica Moderna

La revisión de expedientes clínicos se encuentra en el centro de la práctica clínica moderna; sin embargo, se ha convertido en uno de los puntos de fricción más persistentes en la prestación de atención médica. Los clínicos y los equipos administrativos dedican rutinariamente una parte sustancial del día a buscar, conciliar e interpretar información del paciente dispersa en notas de progreso, notas de consulta, resúmenes de alta, informes de imágenes, patología, medicamentos, alergias, listas de problemas y registros externos. Este trabajo es esencial para la toma de decisiones seguras, pero el esfuerzo manual requerido para realizar una revisión exhaustiva del expediente se ha expandido a medida que han crecido los requisitos de documentación, la complejidad de la atención y los desafíos de interoperabilidad.

Los EHR han mejorado el mantenimiento de registros longitudinales, pero también han introducido nuevas ineficiencias. Los datos suelen estar fragmentados en módulos y encuentros, duplicados en múltiples notas y registrados en formatos inconsistentes. Los clínicos a menudo describen la “saturación de notas” (note bloat), donde la documentación basada en plantillas y las conductas de copiar y pegar dificultan la localización de la señal entre el ruido. Cuando los hechos clínicos relevantes están enterrados en narrativas no estructuradas, distribuidos en diferentes sistemas o faltan debido a la atención recibida fuera de la organización, la revisión de expedientes se vuelve no solo lenta sino también propensa a errores.

Esta carga de documentación tiene consecuencias clínicas reales. Los retrasos en la identificación de hallazgos clave pueden ralentizar la toma de decisiones e impedir intervenciones oportunas. La información omitida puede contribuir a errores de medicación, brechas en la atención preventiva, estratificación de riesgos incompleta o reingresos hospitalarios evitables. Administrativamente, la revisión manual consume capacidad necesaria para la codificación, la presentación de informes de calidad, la gestión de la utilización y los flujos de trabajo de autorización previa, áreas ya presionadas por la escasez de personal y los crecientes requisitos de los pagadores.

La necesidad de asistencia escalable y confiable es urgente. Múltiples estudios y organizaciones profesionales han destacado el agotamiento clínico (burnout) como una amenaza para la estabilidad de la fuerza laboral y la seguridad del paciente, citando con frecuencia el trabajo relacionado con el EHR como un factor contribuyente. En este contexto, la automatización con IA se considera cada vez más una palanca práctica para reducir la sobrecarga de documentación mientras fortalece la toma de decisiones clínicas.

La revisión de expedientes clínicos impulsada por IA se refiere al uso de análisis avanzados —particularmente procesamiento del lenguaje natural (NLP) y aprendizaje automático— para extraer, sintetizar y priorizar información clínicamente relevante de los datos del EHR. Bien implementada, no reemplaza el juicio clínico; reduce el esfuerzo necesario para encontrar hechos críticos y apoya decisiones más consistentes y oportunas. Para las organizaciones de atención médica, esto representa una oportunidad para mejorar los flujos de trabajo clínicos, aumentar la eficiencia y redirigir el escaso tiempo del clínico hacia la atención al paciente.

Comprendiendo la Revisión de Expedientes Clínicos Impulsada por IA: Cómo Funciona

La revisión de expedientes clínicos impulsada por IA generalmente combina tres capacidades técnicas: (1) la comprensión del lenguaje clínico en texto libre, (2) la estructuración y normalización de la información, y (3) la presentación de la misma de una manera alineada con el flujo de trabajo que apoya las decisiones.

NLP y aprendizaje automático en la documentación clínica

La documentación clínica está en gran medida desestructurada. Datos clave —síntomas, cronogramas, justificación de evaluación/plan, determinantes sociales, fallas de tratamientos previos— a menudo residen en texto narrativo en lugar de campos discretos. El NLP permite a los sistemas identificar e interpretar estos hechos reconociendo entidades médicas (por ejemplo, diagnósticos, medicamentos, valores de laboratorio), relaciones (por ejemplo, dosis y vía de medicación) y contexto (por ejemplo, negación como “sin antecedentes de FA”, temporalidad como “previamente”, e incertidumbre como “descartar”).

