Quantumrun

BILDA KREDITO:

iStock

AI plibonigas pacientajn rezultojn: Ĉu AI estas nia plej bona sanlaboristo ankoraŭ?

Ĉar labormanko kaj kreskantaj kostoj plagas la sanindustrion, provizantoj fidas je AI por kompensi la perdojn.

Aŭtoro:
Aŭtora nomo
Quantumrun Foresight
Decembro 13, 2023

Enrigarda resumo

La usona sansistemo, meze de defioj kiel maljuniĝanta populacio kaj manko de dungitoj, ĉiam pli adoptas AI kaj valorbazitan prizorgon por plibonigi pacientajn rezultojn kaj administri kostojn. Ĉar sanelspezo estas preta atingi $ 6 duilionojn antaŭ 2027, AI estas uzata por plibonigi diagnozojn, kuracplanadon kaj operacian efikecon. Tamen, ĉi tiu ŝanĝo ankaŭ alportas riskojn kiel reguligaj defioj kaj ebla pacienca damaĝo pro AI-eraroj. Ĉi tiu evoluo en sanservo levas kritikajn demandojn pri la estonta rolo de sanlaboristoj, asekuroj por AI, kaj la neceso por pli strikta registara superrigardo pri la apliko de AI en sanservo.

AI plibonigas paciencan rezultojn kuntekston

Oni antaŭvidas, ke la usonaj sanaj elspezoj atingos USD $6 bilionojn antaŭ 2027. Tamen, sanprovizantoj ne kapablas daŭrigi la kreskantajn postulojn de maljuniĝanta populacio kaj amasaj eksiĝoj en la industrio. La Asocio de Usonaj Medicinaj Kolegioj raportis, ke povus esti deficito de ĉirkaŭ 38,000 ĝis 124,000 kuracistoj ĝis 2034. Dume, la hospitala laborforto malpliiĝis je preskaŭ 90,000 ekde marto 2020, laŭ la Usona Oficejo pri Laborista Statistiko. Por kontraŭbatali ĉi tiujn alarmajn nombrojn, la sansektoro turnas sin al AI. Krome, laŭ enketo de sanzorgaj ekzekutivoj farita de provizanto Optum, 96 procentoj kredas, ke AI povas ebligi sanecajn celojn certigante konsekvencan kvaliton de prizorgo.

Platformoj kaj iloj utiligantaj AI-teknologiojn estas bone poziciigitaj por subteni kaj pliigi la produktivecon de sanprovizantoj dum plibonigo de pacientaj rezultoj. Ĉi tiuj teknologioj inkluzivas aŭtomatigitajn sistemojn, kiuj plibonigas vidan percepton, diagnozojn kaj prognozojn, kaj senjuntan datumtraktadon. Uzante pacientajn informojn, AI povas identigi tiujn plej riskajn kaj rekomendi traktadojn bazitajn sur medicinaj registroj kaj historio. AI ankaŭ povas helpi kuracistojn fari pli bonajn juĝojn, kaj ĝi helpis disvolviĝon de drogoj, personigitan medicinon kaj paciencan monitoradon.

Disrompa efiko

AI havas multajn avantaĝojn por pacienca prizorgado. Unue, AI povas helpi kuracistojn digesti kaj simpligi datumojn, permesante al ili koncentriĝi pri la historioj kaj eblaj bezonoj de siaj pacientoj. AI ankaŭ estis integrigita en elektronikajn sanarkivojn (EHR) sistemojn por identigi, taksi kaj redukti minacojn al pacienca sekureco. La teknologio ankaŭ povas celi unikajn simptomojn kaj stratigi riskon por ĉiu paciento, certigante, ke ili ricevas la plej bonan eblan kuracplanon. Fine, AI povas mezuri la kvaliton de prizorgado liverita al pacientoj, inkluzive de identigado de mankoj kaj areoj por plibonigo. Interpreti pacientajn datumojn per AI ankaŭ povas helpi hospitalojn akceli respondojn al terapioj, simpligi procezojn kaj permesi al dungitaro pasigi malpli da tempo por tempopostulaj proceduroj kaj manaj agadoj. Krome, plibonigita efikeco malaltigas kostojn, rezultigante pli diligentan paciencan prizorgadon, efikan hospitaladministradon kaj reduktitan streson por ĉiuj medicinaj dungitoj.

Tamen, ĉar AI estas ĉiam pli uzata en sanservo, pluraj riskoj kaj malfacilaĵoj povas ekaperi je la persona, makro-nivelo (ekz., reguligo kaj politikoj), kaj teknikaj niveloj (ekz., uzeblo, efikeco, datuma privateco kaj sekureco). Ekzemple, ĝeneraligita AI-malsukceso povas rezultigi signifajn pacientajn vundojn kompare kun malgranda nombro da pacientaj vundoj rezultantaj de eraro de provizanto. Okazis ankaŭ kazoj kiam konvenciaj analizaj metodoj superis maŝinlernajn alirojn. Tiel, estas kritike kompreni ambaŭ la utilajn kaj damaĝajn efikojn de AI al paciencaj sekurecrezultoj ĉar AI havas tiom larĝan gamon de efikeco.

Pli larĝaj implicoj de AI pliboniganta pacientajn rezultojn

Eblaj implicoj de AI pliboniganta pacientajn rezultojn povas inkluzivi:

Pli da kuracistaj entreprenoj kaj klinikoj fidantaj je AI por aŭtomatigi kiel eble plej multajn ripetajn taskojn, por ke sanlaboristoj povu koncentriĝi pri disponigado de pli altvalora prizorgado.
Sanlaboristoj ĉiam pli dependas de AI-iloj por helpi kaj gvidi ilin en decidado kaj pacienca prizorgado.
Kuracistoj fariĝantaj sankonsilistoj, kiuj fokusiĝas pri kreado de traktadoj anstataŭ ĉefe diagnozi pacientojn, ĉar AI fine povos precize determini malsanojn per maŝina lernado.
Asekurkompanioj aldonante la eblon certigi kontraŭ AI-fiaskoj kiel misdiagnozoj.
Pliigita registara reguliga superrigardo pri kiel AI estas uzata en sanservo kaj la limoj de ĝiaj diagnozaj kapabloj.