Mejorando la comunicación con los pacientes con ayuda de IA

La mensajería en bandeja es una manera importante para que los pacientes se comuniquen con sus médicos. Este sistema permite a los pacientes enviar preguntas o preocupaciones sobre su salud, tratamientos o citas. Sin embargo, el tiempo que tardan los Equipos de Salud en responder a estos mensajes puede ser una carga, quitando tiempo del cuidado al paciente. Para ayudar con este problema, hemos desarrollado RadOnc-GPT, una herramienta especial diseñada para ayudar a responder las consultas de los pacientes relacionadas con tratamientos para el cáncer de próstata de manera eficiente.

#El Reto de la Mensajería en Bandeja

Con el aumento de las preguntas de los pacientes, especialmente después de la pandemia de COVID-19, los equipos de salud enfrentan una demanda creciente. Muchos pacientes necesitan apoyo a lo largo de su camino de tratamiento, incluyendo cuando tienen preguntas sobre medicamentos, efectos secundarios o resultados de pruebas. Este sistema de mensajería es útil para la Comunicación, pero también puede llevar al agotamiento entre los profesionales de la salud debido al alto volumen de mensajes que deben manejar.

Para abordar estos desafíos, decidimos usar RadOnc-GPT, que es un tipo de inteligencia artificial diseñada para procesar y responder mensajes de pacientes. Esta herramienta puede ayudar a ahorrar tiempo a enfermeras y médicos generando respuestas preliminares que son relevantes para las preocupaciones del paciente.

#Presentamos RadOnc-GPT

RadOnc-GPT se basa en tecnología avanzada de modelos de lenguaje. Puede acceder a los registros de pacientes de sistemas de salud electrónicos, lo que significa que puede obtener información sobre el historial de tratamiento de un paciente y otros detalles relevantes antes de responder. Esta configuración permite a RadOnc-GPT proporcionar respuestas más precisas y útiles a las consultas.

Para nuestro estudio, nos enfocamos en pacientes con cáncer de próstata tratados en la Clínica Mayo. Al centrarnos en un área específica, creíamos que RadOnc-GPT estaría mejor equipado para dar respuestas relevantes a las preguntas de los pacientes.

#Cómo Evaluamos RadOnc-GPT

Analizamos 158 pares de preguntas de pacientes y respuestas de equipos de salud. Nuestra evaluación involucró tanto análisis cuantitativos, usando herramientas basadas en computadora para analizar el lenguaje de los mensajes, como evaluaciones cualitativas, donde el personal de salud calificó las respuestas basándose en claridad, corrección, completitud y empatía.

El objetivo era ver si RadOnc-GPT podía desempeñarse tan bien como los equipos de atención clínica. Nuestros hallazgos indicaron que RadOnc-GPT fue mejor en claridad y empatía, mientras que tanto él como los equipos humanos tuvieron calificaciones similares en completitud y corrección.

#Ahorro de Tiempo para Profesionales de la Salud

Uno de los beneficios significativos de RadOnc-GPT es el potencial ahorro de tiempo que ofrece. Estimamos que las enfermeras podrían ahorrar un promedio de unos 5.2 minutos por mensaje, mientras que los médicos podrían ahorrar alrededor de 2.4 minutos. Este tiempo puede acumularse rápidamente, especialmente en una clínica ocupada donde se pueden enviar miles de mensajes diariamente.

Al reducir el tiempo necesario para responder a las consultas de los pacientes, RadOnc-GPT podría ayudar a aligerar la carga de trabajo de los equipos de salud, permitiéndoles enfocarse más en ofrecer un cuidado de calidad al paciente en lugar de la carga administrativa de la mensajería.

#El Rol de la Mensajería en Bandeja

La mensajería en bandeja funciona como un correo electrónico entre pacientes y proveedores de salud. Los pacientes pueden comunicarse con una variedad de problemas, incluyendo preguntas sobre su tratamiento y cuidado de seguimiento. Este sistema es vital para mantener una comunicación abierta, especialmente cuando los pacientes pueden tener dificultades para entender información médica compleja.