Los modelos de aprendizaje automático luego ayudan con tareas como:

Clasificación: identificar si un paciente cumple con los criterios (por ejemplo, sepsis sospechada, exacerbación de ICC).
Resumen: generar instantáneas orientadas a problemas del expediente.
Priorización y clasificación: identificar los documentos y puntos de datos más relevantes para una pregunta clínica dada.
Detección de brechas: identificar elementos de documentación faltantes que afectan la seguridad, las medidas de calidad o la facturación.

Es importante destacar que el NLP clínico no es simplemente una “búsqueda”. El valor proviene de la comprensión del contexto, el mapeo de sinónimos (por ejemplo, “infarto de miocardio” vs. “ataque cardíaco”) y la resolución de ambigüedades entre fuentes de documentación concurrentes.

Cómo la automatización con IA extrae, sintetiza y prioriza datos del EHR

Un flujo de trabajo de revisión de expedientes con IA generalmente incluye:

Ingesta de datos: obtener datos estructurados (laboratorios, signos vitales, medicamentos, listas de problemas) y texto no estructurado (notas, informes) del EHR y sistemas conectados.
Normalización: mapear medicamentos a vocabularios estandarizados, alinear unidades de laboratorio y conciliar entradas contradictorias.
Extracción de conceptos clínicos: identificar diagnósticos, hallazgos, procedimientos y negativos relevantes.
Construcción de líneas de tiempo: organizar eventos cronológicamente (por ejemplo, inicio de síntomas, inicio de antibióticos, resultados de imágenes, instrucciones de alta).
Filtrado de relevancia: adaptar lo que se muestra según la tarea clínica —admisión, consulta, autorización preoperatoria, alta, revisión de codificación o auditoría de calidad.
Creación de resultados: producir un resumen estructurado, resaltar brechas o riesgos, y vincularlo al texto fuente para la trazabilidad.

Cuando se implementa de manera reflexiva, la automatización con IA puede reducir la navegación y el desplazamiento repetitivos. Ayuda a los equipos a pasar de la “caza de expedientes” a la “comprensión de expedientes”.

Revisión de expedientes clínicos en tiempo real vs. retrospectiva

La revisión de expedientes clínicos impulsada por IA se puede implementar en dos modos complementarios:

Revisión en tiempo real (prospectiva): apoya los flujos de trabajo en el punto de atención —admisiones, traspasos, rondas, evaluación de urgencias, revisiones de riesgo de deterioro en pacientes hospitalizados. El objetivo es una conciencia situacional más rápida y una identificación temprana de problemas de seguridad (por ejemplo, alergias, riesgos de anticoagulación, cultivos previos, imágenes recientes).
Revisión retrospectiva: apoya las auditorías de expedientes, la codificación, los informes de calidad, las medidas tipo HEDIS, la mejora de la documentación y la gestión de la utilización. El objetivo es la exhaustividad, precisión y estandarización en grandes volúmenes de expedientes.

Las organizaciones a menudo comienzan con un caso de uso retrospectivo enfocado donde las métricas de éxito son claras (por ejemplo, tiempo de auditoría reducido, mejor captura de elementos de documentación), y luego se expanden a flujos de trabajo clínicos en tiempo real a medida que la confianza y la integración maduran.

Integración con los sistemas EHR existentes y flujos de trabajo clínicos

La revisión de expedientes clínicos con IA debe encajar en la forma en que los clínicos y el personal trabajan actualmente. Los puntos de integración comunes incluyen:

Acceso a datos basado en FHIR para elementos estructurados y contexto clínico.
Interfaces HL7 y fuentes de informes de EHR para una extracción de datos más amplia.
Lanzamiento de EHR integrado (SMART on FHIR) para abrir un resumen de IA dentro del expediente del paciente, reduciendo el cambio de contexto.
Inicio de sesión único (SSO) para agilizar el acceso y apoyar la adopción.
Vistas específicas de tareas para clínicos, codificadores, especialistas en CDI, gestores de casos y equipos de calidad.

La alineación del flujo de trabajo es tan importante como el rendimiento del modelo. Un resumen altamente preciso sigue siendo de bajo valor si aparece en el momento equivocado, carece de trazabilidad de la fuente o requiere clics adicionales.

