La inteligencia aumentada (IA) es un lugar común en la vida cotidiana, con métricas predictivas que envían contenido y anuncios a nuestras cuentas de redes sociales y recomiendan programas para transmitir en Netflix. Brindan reconocimiento facial para habilitar la verificación y autenticación seguras en los sistemas de inicio de sesión y nos permiten buscar fotos en nuestros teléfonos, por lo que no debería sorprendernos la integración de la IA en la práctica dental clínica. Este artículo tiene como objetivo informar a los lectores sobre el poder transformador de las tecnologías compatibles con IA en odontología para responder a la pregunta: ¿Por qué IA?
La IA es el aprendizaje automático a través de algoritmos que trabajan juntos para lograr los objetivos establecidos por los humanos. Estos algoritmos detectan patrones y aprenden a hacer predicciones mediante el procesamiento de datos y experiencias para ir más allá de las limitaciones de las instrucciones de programación explícitas. Estos algoritmos se adaptan a nuevos datos y experiencias para mejorar la eficacia con el tiempo. 1, 2
La IA es diferente de la automatización porque sus algoritmos aprenden procesando datos. En odontología, la IA agiliza el diagnóstico y la gestión de datos, basándose en montones de gráficos, documentos de pacientes e imágenes radiográficas para reconocer patrones y hacer predicciones. Luego aplica lo que aprende para mejorar la precisión del diagnóstico, predecir el pronóstico y ayudar en la toma de decisiones clínicas. 3
Las dos formas principales de IA utilizadas en odontología son las redes neuronales artificiales y las redes neuronales convolucionales. Las redes neuronales artificiales encuentran patrones dentro de los datos y luego le enseñan a la máquina a reconocer esos patrones.4Las redes neuronales convolucionales, también conocidas como aprendizaje profundo, recopilan características de una capa abstracta de filtros para procesar imágenes grandes y complejas.5
A través de este aprendizaje profundo, la IA brinda eficiencias dinámicas de revisión de imágenes y radiografías con precisión diagnóstica y consistencia en poco tiempo. Este análisis revolucionario de datos digitales permite la identificación temprana de lesiones orales, pérdida ósea y caries. También identifica fracturas radiculares verticales, huesos y lesiones apicales y puede clasificar los cánceres orales y orofaríngeos. La detección temprana de estas patologías brinda la oportunidad de una intervención temprana y opciones de tratamiento conservador para lograr mejores resultados . 6
El impacto clínico de la IA para ayudar a los dentistas a gestionar los datos de los pacientes
En 1950, se necesitó aproximadamente 50 años para que se duplicara el conocimiento disponible; en 1980, la estimación se redujo a siete años y, en 2010, a 3,5 años. La proyección actual es que el conocimiento se duplique en solo 73 días. 7 La profesión odontológica no está exenta de gestionar una oleada de información sanitaria. 8El volumen de información del paciente ha crecido hasta un punto en el que los proveedores poseen la información necesaria; sin embargo, es un desafío encontrar el tiempo y la capacidad para analizarlo todo e identificar lo que se necesita para tomar las mejores decisiones de atención al paciente.
La adopción y expansión de los registros de salud electrónicos aumentó drásticamente la cantidad de datos digitalizados disponibles. El análisis respaldado por IA aplicado a este tesoro de información conduce a conocimientos más allá de las capacidades humanas y crea oportunidades para predecir la aparición de enfermedades, reducir las ineficiencias y mejorar la atención al paciente. 9
Mejorar la calidad de la atención es una prioridad en toda la Odontología. El soporte de diagnóstico asistido por IA facilita el análisis de la información del paciente para mejorar la detección de enfermedades, identificar las condiciones del paciente y los factores de riesgo para garantizar la seguridad del paciente y recomendar opciones de tratamiento que mejoren los resultados de la atención.
El poder clínico más transformador de Al es cómo afecta el diagnóstico y la planificación del tratamiento. Por ejemplo, después de procesar los datos de diagnóstico, incluidas las imágenes, los gráficos y los registros de los pacientes, un programa de software de IA integrado puede generar un tablero visual que presenta consideraciones para la atención que pueden incluir la necesidad de actualizar los gráficos periodontales, obtener radiografías y programar un examen completo. .
