Cambiando el paradigma: de la jerarquía a los datos

Durante estos últimos 3 años, términos como "inteligencia artificial", "big data" o "machine learning" se han vuelto cotidianos y rara es la organización que no lanza algún proyecto basado en esta tecnología. De hecho, en el mundo sanitario, la normalización del uso de la historia clínica electrónica y la mejora en la gestión y explotación de los datos (internos y externos) están allanando el camino para que los proyectos basados en datos sean algo habitual. Pero, ¿realmente están las organizaciones preparadas para ello?

En el número de verano de la revista Harvard Business Review hablan de este tema en un artículo títulado "Building the AI-Powered Organization". Los autores desarrollan una premisa esencial: lo importante no es la tecnología, sino la cultura. Y esa es la causa principal del exceso de iniciativas piloto, ya que cada vez es más fácil poner en marcha proyectos de este tipo, pero su difusión y generalización es muy compleja ya que las barreras generadas por la propia organización (cultura, jerarquía, procedimientos, etc) son muy resistentes. Y por eso muchos proyectos no pasan del pilotaje. Ah, por cierto, en esta entrada del blog Sintetia explican muy bien los requerimientos de una transformación digital en condiciones, y hablan de cultura.Los autores proponen 3 cambios para empezar a conseguir una adopción generalizada de esta nueva tecnología y un uso homogéneo en toda la organización:(1) Pasar de los silos a la colaboración. Pues sí, lo de siempre, porque esto lo hemos comentado unas quinientas veces. Mientras que la colaboración entre atención primaria, hospital y servicios sociosanitarios no sea más intensa, va a costar mucho aprovechar al máximo la potencia de esta tecnología. Y no solo eso, también dentro de cada organización, potenciando la colaboración entre servicios, unidades, etc. Ya lo hemos dicho: las fronteras se difuminan cada vez más.(2) Cambios en la toma de decisiones. En un entorno tan jerárquico como el sanitario, es necesario que empecemos a darnos cuenta que el uso de algoritmos va a cambiar la forma en la que se toman decisiones. Los datos nos van a ayudar a tomar la mejor decisión y esto puede chocar con el exceso de control o con la falta de autonomía para muchos profesionales. (3) Beta permanente. Estamos acostumbrados a proyectos que empiezan, se desarrollan y se ponen en marcha. El modelo basado en este tipo de tecnología implica mucha prueba-error, mucho aprendizaje basado en los errores ya que todo está en un entorno de cambio constante.Hay un elemento que consideran esencial en el artículo y que quizás en ocasiones dejamos algo de lado: la implementación o puesta en marcha de los proyectos. Es curioso observar que algunos proyectos que van asociados a cambios en la forma de trabajar, en los procesos y en las relaciones entre varias unidades, se implantan casi con calzador, con dos reuniones y un correo con un pdf. No nos damos cuenta que los cambios profundos requieren de tiempo, y de estrategias de cambio, de comunicación y de liderazgo. Habitualmente la magia no existe, y el mero hecho de notificar un cambio en un proceso no implica que todo el mundo se adapte automáticamente.

Es importante no olvidar que este tipo de proyectos están creando un nuevo entorno de trabajo y de atención al paciente. El uso de algoritmos, de herramientas robotizadas o de dispositivos van a transformar todo lo que nos rodea, pero en el entorno sanitario es esencial no dejar de lado la parte humana. En la línea de lo que dice Eric Topol en su último libro "Deep medicine": hay que utilizar la inteligencia artificial para hacer más humana la asistencia sanitaria.