La UGM de Epic en Verona ha colocado a los agentes de IA de lleno en la hoja de ruta del sistema de salud. Lo más destacado es sobre Agent Factory y Curiosity. La pregunta más difícil es qué sucederá después de que el sistema de salud los active.
Cualquiera que haya vivido un proyecto de optimización de EHR conoce el patrón: la estructura puede ser técnicamente sólida y aun así tener problemas porque la propiedad no está clara o el flujo de trabajo en papel no está en el piso. Los agentes aumentan las apuestas al revelar información procesable.
Esto es lo que debe empezar a hacer ahora, antes de que aparezca la plataforma.
UGM ha anunciado What Epic en 2026
Agent Factory es una plataforma sin código para crear agentes de IA en flujos de trabajo de Epic. Se lanzará con aproximadamente 120 capacidades de IA existentes y la disponibilidad general está prevista para 2027. Aquí está la parte en la que se cambia la dotación de personal y la gestión. Los equipos operativos pueden configurar agentes ellos mismos sin esperar un proyecto de ciencia de datos.
Curiosity utiliza los datos de Cosmos para predecir resultados como el reingreso y el riesgo de accidente cerebrovascular. Está siendo validado en unas 20 instituciones.
La línea de tiempo de 2027 parece una pista de aterrizaje. Es más pequeño de lo que parece. Epic también presentó Ergo, su interfaz clínica nativa de IA que llegará en noviembre. Esto pone al alcance de los médicos un flujo de trabajo basado en la IA este año. La tecnología se está activando rápidamente. No gobernanza, rediseño del flujo de trabajo y confianza ganada.
Por qué esto es más que simplemente otra versión de función de IA
Cada lanzamiento de EHR ahora parece incluir una función de inteligencia artificial. Los agentes son diferentes porque pueden variar desde recomendar un trabajo hasta ejecutarlo.
Una alerta de apoyo a la decisión clínica hace una sugerencia y espera. El agente puede reprogramar la cita, crear una apelación de denegación o iniciar comunicación con el paciente. Si el resultado es incorrecto, es posible que el problema no sea una recomendación que alguien haya ignorado. Es posible que la acción ya haya tenido lugar.
Una verdadera pregunta sobre preparación
La pregunta no es simplemente: "¿Podemos encenderlo?" El objetivo de una plataforma sin código es que muchas organizaciones pueden hacerlo.
Una buena pregunta es si el sistema de salud podrá controlarlo. Supongamos que un agente pasa por alto una escalada o envía un mensaje al grupo de pacientes equivocado. Alguien tiene la respuesta, alguien detiene el flujo de trabajo y alguien se lo explica a la familia. Ahora nombra a esas personas.
Si esas respuestas no están claras, la organización aún no está lista. La responsabilidad debe asignarse antes de que el primer agente entre en funcionamiento, no después del primer incidente.
Seis decisiones de preparación
Seis decisiones separan a un agente que se gana la confianza de un agente que crea el trabajo de limpieza: qué flujo de trabajo va primero, dónde está el ser humano en el circuito, cómo se valida el modelo localmente, quién es responsable, si los datos pueden respaldarlo y qué tan dispuesta está la fuerza laboral a monitorearlo.
Seleccionar el primer flujo de trabajo
El mejor primer agente es aburrido. Ese es el punto.
Busque entradas y salidas claras, un propietario acreditado y un resultado que pueda medir en el trimestre. Si explicar un caso de uso requiere una página, comience por otro lado. Seis disciplinas deben ponerse de acuerdo sobre lo que significa el éxito.
Buenos candidatos:
- Programación que incluye contacto con personas que no se presentan o reposición de la lista de espera. Alto volumen, bajo riesgo, fácil de medir.
- Rechazos como la creación de apelaciones a partir de documentación existente cuando una persona revisa el resultado antes de enviarlo. Epic informa que su Asistente de Apelaciones de Denegación está activo en más de 330 organizaciones. Las apelaciones por denegaciones de necesidad médica se generaron un 23% más rápido.
- Documentación que incluye resumen y redacción de bandeja de entrada donde los médicos tienen el control final.
- Alcance de readmisión, donde una evaluación lleva al paciente al equipo de atención humana para su seguimiento.
El diagnóstico, la medicación y la clasificación son malos lugares para aprender cómo su organización maneja a los agentes. Una vez que el modelo operativo gane confianza, esos casos de uso pueden llegar más adelante.
Los resultados iniciales apoyan el enfoque aburrido. El Centro de Transferencia de Salud de ECU utilizó un agente para capturar solicitudes y estimó que ahorraba unas 20 horas por semana. Un alcance limitado, un propietario acreditado y un liderazgo numérico pueden confirmarlo.
Un resumen de 30 segundos sobre la historia real detrás de los anuncios Agent Factory y Curiosity de Epic.
Diseño humano en el circuito
Un "humano informado" sólo es útil cuando se traduce en decisiones de flujo de trabajo.