Los programas de IA pueden anotar imágenes radiográficas que identifiquen dientes con pérdida ósea que exceda los criterios para la intervención periodontal. Las lesiones cariosas, los márgenes de restauración sobreextendidos y las condiciones como la falta de una cúspide se reconocen y etiquetan con opciones de tratamiento. Luego, el dentista puede revisar instantáneamente los hallazgos de un nuevo examen con el paciente durante la cita, alternando entre anotaciones en imágenes actuales y más antiguas para demostrar los descubrimientos de AI e informar al paciente sobre sus necesidades de atención médica. 10
La IA ayuda a informar a los pacientes sobre sus necesidades y promueve la aceptación de las recomendaciones de atención. Tener planes de tratamiento propuestos confirmados por AI aumenta la confianza de los pacientes en la necesidad de atención, lo que aumenta la comprensión más allá de la presentación tradicional de "decir, mostrar, hacer".
Las revisiones de gráficos y las auditorías facilitadas por la IA brindan más oportunidades para mejorar los resultados de la atención al alertar al equipo dental sobre las necesidades del paciente. Imagine un informe generado antes de que llegue el paciente que identifique problemas y condiciones a través de una revisión rápida de IA de radiografías, historiales de salud, gráficos y registros de tratamiento pasados y actuales. Luego, se presenta fácilmente un resumen para cada paciente programado en una reunión matutina para guiar de manera eficiente el flujo de trabajo del equipo dental. La identificación de posibles interacciones médicas respalda la seguridad del paciente, y la capacidad de la IA para identificar indicaciones de tratamiento garantiza que las condiciones avanzadas no pasen desapercibidas.
Incluso los horarios de práctica bien planificados experimentan interrupciones en el flujo de trabajo, y la IA puede ayudar con esas frustraciones diarias. Por ejemplo, un paciente llega para una visita preventiva de rutina, pero se encuentra que tiene restos pesados e inflamación con sangrado al sondaje. El gráfico del día muestra un aumento de la formación de bolsas periodontales y nuevas radiografías muestran pérdida de inserción con cálculo subgingival. Estos hallazgos inesperados pueden cambiar lo que se puede lograr en el tiempo programado. Con una interrupción mínima del flujo de trabajo, el análisis rápido de los sistemas compatibles con IA puede guiar las decisiones de atención para que el proveedor pueda presentar opciones al paciente con confianza, centrarse en lo que se puede hacer ese día e informar al paciente de lo que se debe programar para el futuro. visitar. Un elemento esencial en la implementación de análisis a escala es que sea accionable. 9 Con una interrupción mínima de los flujos de trabajo existentes, las soluciones de IA identifican las necesidades del paciente mientras hacen predicciones para las opciones de tratamiento, lo que aumenta la capacidad del proveedor para tomar medidas sobre el tratamiento propuesto en el punto de atención.
IA en la administración de la práctica
La tecnología de inteligencia artificial mejora la supervisión basada en datos en la gestión administrativa de la práctica. 11 Las percepciones de los datos agregados incluyen la identificación de pacientes que necesitan procedimientos particulares, para que no "se caigan en el olvido". Por ejemplo, una auditoría de IA de datos de práctica para indicadores periodontales en registros de pacientes, incluido el historial radiográfico, identificará a los pacientes que necesitan terapia periodontal. Esta información puede brindar la oportunidad de establecer protocolos de tratamiento consistentes para todos los pacientes en la práctica.
Los programas de software complementarios con IA pueden acceder a los datos dentro de los sistemas de gestión de la práctica para identificar a los pacientes con necesidades de tratamiento diagnosticadas que no tienen citas programadas y reactivar a los pacientes vencidos para su atención preventiva. Esta capacidad fue fundamental para abordar la atención demorada como resultado del cierre de la oficina durante la pandemia de COVID-19 y la renuencia de algunos pacientes a regresar hasta que la pandemia disminuya. Una vez que se genera una lista de pacientes no programados, el software envía un mensaje de texto o correo electrónico que contiene un enlace en vivo que permite a los pacientes programar su atención de forma remota sin llamar a la oficina. Comparable con la selección de asientos en línea de viajes aéreos, el software de IA ofrece un horario de cita con un proveedor preferido en función de las necesidades de atención, las preferencias del paciente, la experiencia y la disponibilidad de horarios.12
El software inteligente que extrae los datos de los sistemas de gestión de consultas permite realizar un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento con métricas en tiempo real, como la producción de proveedores y consultas, la tasa de recolección, el crecimiento de consultas y los pacientes con tratamiento planificado no programado. Estos conocimientos del análisis de los datos de práctica agregados ayudan a tomar decisiones de gestión, como la necesidad de aumentar la capacidad del personal. Otros indicadores del tablero muestran las tasas de aceptación de casos para la práctica y cada proveedor, identificando oportunidades de mejora en las presentaciones del plan de tratamiento y reforzando el papel de todo el equipo para garantizar la productividad de la práctica. 13Las métricas de medición basadas en las creadas por Dental Quality Alliance se pueden aplicar para evaluar el rendimiento clínico con protocolos basados en evidencia, como aquellos para la colocación oportuna de selladores. 14 Las medidas de la práctica se pueden personalizar para abordar los protocolos de la oficina y los objetivos útiles para administrar el desempeño del equipo.
