Noticias | Inteligencia artificial y telemedicina: cómo Fast Track to Fertility está transformando la atención de la fertilidad
Para las familias que afrontan infertilidad, el tiempo es especialmente valioso. Sin embargo, las largas esperas y los procesos complejos hacen que muchos pacientes abandonen antes de comenzar el tratamiento. Según una nueva investigación de Penn Medicine publicada en NEJM Catalyst, un programa innovador llamado Fast Track to Fertility redujo a la mitad el tiempo transcurrido desde el primer contacto hasta el tratamiento, lo que permitió a los pacientes comenzar unas seis semanas antes.
Las esperas más cortas para el tratamiento ayudan a más pacientes a iniciar la atención de la fertilidad
Tras la introducción de Fast Track to Fertility, la espera media de los nuevos pacientes desde la consulta inicial hasta el tratamiento se redujo de 97 días a 41 días. El programa también mejoró significativamente el acceso, al aumentar en 24% el número de nuevos pacientes que recibieron tratamiento. En Estados Unidos, una de cada ocho parejas tiene problemas de fertilidad. Desde que se convirtió en el modelo asistencial estándar del Departamento de Obstetricia y Ginecología de Penn Medicine, el programa ha ayudado a más de 1000 nuevos pacientes a comenzar el tratamiento de fertilidad.
«La gran mayoría de los pacientes que buscan atención de la fertilidad llevan más de un año intentando concebir, por lo que sufren un estrés emocional considerable y quieren comenzar el tratamiento rápidamente», afirmó la autora principal y cofundadora de Fast Track to Fertility, Anuja Dokras, MD, PhD, profesora de Obstetricia y Ginecología. «Nuestros resultados muestran que el programa acorta sustancialmente los tiempos de espera y ayuda a más personas a comenzar antes el tratamiento».
Uso de la telemedicina y la inteligencia artificial para mejorar la eficiencia del tratamiento de fertilidad
A medida que ha aumentado la demanda de atención de la fertilidad, las largas esperas para las citas se han vuelto habituales en los centros de infertilidad. Fast Track to Fertility utiliza la telemedicina para agilizar la admisión de pacientes mediante el programa Innovation Accelerator del Penn Medicine Center for Health Care Innovation.
Un pequeño equipo de profesionales sanitarios con práctica avanzada garantiza que los pacientes reciban rápidamente una consulta inicial de telemedicina. Los pacientes también pueden incorporarse a un sistema de mensajería de texto guiado por inteligencia artificial que simplifica las pruebas de fertilidad. Estas suelen incluir análisis de sangre, ecografías, radiografías y un análisis de semen. Algunas pruebas deben programarse según el ciclo menstrual, por lo que una coordinación eficiente es esencial.
«La principal ventaja del sistema es que el recorrido de atención de la fertilidad comienza en cuanto el paciente se pone en contacto con nosotros», explicó la autora principal y cofundadora del programa, Suneeta Senapati, MD, MSCE, profesora adjunta de Obstetricia y Ginecología. «El tratamiento de la infertilidad implica a ambos miembros de la pareja, y las pruebas son complejas y dependen del momento adecuado. Nuestro objetivo es ayudar a los pacientes a completar rápidamente cada paso necesario y con la menor confusión posible».
Programa piloto inicial: grandes reducciones en los tiempos de espera y las citas perdidas
Durante el programa piloto inicial, el programa utilizó personal de apoyo humano en lugar de inteligencia artificial para probar el sistema. El proceso redujo el tiempo desde el primer contacto hasta completar la visita del nuevo paciente en 88%, hasta una media de solo 4 días. Los participantes no tuvieron que hacer llamadas adicionales para preguntar por los pasos siguientes, mientras que 25% de los no participantes pidieron ayuda porque el proceso no estaba claro.
En el análisis más reciente de 2021, el programa se había ampliado hasta convertirse en el modelo asistencial estándar del Departamento de Obstetricia y Ginecología de Penn Medicine. Redujo a la mitad los tiempos de espera para el tratamiento y disminuyó la tasa de citas perdidas de 40% a 20%. Dokras señaló que es difícil volver a asignar rápidamente las citas perdidas en la atención de la fertilidad, donde el tiempo es esencial, por lo que reducirlas permite que más pacientes reciban tratamiento antes.
Perspectivas de futuro: salud digital para apoyar una atención personalizada de la fertilidad
Tanto los pacientes como los profesionales sanitarios con práctica avanzada que gestionan el sistema declararon estar muy satisfechos. El equipo espera ampliar el modelo para ofrecer un apoyo más integral.
Senapati afirmó: «Los modelos de atención innovadores como este no pretenden sustituir a los médicos. Mejoran la eficiencia para que los profesionales clínicos y los equipos de atención al paciente puedan responder a la creciente demanda sin dejar de ofrecer una atención personalizada. En última instancia, esto nos da más tiempo para centrarnos en lo que más importa: ayudar a los pacientes a formar sus familias».
