La reciente noticia de la Consejería de Salud de Madrid de invertir en un sistema de transcripción de la conversación entre profesionales y pacientes da pie para una reflexión. No entraré en juzgar el posible peso de esta herramienta que ya existe en el mercado y que he podido probar por gentileza de Frederic Llordans, CEO de Llamalítica. Tan solo diré que sin estar integrada en la historia clínica electrónica me servía de muy poco. Cuando lo esté probablemente aumente el texto libre y mejore quizá algún parte de interconsulta o algún informe, pero poco más. En AP no hacemos los informes detallados de alta de las consultas de hospital, de la urgencia o de la privada y la utilidad será mucho menor. Tendremos historias clínicas mejor redactadas y con más información, eso puede ser bueno o no según distintas variables (orden/desorden, diligencia del clínico, duplicación de información, aumento del ruido de fondo, pérdida de información relevante…) Como suele pasar lo sabremos con el tiempo según lo vayamos usando dado que nadie se va a molestar en validarlo ni estudiarlo previamente.
Tal vez sea más interesante empezar a hablar del suelo en lugar del tejado. Habría que poner el foco en las tareas que en este momento hacen los médicos y no deberían hacer antes de empezar a jugar con herramientas que digitalicen acciones que quizá sean de competencia administrativa o de otras categorías profesionales. Digitalizar lo inapropiado solo consigue mantener la ineficacia con una capa de pintura digital.
Lo siguiente sería mejorar los sistemas de historia clínica electrónica que en nuestro país son legión dado que cada Comunidad Autónoma tiene las suyas con distinto grado de interoperatividad dentro de su territorio y sin ninguna fuera de él. Estos sistemas siguen sin capturar la información que se introduce como texto libre para transformarla en datos que el programa pueda entender y normalizar (DGPs). De este modo si un profesional escribe una exploración o una tensión como texto libre, habrá de repetirlo en las casillas correspondientes para que el programa lo entienda y se rellenen los distintos protocolos diagnósticos y terapéuticos esenciales para el control de calidad y de gestión. Esto sí que consume horas y horas del valioso tiempo de los profesionales. Aquí tienen el filón para introducir la IA, pero dudo lo consigan dado que al ser incontables los sistemas se requeriría otra legión de informáticos y saldría muy caro. Si quisiéramos ser eficientes e inteligentes habría que unificar de una vez los sistemas para invertir en mejorar y mantener uno. Eso no lo veremos.
Seguiremos pues con una base de historia clínica electrónica primitiva a la que se irán poniendo parches (con fondos europeos). Y los clínicos seguiremos sufriendo con sistemas que muchas veces son una pesada cruz que obliga a mantener la mirada en la pantalla y las manos haciendo innumerables clics en lugar de en escuchar, atender y dedicar tiempo de calidad a los pacientes.
Y los pacientes seguirán teniendo que soportar médicos que apenas les miran aunque en breve podrán disponer de registros informáticos más completos que usarán sus palabras y les proveerán (quizá) de informes más completos.
Artificial intelligence in Primary Care – Should we start with the roof?
The recent announcement by the Madrid Health Authority to invest in a system that transcribes conversations between clinicians and patients invites some reflection. I won’t pass judgement on the potential impact of this tool, which is already available and which I’ve had the opportunity to test thanks to Frederic Llordans, CEO of Llamalítica. Suffice to say that, without integration into the electronic health record, it was of little use to me. Once it is integrated, it may well increase the amount of free‑text and perhaps improve elements such as interconsultation notes or certain reports, but little else. In primary care we do not prepare the detailed discharge reports from hospital visits, A&E or private consultations, so its utility will be much more limited. We will have better‑written records with more information, which may be positive or otherwise depending on various factors (order/disorder, clinician diligence, information duplication, increase in background noise, loss of relevant data…). As often happens, we’ll only know with time and practical use, since no one will take the trouble to validate or study it beforehand.
