Existe un creciente entusiasmo en Estados Unidos sobre el uso de registros médicos electrónicos (EMR ) en pacientes ambulatorios. Se han destinado importantes sumas de dinero para subsidiar la adopción de esta tecnología por parte de los médicos. La revista Family Medicine destaca en un artículo tanto las promesas como las desventajas de esta tecnología.
Un estudio de Schriefer et al mostró que la adición de instrucciones para los pacientes con un alto índice de masa corporal (IMC) dio lugar a una mayor tasa de diagnóstico de obesidad y de indicaciones de tratamiento con dieta y ejercicio. Establecer cuando un paciente es obeso no es una dificultad ni una novedad para el médico, pero el hecho de que la computadora lo marque claramente seguramente es un estímulo adicional para que el profesional actúe al respecto. Otros estudios también mostraron que los sistemas EMR alentaron a la necesaria toma de medidas contra la faringitis estreptocócica, la diabetes y la hipertensión.
Existen diversos tipos de implementación del registro electrónico que afectan los resultados. En situaciones donde el paciente es visto por varios médicos distintos, el registro electrónico mejora al manual, ya que evita la dificultad de leer la famosa mala caligrafía de los colegas. Pero además, al desaparecer la protección de la mala caligrafía, los usuarios del sistema se sienten más obligados a escribir correcta y completamente los datos requeridos. Y dado que el sistema muchas veces exige el ingreso de ciertos datos, también desaparece la excusa del olvido en los registros.
También esto se aplica al personal auxiliar, porque al tener acceso a los datos ingresados por el médico en forma clara e indicativa, pueden y deben realizar las tareas adicionales que les pudieran corresponder, como realizar mediciones o tomas de muestras, pedir al paciente que llene formularios o que se comprometa con otras etapas del proceso de atención.
Los sistemas automatizados con “inteligencia artificial” que ayudan al médico a realizar su tarea, pueden ser una ayuda o un incordio, pero en la medida en que son más completos y están mejor implementados, ayudan significativamente. Por ejemplo, un médico puede recibir una advertencia de parte del sistema de que no está pidiendo suficientes estudios para cierta cualidad de pacientes. Por ejemplo, que no pide serología para venéreas a adultos jóvenes. Y esto tiene una base estadística, que surge de comparar la actividad de un usuario del sistema con el promedio general de los usuarios, por tanto hay chance de que la computadora, muy a pesar del médico usuario, tenga razón y sepa en un caso más medicina que el propio médico.