Garantizar la precisión y fiabilidad mediante la colaboración entre humanos e IA

Debido a que las decisiones clínicas conllevan un riesgo real, la revisión de expedientes clínicos con IA debe diseñarse con salvaguardias y transparencia:

Trazabilidad: el sistema debe vincular cada hecho extraído a su nota de origen, fecha y autor o informe.
Señalización de confianza: señalar extracciones de baja confianza para revisión humana.
Validación con intervención humana (human-in-the-loop): permitir a los clínicos, equipos de CDI o revisores confirmar, corregir o descartar las sugerencias de IA.
Gobernanza y auditoría: monitorizar el rendimiento del modelo a lo largo del tiempo, especialmente después de actualizaciones de EHR o cambios en las plantillas de documentación.
Verificaciones de sesgo y equidad: evaluar si el rendimiento varía entre poblaciones, entornos o estilos de documentación.

Un enfoque colaborativo trata la IA como una herramienta de aumento, reduciendo la carga cognitiva mientras mantiene a los clínicos en control de la interpretación y acción final.

Beneficios Clave: Impulsando la Eficiencia en los Flujos de Trabajo Clínicos

La revisión de expedientes clínicos impulsada por IA se evalúa mejor por su impacto operativo y clínico, no por su novedad. En todas las organizaciones, los beneficios más consistentes se agrupan en cinco áreas.

1) Ahorro de tiempo: reduciendo las horas dedicadas a la extracción y revisión manual

La revisión manual de expedientes a menudo implica tareas repetitivas:

localizar la nota de consulta relevante más reciente,
identificar diagnósticos históricos y procedimientos previos,
conciliar listas de medicamentos,
escanear impresiones de imágenes previas,
ensamblar el contexto para traspasos y transiciones.

La automatización con IA puede comprimir estos pasos presentando un resumen pre-curado y orientado a problemas, y dirigiendo la atención a las partes más relevantes del expediente. Si bien la magnitud exacta del ahorro de tiempo varía según la especialidad y el flujo de trabajo base, el resultado práctico es consistente: los clínicos y el personal dedican menos tiempo a navegar por el EHR y más tiempo a la atención directa al paciente, la coordinación y la toma de decisiones.

2) Precisión mejorada: minimizando la información omitida y las brechas en la documentación

La revisión humana de expedientes es vulnerable a la omisión, especialmente bajo presión de tiempo. Los clínicos pueden omitir detalles clave en notas extensas o no encontrar registros externos. La revisión de expedientes clínicos impulsada por IA puede fortalecer la fiabilidad al:

verificar consistentemente en todos los tipos de notas y encuentros,
resaltar discrepancias (por ejemplo, dosis de medicamentos contradictorias, diagnósticos duplicados),
señalar elementos de documentación faltantes relevantes para la seguridad y el cumplimiento,
revelar contexto histórico relevante (por ejemplo, resultados de cultivos previos, historial de antibióticos, reacciones adversas).

Esto es particularmente valioso en entornos de alto riesgo como el servicio de urgencias (SU), la evaluación perioperatoria y las transiciones de pacientes hospitalizados, donde la información incompleta puede generar complicaciones evitables.

3) Soporte mejorado para la toma de decisiones clínicas mediante resúmenes exhaustivos

El soporte para la toma de decisiones clínicas a menudo falla cuando está desconectado del contexto narrativo. La revisión de expedientes clínicos con IA puede salvar esa brecha al sintetizar datos estructurados y no estructurados en una imagen coherente:

problemas activos con evidencia de soporte,
trayectoria reciente de signos vitales/laboratorios,
pruebas pendientes y recomendaciones de consulta,
contexto social y funcional que afecta la planificación del alta,
respuestas a tratamientos previos y contraindicaciones.

Cuando los resúmenes se adaptan a los flujos de trabajo clínicos (admisión, consulta, alta), apoyan decisiones más rápidas e informadas sin añadir fatiga por alertas.

4) Coordinación de la atención agilizada y transiciones entre proveedores

La fragmentación de la atención es un factor conocido de duplicación y daño. Las transiciones —de Urgencias a hospitalización, de UCI a planta, de hospital a post-agudo, de especialista a médico de atención primaria (MAP)— son especialmente vulnerables a la pérdida de información. La revisión de expedientes clínicos impulsada por IA puede ayudar al:

generar resúmenes de traspaso consistentes,
identificar planes de seguimiento incompletos o resultados pendientes,
conciliar problemas clave en los encuentros,
apoyar la gestión de casos y la planificación del alta con una visión longitudinal más clara.

Una mejor coordinación puede reducir los reingresos evitables, mejorar la experiencia del paciente y apoyar un seguimiento ambulatorio más seguro.