El software de inteligencia artificial puede realizar un seguimiento adicional de las cuentas por cobrar, enviando automáticamente un mensaje de texto o un correo electrónico a la parte responsable. Los pagos se depositan directamente en la cuenta del consultorio y se registran en el libro mayor del paciente a través de la interoperabilidad del programa, lo que reduce de manera eficiente y efectiva las cuentas por cobrar. 15
Los sistemas de inteligencia artificial en odontología identifican enfermedades dentales y pueden tener en cuenta los factores de riesgo para determinar las necesidades de tratamiento. La estratificación del riesgo requiere segmentar a los pacientes por comorbilidades definidas que pueden influir en la prevalencia y la gravedad de la progresión de la enfermedad y la respuesta a los protocolos de tratamiento. Los indicadores de pacientes autoinformados identificados a través de modelos de procesamiento de lenguaje natural del registro de salud electrónico de la práctica pueden identificar factores de riesgo como diabetes, tabaquismo, frecuencia de citas de mantenimiento y medicamentos actuales. 16, 17 Para maximizar la seguridad del paciente, las aplicaciones farmacéuticas evalúan los medicamentos de un paciente con los que se están considerando para identificar posibles interacciones adversas. 18La identificación de criterios predefinidos puede permitir al médico estratificar a los pacientes en grupos de riesgo alto, intermedio y bajo para el desarrollo o la progresión de la enfermedad dental, lo que puede ser un poderoso predictor del éxito del tratamiento. Este enfoque de estratificación de cohortes de pacientes para guiar la prevención de enfermedades crónicas altamente prevalentes tiene como objetivo mejorar los resultados y aumentar el uso de recursos de atención médica rentables. 19
Las estrategias basadas en la población para mejorar los resultados se pueden extrapolar a entornos clínicos. La prevención paga. 20, 21 Dirigir los recursos para mejorar la utilización y respaldar los servicios basados en evidencia requiere el análisis de datos y la identificación de las personas en riesgo. La incorporación proactiva de niveles de riesgo estratificados en la gestión de la atención al paciente permitirá a los dentistas e higienistas intervenir en tiempo real, implementar medidas preventivas tempranas y mejorar los resultados del tratamiento con el tiempo.
El proceso de evaluación del riesgo de enfermedades dentales, como la enfermedad periodontal y la caries, ha sido menos cuantitativo y más cualitativo en los sistemas actuales de proveedor-pagador. La capacidad de la IA para analizar y cuantificar los factores de riesgo del paciente a partir de imágenes dentales y los determinantes sociales cualitativos de los factores de salud bucal derivados de las encuestas de comportamiento del paciente y las herramientas de evaluación, como el manejo de la caries mediante la evaluación del riesgo, hará que este proceso sea más cuantitativo en tiempo real para uso en el consultorio y para documentar presentaciones de reclamos de beneficios.22
Las soluciones de IA no solo identifican patrones de enfermedades. La aplicación del estado de riesgo de un paciente para predecir el pronóstico permitirá una guía de IA centrada en el paciente sobre las recomendaciones de tratamiento. Por ejemplo, suponga que un paciente que tiene diabetes y fuma tiene evidencia de pérdida ósea y/o cálculo radicular radiográfico. El médico puede ofrecer al paciente opciones de tratamiento modificadas, que incluyen intervalos de mantenimiento más prolongados, intervención periodontal o estrategias para dejar de fumar. 10
Reclamos de beneficios e inteligencia artificial
Muchas aseguradoras de atención médica han implementado IA en sus operaciones. 23 La adjudicación automática asistida por IA garantiza que un reclamo presentado esté completo y aborde las políticas de pago del plan. La IA puede reducir aún más la necesidad de un consultor humano y mejorar la precisión de los pagos para el administrador del plan, lo que genera ahorros en el plan a través de la eficiencia administrativa. 24
Dentro de la práctica, los sistemas de IA aseguran que la documentación respalde el diagnóstico y la atención recomendada. La orientación de AI respalda la codificación precisa de la atención brindada y calibra el diagnóstico dentro de las prácticas de múltiples proveedores para garantizar la coherencia.