¿Qué decisiones requieren aprobación? La revisión de requisitos es un buen punto de partida para cualquier cosa que llegue al paciente o al pagador. Ajústelo desde allí según el desempeño observado.
¿Cuándo contratar a un agente? Definir umbrales de confianza y casos extremos que deben detenerse y asignar la tarea a una persona.
¿Quién puede vencer eso? Pertenece a un rol de actividad con nombre en el nivel de flujo de trabajo fuera del conmutador. No debe quedar enterrado en el proceso de soporte de TI. No es necesario presentar un ticket de enfermería por detener el flujo de trabajo de extensión a las 2 p. m.
Validación clínica y operativa.
El trabajo de validación de Epic es importante, pero no reemplaza la validación local. Los modelos aún deben abordar la realidad de su población de pacientes, las prácticas de documentación y el entorno de pagos.
Antes de comenzar, pruebe con datos demográficos y datos locales. Observe la precisión, el sesgo, la seguridad y la eficacia del flujo de trabajo. ¿Funciona bien aquí? ¿El desempeño varía entre las poblaciones? ¿Cuál es el peor fracaso aceptable? ¿Reducirá el trabajo o lo trasladará a un equipo diferente?
La validación continúa incluso después de la entrada en funcionamiento. Las reglas de los pagadores cambian, los modelos de documentación cambian y los modelos se actualizan. Establezca un cronograma de revisión, esté atento a las desviaciones y decida de antemano qué desencadena el regreso a un flujo de trabajo exclusivo para humanos.
Gobernanza y responsabilidad de la IA
La gobernanza no tiene por qué empezar como un gran comité permanente más. Esto requiere una propiedad clara.
El CIO es responsable de la plataforma, la integración y la relación con los proveedores. CMIO define la idoneidad clínica. El cumplimiento se refiere a la exposición y documentación regulatorias. Mide los resultados de calidad y revisa la seguridad. La seguridad incluye límites de identidad, acceso y datos. Cada agente también necesita un propietario de la actividad, que sea responsable de cómo se comporta el flujo de trabajo real.
Comience con dos artefactos prácticos. El primero es la pista de auditoría. Registra lo que hizo el agente, qué información utilizó y cuándo una persona aceptó o cambió una acción. El segundo es el proceso de incidentes de cómo se detectan, detienen, comunican y revisan las fallas. No se debe descubrir nada durante un evento.
Preparación para la integración y los datos
Los agentes aumentan la calidad de los datos y los flujos de trabajo que heredan. Una lista de problemas desactualizada, un registro de paciente duplicado o una cuenta de servicio con un alcance deficiente pueden convertir un error en recurrente.
No intente limpiar toda la organización antes de comenzar. Audite los elementos de datos realmente utilizados por el primer agente. Utilice un proceso disciplinado de validación y diseño de flujo de trabajo de Epic. Un mapa cuyas acciones se basan en lo que las personas realmente hacen, incluyendo soluciones simples. Dale al agente el acceso mínimo necesario para ese trabajo y nada más.
Gestión de la fuerza laboral y del cambio
La gente necesita entender lo que hace cada agente, lo que nunca hará y cómo reemplazarlo. Esto requiere una cuidadosa formación en EHR y la participación del usuario, no un correo electrónico publicitario.
Una nueva habilidad es el monitoreo: saber cuándo confiar en un agente, cuándo preguntar y cuándo detenerse. Los equipos también deberían buscar una automatización que genere silenciosamente más trabajo. Si cada acción genera otra tarea de validación o mensaje en la bandeja de entrada, el flujo de trabajo no está realmente automatizado. Mida la carga de trabajo neta, no la cantidad de tareas realizadas por un agente.
Qué deben hacer los sistemas de salud antes de 2027
Los primeros pasos son sencillos:
- Elija un flujo de trabajo valioso y de riesgo limitado con entradas y salidas claras.
- Asigne un propietario de actividad responsable.
- Defina el éxito numéricamente antes de comenzar: horas ahorradas, rechazos revertidos o inasistencias reducidas.
- Requisitos de aprobación de documentos, umbrales de escalamiento y una ruta de anulación accesible.
- Realizar un piloto controlado y solo ampliarlo cuando la evidencia lo respalde.
Los puntos de referencia para la tercera fase ya están establecidos. Epic informa que más de 40 grupos han reducido los rechazos de codificación en un 20% o más con su Asistente de codificación. Elija un número en ese rango, anótelo y mantenga presionado el piloto antes de comenzar.
Para cuando Agent Factory alcance la disponibilidad general, el objetivo no será necesariamente una estrategia de IA empresarial perfecta. Un agente útil que se haya ganado la confianza de las personas responsables de su trabajo es un mejor objetivo.
Se está construyendo Epic Factory. Lo que produce en tu sistema de salud depende de las decisiones que tomes antes de encenderlo.
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Los líderes de TI de atención médica pueden ayudar a su sistema de salud a seleccionar flujos de trabajo de alto valor, reforzar la gobernanza, verificar la preparación y preparar a las personas que supervisan a estos agentes día a día.
La atención médica solo funciona con humanos al tanto.
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