Quantumrun

KREDIT ZA SLIKE:

Istockphoto

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

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

Autor:
ime autora
Quantumrun Foresight
Prosinac 13, 2023

Sažetak uvida

Američki zdravstveni sustav, usred izazova poput starenja stanovništva i nedostatka osoblja, sve više usvaja umjetnu inteligenciju i skrb temeljenu na vrijednostima kako bi poboljšao ishode pacijenata i upravljao troškovima. Kako bi potrošnja na zdravstvo trebala doseći 6 trilijuna dolara do 2027., AI se koristi za poboljšanje dijagnoze, planiranje liječenja i operativnu učinkovitost. Međutim, ova promjena donosi i rizike poput regulatornih izazova i potencijalne štete pacijentima zbog pogrešaka umjetne inteligencije. Ova evolucija u zdravstvu postavlja kritična pitanja o budućoj ulozi zdravstvenih radnika, politikama osiguranja za umjetnu inteligenciju i potrebi za strožim državnim nadzorom nad primjenom umjetne inteligencije u zdravstvu.

AI poboljšava kontekst ishoda pacijenata

Predviđa se da će izdaci za zdravstvo u SAD-u dosegnuti 6 trilijuna USD do 2027. Međutim, pružatelji zdravstvenih usluga nisu u stanju pratiti sve veće zahtjeve stanovništva koje stari i masovnih otkaza u industriji. Udruga američkih medicinskih koledža izvijestila je da bi do 38,000. mogao postojati manjak od oko 124,000 2034 do 90,000 2020 liječnika. U međuvremenu, bolnička radna snaga smanjila se za gotovo 96 XNUMX od ožujka XNUMX., prema američkom Uredu za statistiku rada. Kako bi se borio protiv ovih alarmantnih brojki, zdravstveni sektor okreće se umjetnoj inteligenciji. Osim toga, prema anketi koju je proveo pružatelj usluga Optum među zdravstvenim rukovoditeljima, XNUMX posto njih vjeruje da umjetna inteligencija može omogućiti postizanje ciljeva zdravstvene jednakosti osiguravanjem dosljedne kvalitete skrbi.

Platforme i alati koji iskorištavaju tehnologije umjetne inteligencije dobro su pozicionirani za podršku i povećanje produktivnosti pružatelja zdravstvenih usluga uz poboljšanje ishoda za pacijente. Ove tehnologije uključuju automatizirane sustave koji poboljšavaju vizualnu percepciju, dijagnoze i predviđanja te besprijekornu obradu podataka. Koristeći informacije o pacijentima, AI može identificirati one koji su pod najvećim rizikom i preporučiti tretmane na temelju medicinske dokumentacije i povijesti. AI također može pomoći kliničarima da bolje prosuđuju, a pomogla je i razvoju lijekova, prilagođenoj medicini i praćenju pacijenata.

Razarajući učinak

AI ima mnoge prednosti za njegu pacijenata. Prvo, umjetna inteligencija može pomoći liječnicima da probave i pojednostave podatke, omogućujući im da se usredotoče na povijest i potencijalne potrebe svojih pacijenata. AI je također ugrađen u sustave elektroničkih zdravstvenih zapisa (EHR) kako bi se identificirale, procijenile i smanjile prijetnje sigurnosti pacijenata. Tehnologija također može ciljati jedinstvene simptome i stratificirati ozbiljnost rizika za svakog pacijenta, osiguravajući da dobiju najbolji mogući plan liječenja. Konačno, umjetna inteligencija može mjeriti kvalitetu skrbi koja se pruža pacijentima, uključujući identificiranje nedostataka i područja za poboljšanje. Tumačenje podataka pacijenata putem umjetne inteligencije također može pomoći bolnicama u ubrzavanju odgovora na terapije, pojednostavljivanju procesa i dopuštanju osoblju da troši manje vremena na dugotrajne postupke i ručne aktivnosti. Osim toga, poboljšana učinkovitost smanjuje troškove, što rezultira posvećenijom brigom o pacijentima, učinkovitom bolničkom administracijom i smanjenim stresom za cijelo medicinsko osoblje.

Međutim, kako se umjetna inteligencija sve više koristi u zdravstvu, nekoliko rizika i poteškoća može isplivati na osobnu, makrorazinu (npr. regulacija i politika) i na tehničkoj razini (npr. upotrebljivost, izvedba, privatnost podataka i sigurnost). Na primjer, rasprostranjeni kvar umjetne inteligencije može rezultirati značajnim ozljedama pacijenata u usporedbi s malim brojem ozljeda pacijenata koje su rezultat pogreške pružatelja usluga. Također je bilo slučajeva kada su konvencionalne analitičke metode nadmašile pristupe strojnog učenja. Stoga je ključno razumjeti i korisne i štetne učinke AI-a na ishode sigurnosti pacijenata jer AI ima tako širok raspon učinkovitosti.

Šire implikacije umjetne inteligencije na poboljšanje ishoda pacijenata

Moguće implikacije umjetne inteligencije na poboljšanje ishoda pacijenata mogu uključivati:

Više tvrtki i klinika povezanih sa zdravstvenom skrbi oslanjaju se na umjetnu inteligenciju za automatiziranje što je moguće više ponavljajućih zadataka kako bi se zdravstveni radnici mogli usredotočiti na pružanje skrbi veće vrijednosti.
Zdravstveni radnici sve se više oslanjaju na alate umjetne inteligencije koji im pomažu i vode ih u donošenju odluka i upravljanju brigom o pacijentima.
Liječnici postaju zdravstveni savjetnici koji se usredotočuju na izradu tretmana umjesto primarno dijagnosticiranje pacijenata budući da će umjetna inteligencija na kraju moći točno odrediti bolesti pomoću strojnog učenja.
Osiguravajuća društva dodaju opciju osiguranja od kvarova umjetne inteligencije poput pogrešnih dijagnoza.
Pojačani državni regulatorni nadzor nad načinom na koji se umjetna inteligencija koristi u zdravstvu i granicama njezinih dijagnostičkih mogućnosti.