Comunicado. Con base en el estudio “El sector de la salud en América Latina: tendencias e innovaciones”, realizado por NTT DATA y MIT Technology Review, 95% de las empresas de salud de la región (incluido México) está adoptando la telemedicina como parte de su estrategia de transformación digital. También, el 53% está utilizando chatbots, con disponibilidad integral para agilizar el contacto con los pacientes.
El estudio realizado a empresas establecidas y startups de seis países de América Latina, muestra que el 81% de las compañías han aumentado la inversión en servicios de front office, que incluye servicios digitales utilizados por los pacientes (el 63% informa un aumento notable, mientras que el 18% un ligero aumento), ya sea para construir plataformas, sitios web y aplicaciones móviles, o para mantenimiento.
Poco más de la mitad (55%) de los encuestados afirmó que los esfuerzos de innovación se dirigían para mejorar la asistencia, centrándose en servicios más rápidos, y para enfrentar desafíos internos, como gestión de la demanda y la limitada disponibilidad de profesionales de la salud.
Sólo el 36% dedican esfuerzos de innovación a la prevención y a la vigilancia epidemiológica, con un porcentaje mayor (100% de los encuestados) cuando sólo consideramos operadoras de seguros de salud.
“Al mismo tiempo en que los usuarios tuvieron que adaptarse al entorno digital, las empresas de salud se han visto obligadas a ofrecer servicios digitales innovadores para satisfacer las nuevas demandas. Es por eso que están cambiando la manera de relacionarse con los usuarios”, afirmó Alejandro Morán, Head global de Salud de NTT DATA.
El principal desafío que comparten los participantes del estudio consiste en acelerar el diagnóstico. Si bien existen varios enfoques para tratar de solucionarlo, estos todavía están lejos de la realidad. Cada vez más empresas de salud utilizan el análisis de datos como elementos de soporte en el proceso de diagnóstico. De hecho, el 29% de las empresas encuestadas dice que utilizan el análisis de datos con esta finalidad.
La inteligencia artificial se menciona en muchos casos, pero los retos de gestión, interoperabilidad y análisis de los datos disponibles limitan la capacidad de alimentar estos sistemas con más información para refinar su aprendizaje.
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