Fuente de la historia:
Recopilado en línea
Autor LinkedIVF TeamPublicado 2025-03-17
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Noticias | Inteligencia artificial y telemedicina: cómo Fast Track to Fertility está transformando la atención de la fertilidad
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Para las familias que afrontan infertilidad, el tiempo es especialmente valioso. Sin embargo, las largas esperas y los procesos complejos hacen que muchos pacientes abandonen antes de comenzar el tratamiento. Según una nueva investigación de Penn Medicine publicada en NEJM Catalyst, un programa innovador llamado Fast Track to Fertility redujo a la mitad el tiempo transcurrido desde el primer contacto hasta el tratamiento, lo que permitió a los pacientes comenzar unas seis semanas antes.
Las esperas más cortas para el tratamiento ayudan a más pacientes a iniciar la atención de la fertilidad
Tras la introducción de Fast Track to Fertility, la espera media de los nuevos pacientes desde la consulta inicial hasta el tratamiento se redujo de 97 días a 41 días. El programa también mejoró significativamente el acceso, al aumentar en 24% el número de nuevos pacientes que recibieron tratamiento. En Estados Unidos, una de cada ocho parejas tiene problemas de fertilidad. Desde que se convirtió en el modelo asistencial estándar del Departamento de Obstetricia y Ginecología de Penn Medicine, el programa ha ayudado a más de 1000 nuevos pacientes a comenzar el tratamiento de fertilidad.
«La gran mayoría de los pacientes que buscan atención de la fertilidad llevan más de un año intentando concebir, por lo que sufren un estrés emocional considerable y quieren comenzar el tratamiento rápidamente», afirmó la autora principal y cofundadora de Fast Track to Fertility, Anuja Dokras, MD, PhD, profesora de Obstetricia y Ginecología. «Nuestros resultados muestran que el programa acorta sustancialmente los tiempos de espera y ayuda a más personas a comenzar antes el tratamiento».
Uso de la telemedicina y la inteligencia artificial para mejorar la eficiencia del tratamiento de fertilidad
A medida que ha aumentado la demanda de atención de la fertilidad, las largas esperas para las citas se han vuelto habituales en los centros de infertilidad. Fast Track to Fertility utiliza la telemedicina para agilizar la admisión de pacientes mediante el programa Innovation Accelerator del Penn Medicine Center for Health Care Innovation.
Un pequeño equipo de profesionales sanitarios con práctica avanzada garantiza que los pacientes reciban rápidamente una consulta inicial de telemedicina. Los pacientes también pueden incorporarse a un sistema de mensajería de texto guiado por inteligencia artificial que simplifica las pruebas de fertilidad. Estas suelen incluir análisis de sangre, ecografías, radiografías y un análisis de semen. Algunas pruebas deben programarse según el ciclo menstrual, por lo que una coordinación eficiente es esencial.
«La principal ventaja del sistema es que el recorrido de atención de la fertilidad comienza en cuanto el paciente se pone en contacto con nosotros», explicó la autora principal y cofundadora del programa, Suneeta Senapati, MD, MSCE, profesora adjunta de Obstetricia y Ginecología. «El tratamiento de la infertilidad implica a ambos miembros de la pareja, y las pruebas son complejas y dependen del momento adecuado. Nuestro objetivo es ayudar a los pacientes a completar rápidamente cada paso necesario y con la menor confusión posible».
Programa piloto inicial: grandes reducciones en los tiempos de espera y las citas perdidas
Durante el programa piloto inicial, el programa utilizó personal de apoyo humano en lugar de inteligencia artificial para probar el sistema. El proceso redujo el tiempo desde el primer contacto hasta completar la visita del nuevo paciente en 88%, hasta una media de solo 4 días. Los participantes no tuvieron que hacer llamadas adicionales para preguntar por los pasos siguientes, mientras que 25% de los no participantes pidieron ayuda porque el proceso no estaba claro.
En el análisis más reciente de 2021, el programa se había ampliado hasta convertirse en el modelo asistencial estándar del Departamento de Obstetricia y Ginecología de Penn Medicine. Redujo a la mitad los tiempos de espera para el tratamiento y disminuyó la tasa de citas perdidas de 40% a 20%. Dokras señaló que es difícil volver a asignar rápidamente las citas perdidas en la atención de la fertilidad, donde el tiempo es esencial, por lo que reducirlas permite que más pacientes reciban tratamiento antes.
Perspectivas de futuro: salud digital para apoyar una atención personalizada de la fertilidad
Tanto los pacientes como los profesionales sanitarios con práctica avanzada que gestionan el sistema declararon estar muy satisfechos. El equipo espera ampliar el modelo para ofrecer un apoyo más integral.
Senapati afirmó: «Los modelos de atención innovadores como este no pretenden sustituir a los médicos. Mejoran la eficiencia para que los profesionales clínicos y los equipos de atención al paciente puedan responder a la creciente demanda sin dejar de ofrecer una atención personalizada. En última instancia, esto nos da más tiempo para centrarnos en lo que más importa: ayudar a los pacientes a formar sus familias».
Fuente de la historia:
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