Quantumrun

KREDIT ZA SLIKU:

iStock

AI poboljšava rezultate pacijenata: Je li AI naš najbolji zdravstveni radnik do sada?

Kako nedostatak radnika i rastući troškovi muče zdravstvenu industriju, pružaoci usluga se oslanjaju na AI kako bi nadoknadili gubitke.

Autor:
Ime autora
Quantumrun Foresight
Decembar 13, 2023

Sažetak uvida

Američki zdravstveni sistem, usred izazova kao što su starenje stanovništva i nedostatak osoblja, sve više usvaja AI i njegu zasnovanu na vrijednosti kako bi poboljšao ishode pacijenata i upravljao troškovima. Kako je planirano da potrošnja na zdravstvenu zaštitu dosegne 6 biliona dolara do 2027. godine, AI se koristi za poboljšanje dijagnoze, planiranja liječenja i operativne efikasnosti. Međutim, ova promjena također donosi rizike poput regulatornih izazova i potencijalne štete za pacijente zbog AI grešaka. Ova evolucija u zdravstvu postavlja kritična pitanja o budućoj ulozi zdravstvenih radnika, polisama osiguranja za AI i neophodnosti strožeg državnog nadzora nad primjenom AI u zdravstvu.

AI poboljšava kontekst ishoda pacijenata

Predviđa se da će potrošnja na zdravstvenu zaštitu u SAD dostići 6 biliona dolara do 2027. Međutim, zdravstveni radnici nisu u stanju da održe korak sa sve većim zahtjevima starenja stanovništva i masovnih ostavki u industriji. Udruženje američkih medicinskih koledža izvijestilo je da bi do 38,000. mogao postojati deficit od oko 124,000 do 2034 ljekara. U međuvremenu, bolnička radna snaga se smanjila za skoro 90,000 od marta 2020., prema američkom Birou za statistiku rada. U borbi protiv ovih alarmantnih brojeva, zdravstveni sektor se okreće AI. Osim toga, prema anketi zdravstvenih rukovodilaca koju je proveo pružalac usluga Optum, 96 posto vjeruje da AI može omogućiti ciljeve zdravstvene jednakosti tako što će osigurati dosljedan kvalitet skrbi.

Platforme i alati koji koriste AI tehnologije su dobro pozicionirani da podrže i povećaju produktivnost pružalaca zdravstvenih usluga uz poboljšanje ishoda pacijenata. Ove tehnologije uključuju automatizovane sisteme koji poboljšavaju vizuelnu percepciju, dijagnoze i predviđanja, i besprekornu obradu podataka. Koristeći informacije o pacijentima, AI može identificirati one koji su pod najvećim rizikom i preporučiti tretmane na osnovu medicinske dokumentacije i povijesti. AI također može pomoći kliničarima da donesu bolje procjene, a pomogao je i u razvoju lijekova, prilagođenoj medicini i praćenju pacijenata.

Ometajući uticaj

AI ima mnogo prednosti za brigu o pacijentima. Prvo, AI može pomoći doktorima da probave i pojednostave podatke, omogućavajući im da se usredsrede na historiju svojih pacijenata i potencijalne potrebe. AI je takođe ugrađen u sisteme elektronskih zdravstvenih kartona (EHR) kako bi se identifikovale, procenile i smanjile pretnje bezbednosti pacijenata. Tehnologija također može ciljati na jedinstvene simptome i stratificirati ozbiljnost rizika za svakog pacijenta, osiguravajući da dobije najbolji mogući plan liječenja. Konačno, AI može mjeriti kvalitet njege koja se pruža pacijentima, uključujući identifikaciju nedostataka i područja za poboljšanje. Tumačenje podataka o pacijentima putem AI također može pomoći bolnicama u ubrzavanju odgovora na terapije, pojednostavljivanju procesa i omogućavanju osoblju da troši manje vremena na dugotrajne procedure i ručne aktivnosti. Osim toga, poboljšana efikasnost smanjuje troškove, što rezultira posvećenijom brigom o pacijentima, efikasnom bolničkom administracijom i smanjenim stresom za svo medicinsko osoblje.

Međutim, kako se AI sve više koristi u zdravstvu, nekoliko rizika i poteškoća može se pojaviti na ličnom, makro nivou (npr. regulativa i politike) i tehničkom nivou (npr. upotrebljivost, performanse, privatnost podataka i sigurnost). Na primjer, široko rasprostranjeni AI neuspjeh može rezultirati značajnim ozljedama pacijenata u usporedbi s malim brojem ozljeda pacijenata koji su rezultat greške provajdera. Bilo je i slučajeva kada su konvencionalne analitičke metode nadmašile pristupe mašinskom učenju. Stoga je od ključne važnosti razumjeti i korisne i štetne efekte AI na ishode sigurnosti pacijenata jer AI ima tako širok raspon efikasnosti.

Šire implikacije AI za poboljšanje ishoda pacijenata

Moguće implikacije koje AI poboljšava ishode pacijenata mogu uključivati:

Više preduzeća i klinika vezanih za zdravstvenu zaštitu oslanjaju se na AI za automatizaciju što više zadataka koji se ponavljaju kako bi se zdravstveni radnici mogli fokusirati na pružanje njege veće vrijednosti.
Zdravstveni radnici se sve više oslanjaju na AI alate koji im pomažu i usmjeravaju ih u donošenju odluka i upravljanju brigom o pacijentima.
Doktori postaju zdravstveni konsultanti koji se fokusiraju na kreiranje tretmana umjesto na prvenstveno dijagnosticiranje pacijenata jer će AI na kraju moći precizno odrediti bolesti putem mašinskog učenja.
Osiguravajuće kompanije dodaju opciju osiguranja od kvarova AI kao što su pogrešne dijagnoze.
Pojačani državni regulatorni nadzor nad načinom na koji se AI koristi u zdravstvu i ograničenja njegovih mogućnosti dijagnostike.