Sin embargo, redactar respuestas a estos mensajes puede ser un desafío y consumir tiempo. Cada paciente tiene preocupaciones y necesidades únicas, lo que requiere una cuidadosa consideración y comunicación por parte de los equipos de salud.

#Limitaciones de las Respuestas Humanas

Nuestro estudio destacó que las respuestas de los equipos de atención humana a menudo abordaron preocupaciones inmediatas pero carecieron de una educación integral para el paciente. Aunque los profesionales de salud ofrecieron las instrucciones necesarias, a menudo no había suficiente información detallada para ayudar a los pacientes a comprender completamente su situación médica.

En contraste, RadOnc-GPT proporcionó respuestas que ofrecían información más detallada, empoderando potencialmente a los pacientes con una mejor comprensión de su salud.

#Hallazgos Clave del Estudio de Calificación

En nuestro estudio de calificación, incluimos médicos y enfermeras para evaluar tanto a RadOnc-GPT como a las respuestas humanas. Los evaluadores calificaron la completitud, corrección, claridad y empatía de las respuestas.

Encontramos diferencias en cómo los evaluadores humanos calificaron los dos tipos de respuestas. RadOnc-GPT recibió puntuaciones más altas en claridad y empatía, indicando que se percibió como más accesible y comprensivo que las respuestas humanas. Sin embargo, las respuestas humanas obtuvieron mejores puntuaciones en completitud y corrección, lo que significa que los equipos de salud proporcionaron información más detallada y precisa.

#Análisis de Sentimientos

También comparamos el sentimiento expresado en las respuestas de RadOnc-GPT y de los equipos de atención humanos. El análisis mostró que las respuestas de RadOnc-GPT tendían a ser más positivas, mientras que las respuestas humanas reflejaron un rango emocional más amplio, incluyendo sentimientos neutrales y negativos.

Esta diferencia sugiere que RadOnc-GPT puede generar respuestas que se sienten más optimistas, pero las respuestas humanas pueden captar mejor los diversos estados emocionales de los pacientes.

#Comparación de Legibilidad

Evaluamos la legibilidad de las respuestas de ambas fuentes. Las respuestas humanas resultaron ser más fáciles de entender, lo cual es importante para los pacientes que pueden no tener un trasfondo médico. Si bien las respuestas de RadOnc-GPT contenían más palabras y oraciones, las respuestas humanas tendieron a comunicar la información de manera más directa y concisa.

Entender la legibilidad es crucial porque los pacientes necesitan comprender fácilmente la información que se les proporciona, especialmente en situaciones de estrés relacionadas con su salud.

#El Cambio en los Roles del Equipo de Atención

Con la introducción de RadOnc-GPT en la generación de borradores de mensajes, vemos un cambio en el rol de los profesionales de salud de ser los principales respondedores a revisores de borradores generados por IA. Este cambio permite a los equipos de salud enfocarse más en evaluar y ajustar las respuestas en lugar de redactarlas desde cero.

Mientras RadOnc-GPT ayuda a agilizar la comunicación, la supervisión humana sigue siendo esencial para asegurar la precisión y el cuidado personalizado. La colaboración entre las herramientas de IA y la experiencia humana puede llevar a mejorar las interacciones con los pacientes.

#Conclusión

En conclusión, RadOnc-GPT ha mostrado potencial para ayudar con la mensajería en bandeja para pacientes con cáncer de próstata. Aunque no puede reemplazar el juicio y la experiencia humana, puede reducir significativamente el tiempo de respuesta y ayudar a aliviar la carga de trabajo en los equipos de salud.

Los hallazgos de nuestro estudio sugieren que la IA puede complementar las prácticas de salud tradicionales, mejorando en última instancia la comunicación y el cuidado del paciente. En el futuro, se necesitará más investigación para explorar las limitaciones y mejoras potenciales de las herramientas de IA en entornos clínicos.

Al adoptar soluciones innovadoras como RadOnc-GPT, podemos dar pasos importantes hacia un entorno de salud más eficiente y de apoyo tanto para pacientes como para proveedores.