5) ROI medible: ahorro de costos y aumento de la productividad

Los líderes suelen evaluar la revisión de expedientes clínicos con IA mediante una combinación de:

Aumento de la productividad: menos minutos por expediente para roles específicos (por ejemplo, CDI, codificación, gestión de casos, clínicos en la planificación previa a la visita).
Reducción de denegaciones y mejora de la exhaustividad de la documentación: mejor captura de la gravedad, comorbilidades y necesidad médica.
Rendimiento de las medidas de calidad: mejora en la identificación de brechas en la documentación de atención preventiva o crónica.
Reducción de los riesgos de rotación relacionados con el agotamiento (burnout): un resultado a más largo plazo, pero cada vez más central en la estrategia de la fuerza laboral.

El ROI es más defendible cuando los casos de uso están claramente definidos y se establecen líneas de base antes de la implementación. La ventaja operativa no es simplemente “notas más rápidas”; es reducir el costo de encontrar y validar información en todo el EHR.

Implementación Práctica: Comenzando con la Revisión de Expedientes Clínicos con IA

La implementación tiene éxito cuando las organizaciones tratan la revisión de expedientes clínicos con IA tanto como un despliegue tecnológico como una iniciativa de transformación clínica. Los siguientes elementos se asocian comúnmente con una adopción exitosa.

Evaluación de la preparación organizacional e identificación de casos de uso de alto impacto

Una evaluación de la preparación debe abordar:

Puntos problemáticos del flujo de trabajo: donde la revisión de expedientes consume tiempo o causa errores (por ejemplo, admisiones, alta, consultas de especialidad, gestión de utilización).
Disponibilidad de datos: acceso a elementos estructurados y notas no estructuradas, además de registros externos cuando sea factible.
Titularidad operativa: qué departamento(s) será(n) responsable(s) de los resultados —operaciones clínicas, informática, ciclo de ingresos, calidad o una estructura de gobernanza compartida.
Tolerancia al riesgo y revisión de seguridad: particularmente para casos de uso en tiempo real.

Los casos de uso tempranos de alto impacto suelen compartir tres características: repetición frecuente, patrones de documentación claros y resultados medibles. Los ejemplos incluyen resúmenes de planificación previa a la visita, soporte para traspaso de pacientes hospitalizados, revisión retrospectiva de CDI y flujos de trabajo de prevención de denegaciones.

Consideraciones clave para la integración de EHR y la gobernanza de datos

Las decisiones sobre datos y gobernanza influyen en gran medida en el rendimiento y la confianza:

Enfoque de interoperabilidad: SMART on FHIR para flujos de trabajo integrados, además de fuentes complementarias para un acceso más amplio a las notas si es necesario.
Mapeo de terminología: alineación con SNOMED CT, ICD-10-CM, RxNorm, LOINC para reducir la ambigüedad.
Procedencia y trazabilidad de los datos: asegurar que la salida de la IA pueda auditarse hasta la documentación fuente.
Controles de seguridad y privacidad: acceso basado en roles, registro y alineación con las expectativas de HIPAA y las políticas internas.
Control de cambios del modelo: procesos formales para actualizaciones, validación y monitoreo.

Las organizaciones también deben aclarar si las salidas de la IA pasan a formar parte del expediente de salud legal y, de ser así, bajo qué políticas de revisión y certificación.

Estrategias de gestión del cambio para la adopción por parte de los clínicos y la construcción de confianza

La confianza se gana a través de la transparencia, la usabilidad y el rendimiento consistente. Una gestión del cambio efectiva a menudo incluye:

Codiseño clínico: involucrar a los clínicos de primera línea en la definición de lo que se considera “bueno” para los resúmenes y las señales.
Funciones de explicabilidad: mostrar fuentes, marcas de tiempo e indicadores de confianza.
Capacitación que respete las limitaciones de tiempo: sesiones cortas y basadas en roles y hojas de consejos integradas en el flujo de trabajo.
Bucles de retroalimentación: mecanismos fáciles para reportar errores o sugerir mejoras.
Responsabilidad clara: definir quién actúa sobre qué elementos marcados por la IA (por ejemplo, gestión de casos vs. clínico vs. CDI).

La IA debe reducir la carga cognitiva, no crear nuevo trabajo. Si los usuarios perciben la herramienta como otra capa de documentación, la adopción se estancará.