Recuerde el ejemplo del paciente vencido que acudió a una visita preventiva con abundantes restos, inflamación, sangrado al sondaje y aumento de las bolsas periodontales. Los sistemas de apoyo de IA pueden guiar al equipo dental para determinar si el raspado y el alisado radicular (D4346) son apropiados o si el desbridamiento (D4355) o el raspado en presencia de inflamación (D4346) están indicados según la documentación y la evidencia radiográfica de pérdida ósea y cálculo. 11, 12, 27
La identificación de los pacientes por parte de su portador de beneficios permite orientar el tratamiento en coordinación con las políticas del pagador para que el paciente pueda anticipar la cobertura de beneficios. La IA genera conocimiento a partir de notificaciones de rechazo de reclamos de beneficios, rendimiento de pago del plan y perfiles de codificación de tratamientos dentales para verificar las pautas de procesamiento de un plan específico. El análisis de las reclamaciones por IA antes de su presentación reducirá los errores y respaldará la adjudicación favorable basada en información en tiempo real de los datos de la experiencia de pago del consultorio dental.
Conclusión
La IA procesa la información de diagnóstico a una velocidad y confiabilidad más allá de la cognición humana. Su uso como complemento de la gestión de la atención del paciente puede crear coherencia en el diagnóstico y la planificación del tratamiento en todo el equipo dental y reducir las ineficiencias en la revisión de radiografías y registros de pacientes.
El éxito de la práctica se ve reforzado por la capacidad de AI para aprovechar las métricas y tendencias de gestión de la práctica para facilitar el acceso del paciente al tratamiento necesario.
La capacidad de la IA para reconocer patrones, hacer predicciones y aprender de la experiencia permite una identificación e intervención tempranas para mejorar los resultados de salud.
La detección y el diagnóstico de la caries dental y la enfermedad periodontal pueden ser subjetivos. La IA puede ayudar a guiar las recomendaciones de tratamiento que calibran a los proveedores y promueven la codificación y la documentación adecuadas de los servicios prestados, lo que reduce la denegación de beneficios o los retrasos en el pago de las solicitudes de documentación adicional.
Las organizaciones de atención de la salud que utilizan sistemas analíticos se han centrado en identificar el algoritmo que mejor puede estratificar los datos casi en tiempo real, lo que permite el uso procesable de la atención al paciente. 28 Al facilitar la estratificación del riesgo, un pronóstico predicho permite la modificación de las recomendaciones de tratamiento y la implementación de estrategias preventivas basadas en evidencia que promuevan la salud y la seguridad.
Una advertencia es que los algoritmos ofrecen la ilusión de ser imparciales, pero sus creadores tienen un sesgo involuntario, al igual que los conjuntos de datos en los que se basan. Por lo tanto, pueden codificar y amplificar los sesgos humanos. Por ejemplo, los conjuntos de datos históricos para la IA utilizados en las decisiones de admisión a la universidad han favorecido involuntariamente un perfil de candidato específico, lo que ha reforzado las desigualdades existentes. Las malas entradas pueden significar salidas sesgadas. 29 Un profesional dental debe ser el "humano en el circuito" que evalúa críticamente las recomendaciones de tratamiento generadas por IA para garantizar la precisión y la seguridad del paciente.
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Sobre el Autor
Christopher J. Smiley, DDS, es editor en jefe de la Revista de la Asociación Dental de Michigan y ganador del Premio de práctica de odontología basada en evidencia de la ADA/AADR en 2020. Es ex presidente de Dental Quality Alliance y del Consejo de Programas de Beneficios Dentales de la ADA. Fue el autor principal de la revisión sistemática de la ADA de 2015 titulada "Guía de práctica clínica basada en evidencia sobre el tratamiento no quirúrgico de la periodontitis crónica por medio de raspado y alisado radicular con o sin complementos " ( JADA . 2015;146[7]:525- 535). Practica la odontología general en Grand Rapids, MI.
Fuente: ADA. https://436395.hs-sites.com/jadaplusai/the-future-of-dental-practice-management-insights-beyond-human-cognition-why-ai?__hstc=25446498.5c3e39338a71de0d7f87d0a1253b9e05.1664784659235.1667906178652.1669973780637.5&__hssc=25446498.5.1669973780637&__hsfp=2739330541
