Transformar la atención a las personas mayores con conocimientos con IA

Benete, una empresa finlandesa y socia de IBM especializada en tecnología para el cuidado de personas mayores, buscó revolucionar la forma en que los cuidadores y enfermeros aprovechan los conocimientos sobre la vida diaria asistida (ADL) para ofrecer una atención de primer nivel a los pacientes de edad avanzada. Un desafío importante en los servicios de cuidado de personas mayores es la falta de digitalización, que abruma a los cuidadores con tareas administrativas. Esto también complica la detección de los cambios tempranos en la capacidad funcional o el deterioro cognitivo, especialmente en las personas mayores que viven solas. Incluso con visitas frecuentes al enfermero, es posible que se pasen por alto los cambios sutiles en las actividades diarias, lo que dificulta la oferta de cuidados preventivos.

La solución BeneCare de Benete abordó estos desafíos al aprovechar la tecnología de sensores del IoT y los algoritmos inteligentes para monitorizar de forma remota y discreta el bienestar de los clientes mayores y ofrecer una visión holística de su vida diaria. BeneCare generaría entonces diversos puntos de datos en torno a los cambios sutiles en sus niveles de actividad, el movimiento físico, los patrones de sueño, la higiene, la ingesta y preparación de los alimentos y otras rutinas. Estos puntos de datos también ayudaron a los cuidadores a detectar y prevenir las caídas. Los paneles de control de BeneCare proporcionaban a los cuidadores y enfermeros datos ricos y completos, que analizaban manualmente y de los que obtenían conocimientos. Sin embargo, la falta de tiempo de su trabajo impidió un análisis exhaustivo y la traducción de la información en informes y resúmenes que se pueden ejecutar. Los procesos manuales provocaron una infrautilización de datos valiosos, lo que puso en riesgo la supervisión de los cambios de salud críticos y provocó un impacto negativo en la calidad de la atención. Al reconocer la necesidad de una solución que automatice la creación de sumarios para optimizar la usabilidad de BeneCare y maximizar su contribución a mejores resultados para los pacientes, Benete se propuso desarrollar esta capacidad.

Benete e IBM Client Engineering se embarcaron en un piloto de cuatro semanas para mejorar la funcionalidad de los paneles de control de BeneCare, aprovechando IBM watsonx.ai. Con acceso a modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), específicamente Llama y Mistral, Jupyter Notebook y el kit de desarrollo de software Python de watsonx.ai, Benete ahorró un tiempo valioso en los procedimientos de documentación, lo que permitió a los cuidadores centrarse más en los pacientes.

Al crear plantillas de instrucciones en watsonx.ai, Benete obtuvo variables, datos y tareas de IBM Cloudant, una base de datos escalable de notación de objetos JavaScript (JSON). Esta base de datos no solo almacenó conocimientos de sensores IoT y entregó hallazgos y resúmenes de datos estructurados, sino que también consultó los datos y resúmenes de manera eficiente.

Benete realizó un seguimiento del proceso de desarrollo y monitorizó varias métricas de LLM dentro de las instrucciones generadas con Jupyter Notebook. A continuación, se realizó un seguimiento de estas plantillas de instrucción utilizando hojas informativas de IA creadas por IBM watsonx.governance para monitorizar y evaluar los diferentes modelos de IA. Además, estas plantillas de instrucciones rastreadas mediante hojas de datos de IA se guardaron por separado para que Benete pudiera registrar la cantidad de tokens utilizados por la unidad de atención y hacer un seguimiento de sus costes, una característica valiosa en una solución integrada. Estas instrucciones se implementaron en watsonx.ai para convertirse en endpoints en los que los datos se transforman en información comprensible y se integran en BeneCare.

Al integrar todos estos componentes, Benete creó y automatizó con éxito resúmenes fáciles de usar a partir de sus datos utilizando watsonx.ai, que también se puede traducir a varios idiomas a pesar de las limitaciones de tiempo y de idioma. El panel de control de BeneCare monitoriza continuamente las métricas clave de atención y genera datos 24x7. Los informes resumidos, que antes se generaban e interpretaban manualmente, ahora se generan instantáneamente en menos de cinco segundos utilizando estos datos, lo que permite a los profesionales sanitarios tomar decisiones informadas y proporcionar la mejor atención posible. Llama y Mistral fueron los LLM elegidos para implementarse en watsonx.ai debido a su tamaño, beneficios y evaluaciones positivas de la forma en que se escribieron los informes para direcciones de las necesidades de Benete. Tras probar la eficacia de ambos modelos, Benete puede mantener la funcionalidad independiente del modelo, lo que permite flexibilidad en el desarrollo de LLM. 

La transformación de TI ha producido beneficios sustanciales para Benete. El complemento de resumen basado en LLM en BeneCare ayuda a los cuidadores a comprender fácilmente la condición y las capacidades de sus clientes mayores, lo que genera atención y cuidado preventivo personalizados, mientras que las alertas permiten una intervención oportuna. Esto ayuda a las personas mayores a permanecer en sus hogares todo el tiempo que deseen, ya que los cuidadores pueden ofrecer atención preventiva al mismo tiempo que atienden a un número cada vez mayor de clientes. La solución también ayuda a Benete con la localización de informes, generando contenido traducible y sensible al tono que facilita la comunicación fluida en entornos de atención multiculturales. Gracias a estos informes fácilmente traducibles, cuidadores de distintas procedencias pueden compartir una comprensión unificada de las necesidades de los clientes, lo que mejora la calidad de la atención.

Con la solución transformada, las operaciones diarias de Benete funcionan mejor y se simplifican. Los equipos asistenciales se libran de la extracción e interpretación manuales de los datos gracias al acceso rápido a los resúmenes, lo que ahorra tiempo y aumenta la eficiencia. Cabe destacar que hay una reducción del 90 % en el tiempo necesario para entender los datos de los clientes, ya que las enfermeras ahora solo tardan un minuto, no diez, como antes, en entender los gráficos. Esta reducción se traduce en 30 minutos de ahorro de tiempo diario por enfermero, ya que este ejercicio se realiza tres veces al día por cliente.

Lo que Benete necesitaba no era un chatbot para responder a las consultas, sino la automatización de una tarea compleja y que consumía mucho tiempo, liberando a los usuarios para que se centraran en sus competencias principales: el cuidado y el apoyo a las personas mayores. Con la plataforma BeneCare transformada, los cuidadores pueden utilizar los LLM para acelerar la interpretación de datos cualitativos y elaborar resúmenes que se puedan personalizar fácilmente según sea necesario, lo que garantiza que la información se transmita en el formato más preparado para la toma de decisiones.

En un sector tradicional, Benete es líder, ya que utiliza una solución crítica para interpretar los datos y obtener conocimientos para un proceso de elaboración de informes más rápido. Ahora, tras el éxito del piloto, Benete puede proporcionar una plataforma capaz de personalizarse en función de las necesidades únicas de los usuarios finales. Los objetivos finales de Benete son mejorar aún más los resultados de los pacientes, proporcionar una mejor atención preventiva y aliviar las cargas administrativas del personal sanitario.

Benete (enlace externo a ibm.com) es una empresa de software con sede en Finlandia especializada en tecnología para una atención eficiente a las personas mayores, que proporciona datos oportunos y precisos a organizaciones y particulares para una atención personalizada. Sus servicios incluyen modelos de atención preventiva que ahorran costes, lo que permite una alta eficiencia asistencial y mejora la calidad de vida de las personas mayores.