Mejores prácticas para programas piloto y escalamiento en todos los departamentos

Un enfoque piloto disciplinado generalmente incluye:

Alcance limitado: comenzar con una unidad, una especialidad o un flujo de trabajo operativo.
Medición de línea de base: tiempo en la tarea, tasas de error, tasas de denegación u otras métricas relevantes antes del lanzamiento.
Período de ejecución paralela: permitir la comparación entre la revisión tradicional y la asistida por IA.
Revisión de seguridad: evaluación estructurada de falsos negativos (información crítica omitida) y falsos positivos (ruido).
Cadencia de iteración: ajustes programados a plantillas, lógica de extracción e interfaz de usuario basados en el uso real.

La escalada debe depender del valor probado y del compromiso de las partes interesadas. Avanzar demasiado rápido puede socavar la confianza si los flujos de trabajo iniciales no son estables.

Métricas para rastrear el éxito: ganancias de eficiencia, satisfacción del usuario y resultados clínicos

Las métricas deben reflejar tanto la mejora operativa como el impacto clínico. Un cuadro de mando integral puede incluir:

Eficiencia
- promedio de minutos dedicados por revisión de expedientes (por rol)
- número de clics o pasos de navegación del EHR
- rendimiento (expedientes revisados por hora/día)
Calidad y seguridad
- elementos clave del historial omitidos (basados en auditoría)
- discrepancias en la conciliación de medicamentos
- tasas de cierre de seguimiento y resultados pendientes
Financiero/operacional
- tasas de denegación relacionadas con la documentación
- volumen de consultas de CDI y tiempo de respuesta
- indicadores de precisión de codificación (cuando estén disponibles)
Experiencia
- satisfacción del clínico y carga de trabajo percibida
- medidas sustitutas de agotamiento (burnout) (basadas en encuestas)
- tasas de adopción y uso sostenido

No todos los programas mostrarán cambios inmediatos en los resultados clínicos, especialmente al principio de la implementación. Sin embargo, las métricas de eficiencia y consistencia se pueden medir rápidamente y construir el argumento para un uso más amplio.

Conclusiones Prácticas

Comience con un flujo de trabajo de revisión de expedientes de alta frecuencia y alta fricción (por ejemplo, admisiones, preparación de consultas, revisión de CDI) donde se puedan medir los ahorros de tiempo y la reducción de errores.
Exija la trazabilidad de la fuente para cada hecho clave extraído para apoyar la confianza del clínico, la revisión de seguridad y la auditabilidad.
Trate la revisión de expedientes clínicos con IA como un rediseño del flujo de trabajo—no como una herramienta independiente; el éxito depende de incrustar los resultados en los patrones de navegación existentes del EHR.
Utilice un modelo con intervención humana (human-in-the-loop) desde el principio para validar la precisión, refinar los resúmenes y definir las rutas de escalada para hallazgos de baja confianza.
Defina una estructura de gobernanza desde el principio que cubra la privacidad, los controles de acceso, las actualizaciones del modelo y el monitoreo del rendimiento.
Mida lo que importa a cada grupo de partes interesadas —clínicos (tiempo y carga cognitiva), equipos de calidad (cierre de brechas), ciclo de ingresos (denegaciones/documentación) y liderazgo (ROI).
Realice pilotos de alcance limitado, itere rápidamente y escale deliberadamente solo después de demostrar un rendimiento estable y la adopción por parte del usuario.

Perspectivas Futuras: El Futuro de la IA en la Documentación Clínica y los Flujos de Trabajo

La revisión de expedientes clínicos impulsada por IA está evolucionando rápidamente, impulsada por mejoras en los modelos de lenguaje, la interoperabilidad y la madurez operativa clínica. Varias tendencias probablemente darán forma a lo que vendrá.

Inteligencia clínica ambiental y revisión de expedientes activada por voz

Las herramientas de documentación ambiental y las interfaces controladas por voz apuntan a reducir la carga de la creación manual de notas y la navegación. A medida que estos sistemas maduren, la revisión de expedientes clínicos y la documentación pueden converger:

los clínicos pueden solicitar la “trayectoria clínica de las últimas 72 horas” o el “historial de antibióticos y cultivos” mediante voz,
los resúmenes pueden actualizarse continuamente a medida que llegan nuevos datos,
la generación de notas puede incorporar automáticamente hechos verificados del expediente y conciliarlos con nuevos hallazgos clínicos.

