AI forbedrer patientresultater: Er AI vores bedste sundhedsmedarbejder endnu?

• Forfatter:
• Forfatter navn

  Quantumrun Foresight
• 13. December, 2023

Oversigt over indsigt

Det amerikanske sundhedssystem, midt i udfordringer som en aldrende befolkning og personalemangel, anvender i stigende grad AI og værdibaseret pleje for at forbedre patientresultater og styre omkostninger. Da sundhedsudgifterne er sat til at nå $6 billioner i 2027, bliver kunstig intelligens brugt til at forbedre diagnoser, behandlingsplanlægning og operationel effektivitet. Men dette skift medfører også risici som regulatoriske udfordringer og potentiel patientskade på grund af AI-fejl. Denne udvikling i sundhedsvæsenet rejser kritiske spørgsmål om sundhedspersonalets fremtidige rolle, forsikringspolicer for AI og nødvendigheden af ​​strengere regeringsovervågning af AI's anvendelse i sundhedsvæsenet.

AI forbedrer konteksten for patientresultater

De amerikanske sundhedsudgifter forventes at nå op på 6 billioner USD i 2027. Sundhedsudbydere er dog ikke i stand til at følge med de stigende krav fra en aldrende befolkning og massefratrædelser i industrien. Association of American Medical Colleges rapporterede, at der kunne være et underskud på omkring 38,000 til 124,000 læger i 2034. I mellemtiden er hospitalets arbejdsstyrke faldet med næsten 90,000 siden marts 2020, ifølge US Bureau of Labor Statistics. For at bekæmpe disse alarmerende tal henvender sundhedssektoren sig til kunstig intelligens. Derudover mener 96 procent ifølge en undersøgelse blandt sundhedsledere foretaget af udbyderen Optum, at kunstig intelligens kan muliggøre mål for sundhedens ligestilling ved at sikre ensartet plejekvalitet.

Platforme og værktøjer, der udnytter AI-teknologier, er godt positionerede til at understøtte og øge produktiviteten hos sundhedsudbydere og samtidig forbedre patientresultaterne. Disse teknologier omfatter automatiserede systemer, der forbedrer visuel opfattelse, diagnoser og forudsigelser og problemfri databehandling. Ved hjælp af patientoplysninger kan AI identificere dem, der har størst risiko, og anbefale behandlinger baseret på medicinske journaler og historie. AI kan også hjælpe klinikere med at foretage bedre vurderinger, og det har hjulpet lægemiddeludvikling, tilpasset medicin og patientovervågning.

Forstyrrende påvirkning

AI har mange fordele for patientbehandling. For det første kan AI hjælpe læger med at fordøje og strømline data, så de kan fokusere på deres patienters historie og potentielle behov. AI er også blevet indarbejdet i elektroniske sundhedsjournalsystemer (EPJ) for at identificere, evaluere og reducere trusler mod patientsikkerheden. Teknologien kan også målrette mod unikke symptomer og stratificere risikoens sværhedsgrad for hver patient, hvilket sikrer, at de får den bedst mulige behandlingsplan. Endelig kan AI måle kvaliteten af ​​den pleje, der leveres til patienter, herunder at identificere huller og områder for forbedring. Fortolkning af patientdata gennem AI kan også hjælpe hospitaler med at fremskynde reaktioner på terapier, strømline processer og give personalet mulighed for at bruge mindre tid på tidskrævende procedurer og manuelle aktiviteter. Derudover sænker øget effektivitet omkostningerne, hvilket resulterer i mere dedikeret patientbehandling, effektiv hospitalsadministration og reduceret stress for alt medicinsk personale.

Men da kunstig intelligens i stigende grad bliver brugt i sundhedsvæsenet, kan adskillige risici og vanskeligheder dukke op på det personlige, makroniveau (f.eks. regulering og politikker) og tekniske niveauer (f.eks. brugervenlighed, ydeevne, databeskyttelse og sikkerhed). For eksempel kan en udbredt AI-fejl resultere i betydelige patientskader sammenlignet med et lille antal patientskader som følge af en udbyders fejl. Der har også været tilfælde, hvor konventionelle analysemetoder overgik maskinlæringstilgange. Det er således afgørende at forstå både AI's gavnlige og skadelige virkninger på patientsikkerhedsresultater, fordi AI har så bred en række af effektivitet.

Bredere implikationer af AI, der forbedrer patientresultater

Mulige implikationer af AI, der forbedrer patientresultater, kan omfatte: 

• Flere sundhedsrelaterede virksomheder og klinikker, der er afhængige af kunstig intelligens til at automatisere så mange gentagne opgaver som muligt, så sundhedspersonale kan fokusere på at yde pleje af højere værdi.
• Sundhedspersonale er i stigende grad afhængige af AI-værktøjer til at hjælpe og vejlede dem i beslutningstagning og patientbehandling.
• Læger bliver sundhedskonsulenter, der fokuserer på at lave behandlinger i stedet for primært at diagnosticere patienter, da AI i sidste ende vil være i stand til præcist at bestemme sygdomme gennem maskinlæring.
• Forsikringsselskaber tilføjer muligheden for at forsikre sig mod AI-fejl som fejldiagnoser.
• Øget myndighedskontrol med, hvordan kunstig intelligens bruges i sundhedsvæsenet og grænserne for dets diagnosemuligheder.

Spørgsmål at kommentere på

• Ville du være okay med, at AI overvåger dine sundhedsprocedurer?
• Hvad er de andre potentielle udfordringer ved at implementere kunstig intelligens i sundhedsvæsenet?