Transformar la atención a las personas mayores con insights impulsados por 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 insights 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 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 aplicables en la práctica. 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 proyecto piloto de cuatro semanas para mejorar la funcionalidad de los paneles de BeneCare aprovechando IBM watsonx.ai®. Con acceso a modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), concretamente Llama y Mistral, Jupyter Notebook y el kit de desarrollo de software watsonx.ai Python, Benete ahorró un tiempo valioso en los procedimientos de documentación, lo que permitió a los cuidadores centrar 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 almacenaba insights de los sensores IoT y ofrecía conclusiones y resúmenes de datos estructurados, sino que también consultaba los datos y los resúmenes de forma eficiente.

Benete realizó un seguimiento del proceso de desarrollo y monitorear diversas métricas de LLM dentro de las plantillas de instrucciones generadas con Jupyter Notebook. A continuación, se realizaron un seguimiento de estas plantillas con ayuda de las fichas de IA creadas por IBM watsonx.governance® para monitorear y evaluar los distintos modelos de IA. Además, estas plantillas de instrucciones con seguimiento de fichas de IA se almacenaron por separado para que Benete pudiera registrar el número de tokens utilizados por la unidad asistencial y hacer un seguimiento de sus costos, una característica valiosa en una solución integrada. Estos mensajes se desplegaron en watsonx.ai para convertir en puntos finales 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 e idioma. El panel de BeneCare monitorea continuamente las métricas clave de atención y genera datos las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Los informes resumidos, que antes se generaban e interpretaban manualmente, ahora se generan instantáneamente en menos de 5 segundos utilizando estos datos, lo que permite a los profesionales de la atención tomar decisiones informadas y brindar la mejor atención posible. Llama y Mistral fueron los LLM elegidos para desplegarse en watsonx.ai debido a su tamaño, beneficios de costos y evaluaciones positivas de la forma en que se escribieron los informes para dar dirección a las necesidades de Benete. Después de 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 produjo 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 proveedores de atención 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 reportes, generando contenido traducible y sensible al tono que facilita la comunicación fluida en entornos de atención multiculturales. Con estos reportes fácilmente traducibles, los cuidadores de diversos orígenes pueden compartir una comprensión unificada de las necesidades del cliente, mejorando la calidad de la atención.

Con la solución transformada implementada, las operaciones diarias de Benete funcionan mejor y están más optimizadas. Los equipos de atención se liberan de la extracción e interpretación manual de datos gracias al rápido acceso a los resúmenes, lo que ahorra tiempo y aumenta la eficiencia. En particular, hay una reducción del 90 % en el tiempo necesario para comprender los datos de los clientes, ya que las enfermeras ahora solo tardan un minuto, no diez, como antes, en comprender los gráficos. Esta reducción se traduce en 30 minutos de ahorro de tiempo diario por enfermera, ya que este ejercicio se realiza tres veces al día por cliente.

Lo que Benete necesitaba no era un chatbot para direccionar 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: la atención y el apoyo a los ancianos. 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, garantizando que la información se transmita en el formato más preparado para la toma de decisiones.

En una industria tradicional donde la mano de obra es fundamental, Benete es líder y emplea una solución crítica para interpretar datos y obtener información para un proceso de reportes acelerado. Ahora, luego del exitoso piloto, Benete puede proporcionar una plataforma capaz de personalizar en función de las necesidades únicas de los usuarios finales. Los objetivos finales de Benete son mejorar aún más los resultados de los pacientes, brindar una mejor atención preventiva y aliviar las cargas administrativas del personal de atención.

Benete (enlace externo a ibm.com) es una compañía de software con sede en Finlandia especializada en tecnología para la atención eficiente de personas mayores, proporcionando datos oportunos y precisos a organizaciones e individuos para una atención personalizada. Sus servicios incluyen modelos de atención preventiva que ahorran costos, posibilitan una alta eficiencia asistencial y mejoran la calidad de vida de las personas mayores.