Perhaps it would be more sensible to begin at the foundation rather than the roof. We ought to focus on the tasks that doctors currently perform but shouldn’t have to, before deploying tools that digitise actions more appropriate to administrative staff or other professional categories. Digitising the inappropriate merely preserves inefficiency beneath a veneer of digital paint.
The next step should be to improve the electronic health record systems, which in our country are legion, with each Autonomous Community having its own system, varying degrees of interoperability within its territory, and none between regions. These systems still fail to capture free‑text entries and convert them into data that the software can understand and normalise (like DGPs). Thus, if a professional enters an examination finding or a blood pressure reading as free text, they must re‑enter it into the appropriate fields for the system to recognise it and populate essential diagnostic and therapeutic protocols needed for quality control and management. This indeed consumes hours and hours of precious professional time. Here lies the real opportunity for AI – but I doubt it will be seized, since the sheer number of disparate systems would require yet another army of IT professionals and prove extremely costly. If we truly wanted to be efficient and smart, we would unify these systems once and for all and invest in improving and maintaining one. But that will not happen
So we will continue with a primitive electronic health record base, patched over time (with European funding). And clinicians will continue to suffer under systems that often feel like a burdensome cross, forcing our eyes on screens and our hands to perform countless clicks instead of listening, caring and spending quality time with patients.
And patients will continue to endure doctors who barely look at them, even though soon they will have access to more comprehensive electronic records built from their own words, possibly generating more detailed reports.
基层医疗中的人工智能——我们是不是应该从屋顶开始？
马德里卫生厅最近宣布投资开发一个可以转录医护人员与患者对话的系统，这值得我们深思。我不会对这款工具的潜在作用做出评判——它已经上市，我也曾有幸受 Frederic Llordans（Llamalítica 首席执行官）之邀测试。可以说，如果它无法与电子病历系统整合，对我而言帮助甚微。一旦整合进去，它或许会提高自由文本的录入量，可能改善一些会诊记录或报告，但不会有太大作用。在基层医疗中，我们不会撰写像医院、急诊或私人诊所那样详尽的出院报告，因此其用途将大大受限。虽然我们的病历可能会写得更好、信息更多，但这是否是利大于弊，还要视具体情况而定（例如信息是否有序、临床医师的认真程度、信息是否重复、背景噪声是否增多、重要信息是否被淹没……）。像往常一样，我们最终要通过使用它来判断效果，而不会有人事先验证或研究此工具。
也许我们更应该从“地基”开始，而不是从“屋顶”入手。应将关注点放在目前医生必须做，但本不该做的事务上，而不是开始玩弄数字化工具——这些任务或许更适合行政人员或其他专业人员来完成。将不合适的事务数字化，只会在效率低下的基础上贴上一层数字化的“油漆”。
下一步应该是改进电子病历系统。在我国，这类系统多如牛毛，各个自治区都有自己的系统，区域内部可互操作，却无法实现跨区互通。这些系统至今仍无法将自由文本录入的信息转换为软件可以理解和标准化的结构化数据（比如 DGP）。因此，如果专业人员以自由文本方式记录体格检查或血压数值，就必须再将其输入对应的字段，才能让系统识别并填充用于质量控制与管理的各种诊疗协议。的确，这种重复性录入消耗了医护人员大量宝贵时间。这里才是真正应用人工智能的巨大潜力所在——但我对此抱有怀疑，因为系统数量众多，需要巨额人力成本和资金。要实现高效与智慧，理应统一系统，共同投资一个可持续维护和改善的单一平台。但这是不太可能实现的愿景。于是，我们将继续使用一个原始的电子病历系统，并不断打补丁（可能靠欧洲资金）。临床医师将继续在繁重的系统中挣扎——这些系统常常像十字架一样沉重，让我们眼睛盯着屏幕，手指不停地点击，而不是倾听、照护和将时间倾注给患者。
而患者仍将忍受几乎不被医生关注的境况，尽管不久之后，他们将能获取由自己言语生成的更完整的电子记录，这些记录可能会生成更详实的报告。
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