Quantumrun

IRUDIAREN KREDITUA:

iStock

AI-ak pazienteen emaitzak hobetzen ditu: AI al da gure osasun-langile onena oraindik?

Langileen eskasia eta kostuak gero eta handiagoak osasun-industrian eragiten dutenez, hornitzaileak AI-n oinarritzen dira galerak konpentsatzeko.

Egilea:
Egilearen izena
Quantumrun Prospektiba
Abenduaren 13, 2023

Ikuspegiaren laburpena

AEBetako osasun sistemak, biztanleria zahartzea eta langileen eskasia bezalako erronken artean, gero eta gehiago hartzen du IA eta balioetan oinarritutako arreta pazienteen emaitzak hobetzeko eta kostuak kudeatzeko. 6rako osasun-gastua 2027 bilioi dolarra iritsiko denez, IA erabiltzen ari da diagnostikoak, tratamenduaren plangintza eta eraginkortasun operatiboa hobetzeko. Dena den, aldaketa honek arauzko erronkak eta pazientearen balizko kalteak bezalako arriskuak ere ekartzen ditu AI akatsen ondorioz. Osasungintzako bilakaera honek galdera kritikoak sortzen ditu osasun-langileen etorkizuneko eginkizunari, AI-rako aseguru-polizek eta AIren aplikazioari osasungintzan gobernuaren gainbegiratze zorrotzago baten beharrari buruz.

IAk pazienteen emaitzen testuingurua hobetzen du

AEBetako osasun-gastua 6rako 2027 bilioi dolar dolarra iritsiko dela aurreikusten da. Hala ere, osasun-hornitzaileak ez dira gai biztanleria zahartzearen eta sektoreko dimisio masiboen eskaerei jarraitzeko. Amerikako Medikuntza Elkargoen Elkarteak jakinarazi zuen 38,000rako 124,000 eta 2034 mediku inguruko defizita egon daitekeela. Bien bitartean, ospitaleko langileak ia 90,000 gutxitu dira 2020ko martxotik, AEBetako Lan Estatistiken Bulegoaren arabera. Zenbaki kezkagarri horiei aurre egiteko, osasun-sektorea AIra jotzen ari da. Gainera, Optum hornitzaileak egindako osasun-arduradunei egindako inkestaren arabera, ehuneko 96k uste du AI-ak osasun-berdintasuneko helburuak ahalbidetu ditzakeela, arreta-kalitate koherentea bermatuz.

AI teknologiak aprobetxatzen dituzten plataformak eta tresnak ondo kokatuta daude osasun-hornitzaileen produktibitatea laguntzeko eta areagotzeko, pazienteen emaitzak hobetzen dituzten bitartean. Teknologia horien artean ikusmen-pertzepzioa, diagnostikoak eta iragarpenak eta datu-prozesatzea hobetzen duten sistema automatizatuak daude. Pazientearen informazioa erabiliz, AI-k arrisku gehien dutenak identifikatu ditzake eta tratamenduak gomenda ditzake mediku-erregistroetan eta historian oinarrituta. AIak ere lagundu diezaieke medikuei epaiketa hobeak egiten, eta sendagaien garapenean, pertsonalizatutako medikuntzan eta pazienteen jarraipena egin du.

Eragin disruptiboa

IAk onura asko ditu pazientearen arretarako. Lehenik eta behin, IAk medikuei datuak digeritzen eta arintzen lagun diezaieke, pazienteen historian eta beharrizan potentzialetan zentratu ahal izateko. AI osasun-erregistro elektronikoetan (EHR) sistemetan ere sartu da pazientearen segurtasunerako mehatxuak identifikatzeko, ebaluatzeko eta murrizteko. Teknologiak sintoma bereziak ere bidera ditzake eta paziente bakoitzaren arriskuaren larritasuna estratifikatu, ahalik eta tratamendu plan onena jasotzen dutela ziurtatuz. Azkenik, AIk pazienteei ematen zaien arretaren kalitatea neur dezake, hutsuneak eta hobetzeko eremuak identifikatuz barne. Pazientearen datuak AI bidez interpretatzeak ere lagun dezake ospitaleei terapien erantzunak bizkortzen, prozesuak arintzen eta langileek denbora gutxiago behar duten prozeduretan eta eskuzko jardueretan denbora gutxiago eman dezaten. Gainera, eraginkortasun handiagoak kostuak murrizten ditu, pazientearen arreta dedikatuagoa, ospitaleko administrazio eraginkorra eta estresa murriztea lortuz mediku langile guztientzat.

Hala ere, AI osasunean gero eta gehiago erabiltzen denez, hainbat arrisku eta zailtasun azaleratu daitezke maila pertsonalean, makro-mailan (adibidez, araudia eta politikak) eta maila teknikoan (adibidez, erabilgarritasuna, errendimendua, datuen pribatutasuna eta segurtasuna). Esate baterako, hedatutako AI-aren hutsegite batek pazientearen lesio garrantzitsuak eragin ditzake hornitzaile baten akatsen ondorioz gaixoaren lesio kopuru txiki batekin alderatuta. Metodo analitiko konbentzionalek ikaskuntza automatikoaren ikuspegiak gainditu zituzten kasuak ere egon dira. Beraz, ezinbestekoa da AIren eragin onuragarriak eta kaltegarriak pazienteen segurtasunaren emaitzetan ulertzea, AIk eraginkortasun zabala duelako.

AIren inplikazio zabalagoak pazienteen emaitzak hobetzeko

Gaixoen emaitzak hobetzeko AIren ondorio posibleak honako hauek izan daitezke:

Osasunarekin lotutako negozio eta klinika gehiago AI-n oinarritzen dira ahalik eta zeregin errepikakor gehien automatizatzeko, osasun-langileek balio handiagoko arreta eskaintzera bideratu ahal izateko.
Osasun-langileek gero eta gehiago konfiantza dute AI tresnetan, erabakiak hartzeko eta pazienteen arretaren kudeaketan laguntzeko eta gidatzeko.
Medikuak pazienteak diagnostikatu beharrean tratamenduak lantzera bideratzen diren osasun-aholkulari bilakatzen dira, azkenean AIak gai izango dira ikaskuntza automatikoaren bidez gaixotasunak zehaztasunez zehazteko.
Aseguru konpainiek diagnostiko okerrak bezalako AI akatsen aurka aseguratzeko aukera gehitzen dute.
Gobernuaren arauzko gainbegiratzea areagotu egin da AI osasunean nola erabiltzen den eta bere diagnostiko gaitasunen mugei buruz.