El desafío clave será mantener la precisión, limitar las “alucinaciones” o inferencias incorrectas, y asegurar que el contenido generado automáticamente no amplifique el "ruido" de la documentación.

La IA en el análisis predictivo y la gestión proactiva de la atención

La revisión de expedientes clínicos es fundamental para la atención proactiva. A medida que la IA extrae características longitudinales más confiables del texto no estructurado, el análisis predictivo puede volverse más accionable:

identificación temprana del riesgo de deterioro clínico,
detección mejorada de brechas en la atención y patrones de enfermedades crónicas de riesgo creciente,
mejor estratificación para la inscripción en la gestión de la atención,
alcance más dirigido basado en el contexto social y conductual capturado en las notas.

Las organizaciones deberán asegurar que las herramientas predictivas sigan siendo transparentes, clínicamente validadas y monitoreadas para asegurar la equidad entre las poblaciones de pacientes.

Consideraciones regulatorias y vías de adopción más amplias

Los paisajes regulatorios y de políticas son objetivos en constante cambio. La futura adopción estará moldeada por:

expectativas de validación, monitoreo y vigilancia posterior a la implementación,
requisitos de transparencia y documentación del uso previsto,
guía en evolución sobre software como dispositivo médico (SaMD) dependiendo de la funcionalidad,
expectativas de cumplimiento organizacional relacionadas con la privacidad, seguridad y preparación para auditorías.

Los líderes de la atención médica deben anticipar que los marcos de “IA responsable” —que cubren la gobernanza, la gestión de riesgos y la supervisión clínica— se convertirán cada vez más en una práctica estándar en lugar de opcional.

Modelos de aprendizaje continuo y mejora de la precisión con el tiempo

Una de las ventajas de la IA es el potencial de mejorar con la retroalimentación. En la revisión de expedientes clínicos, el aprendizaje continuo puede refinar:

formatos de resumen específicos de especialidad,
patrones y plantillas de documentación locales,
conjuntos de órdenes y abreviaturas específicas de la institución,
identificación de señales raras pero de alto riesgo (por ejemplo, complicaciones anestésicas previas).

Sin embargo, el aprendizaje continuo debe equilibrarse con el control de cambios y la validación de seguridad. Las organizaciones necesitarán políticas claras sobre cuándo se pueden actualizar los modelos, cómo se detecta la deriva y cómo se informa a los clínicos sobre cambios significativos.

A medida que los proveedores y los sistemas de salud maduren en estas prácticas, la revisión de expedientes clínicos con IA debería volverse más confiable, más personalizada según el rol y el contexto, y menos disruptiva para los flujos de trabajo clínicos.

Conclusión: Adoptar la IA para Recuperar Tiempo para la Atención al Paciente

La revisión de expedientes clínicos sigue siendo indispensable, pero el enfoque manual actual está cada vez más desfasado con la escala y complejidad de la atención médica moderna. Los datos fragmentados del EHR, los crecientes requisitos de documentación y las limitaciones de la fuerza laboral han creado un entorno donde los clínicos y el personal dedican demasiado tiempo a buscar información y no el suficiente a actuar en consecuencia.

La revisión de expedientes clínicos impulsada por IA ofrece un camino práctico a seguir. Al utilizar NLP y aprendizaje automático para extraer, sintetizar y priorizar la información del paciente, la automatización con IA puede mejorar la eficiencia, reducir los detalles omitidos y apoyar una atención mejor coordinada. Los programas más exitosos tratan estas herramientas como aceleradores de flujos de trabajo —anclados en la trazabilidad, la supervisión humana y la integración en las rutinas clínicas existentes.

Las organizaciones que adoptan de manera reflexiva —comenzando con casos de uso de alto impacto, realizando pilotos con métricas claras y construyendo confianza a través de la transparencia— pueden obtener una ventaja operativa significativa. También pueden estar mejor posicionadas para extender las capacidades de la IA a áreas adyacentes como el soporte a la documentación clínica, la gestión proactiva de la atención y la mejora de la calidad.

Los líderes de la atención médica que evalúen estas capacidades deben centrarse en resultados de flujos de trabajo medibles, la seguridad clínica y la preparación para la gobernanza. Soluciones como Arkangel AI forman parte de un cambio más amplio hacia una revisión de expedientes más inteligente, donde los clínicos dedican menos tiempo a navegar por el EHR y más tiempo a brindar una atención que los pacientes pueden sentir.