AI verbetert de patiëntresultaten: is AI onze beste zorgverlener tot nu toe?

• Auteur:
• auteursnaam

  Quantumrun-prognose
• 13 december 2023

Samenvatting inzicht

Het Amerikaanse gezondheidszorgsysteem maakt, te midden van uitdagingen zoals een vergrijzende bevolking en personeelstekorten, steeds meer gebruik van AI en op waarde gebaseerde zorg om de patiëntresultaten te verbeteren en de kosten te beheersen. Omdat de uitgaven voor gezondheidszorg in 6 naar verwachting 2027 biljoen dollar zullen bedragen, wordt AI gebruikt om diagnoses, behandelingsplanning en operationele efficiëntie te verbeteren. Deze verschuiving brengt echter ook risico's met zich mee, zoals uitdagingen op het gebied van de regelgeving en potentiële schade voor patiënten als gevolg van AI-fouten. Deze evolutie in de gezondheidszorg roept kritische vragen op over de toekomstige rol van gezondheidswerkers, verzekeringspolissen voor AI en de noodzaak van strenger overheidstoezicht op de toepassing van AI in de gezondheidszorg.

AI verbetert de context van patiëntresultaten

De Amerikaanse gezondheidszorguitgaven zullen naar verwachting tegen 6 2027 biljoen dollar bedragen. Zorgaanbieders zijn echter niet in staat gelijke tred te houden met de toenemende eisen van een vergrijzende bevolking en het massale ontslag in de sector. De Association of American Medical Colleges meldde dat er in 38,000 een tekort van ongeveer 124,000 tot 2034 artsen zou kunnen zijn. Ondertussen is het ziekenhuispersoneel sinds maart 90,000 met bijna 2020 afgenomen, volgens het Amerikaanse Bureau of Labor Statistics. Om deze alarmerende cijfers te bestrijden, wendt de gezondheidszorg zich tot AI. Bovendien is volgens een onderzoek onder leidinggevenden in de gezondheidszorg, uitgevoerd door leverancier Optum, 96 procent van mening dat AI doelstellingen op het gebied van gezondheidsgelijkheid kan verwezenlijken door een consistente kwaliteit van de zorg te garanderen.

Platforms en tools die gebruik maken van AI-technologieën zijn goed gepositioneerd om de productiviteit van zorgverleners te ondersteunen en te verhogen en tegelijkertijd de patiëntresultaten te verbeteren. Deze technologieën omvatten geautomatiseerde systemen die de visuele perceptie, diagnoses en voorspellingen en naadloze gegevensverwerking verbeteren. Met behulp van patiëntinformatie kan AI degenen identificeren die het meeste risico lopen en behandelingen aanbevelen op basis van medische dossiers en geschiedenis. AI kan artsen ook helpen betere beslissingen te nemen en heeft de ontwikkeling van medicijnen, aangepaste medicijnen en patiëntmonitoring bevorderd.

Disruptieve impact

AI heeft veel voordelen voor de patiëntenzorg. Ten eerste kan AI artsen helpen gegevens te verwerken en te stroomlijnen, waardoor ze zich kunnen concentreren op de geschiedenis en potentiële behoeften van hun patiënten. AI is ook opgenomen in systemen voor elektronische medische dossiers (EPD) om bedreigingen voor de patiëntveiligheid te identificeren, evalueren en verminderen. De technologie kan zich ook richten op unieke symptomen en de ernst van de risico's voor elke patiënt indelen, zodat deze het best mogelijke behandelplan krijgt. Ten slotte kan AI de kwaliteit van de zorg die aan patiënten wordt geleverd meten, inclusief het identificeren van lacunes en gebieden die voor verbetering vatbaar zijn. Het interpreteren van patiëntgegevens via AI kan ziekenhuizen ook helpen bij het versnellen van reacties op therapieën, het stroomlijnen van processen en het toestaan ​​dat personeel minder tijd besteedt aan tijdrovende procedures en handmatige activiteiten. Bovendien verlaagt de verbeterde efficiëntie de kosten, wat resulteert in meer toegewijde patiëntenzorg, een efficiënter ziekenhuisbeheer en minder stress voor al het medische personeel.

Naarmate AI echter steeds meer wordt gebruikt in de gezondheidszorg, kunnen er verschillende risico's en problemen aan het licht komen op persoonlijk, macroniveau (bijvoorbeeld regelgeving en beleid) en technisch niveau (bijvoorbeeld bruikbaarheid, prestaties, gegevensprivacy en beveiliging). Een wijdverbreid falen van de AI kan bijvoorbeeld leiden tot aanzienlijk letsel bij patiënten, vergeleken met een klein aantal letsels bij patiënten als gevolg van een fout van de zorgverlener. Er zijn ook gevallen geweest waarin conventionele analytische methoden beter presteerden dan machine learning-benaderingen. Het is dus van cruciaal belang om zowel de gunstige als de schadelijke effecten van AI op de patiëntveiligheid te begrijpen, omdat AI zo’n breed scala aan werkzaamheid heeft.

Bredere implicaties van AI die de patiëntresultaten verbetert

Mogelijke implicaties van AI die de patiëntresultaten verbetert, kunnen zijn: 

• Steeds meer gezondheidszorggerelateerde bedrijven en klinieken vertrouwen op AI om zoveel mogelijk repetitieve taken te automatiseren, zodat gezondheidswerkers zich kunnen concentreren op het leveren van hoogwaardiger zorg.
• Zorgwerkers zijn steeds meer afhankelijk van AI-instrumenten om hen te helpen en te begeleiden bij de besluitvorming en het beheer van de patiëntenzorg.
• Artsen worden gezondheidszorgconsulenten die zich richten op het maken van behandelingen in plaats van in de eerste plaats op het diagnosticeren van patiënten, omdat AI uiteindelijk ziekten nauwkeurig zal kunnen vaststellen door middel van machinaal leren.
• Verzekeringsmaatschappijen voegen de mogelijkheid toe om zich te verzekeren tegen AI-storingen zoals verkeerde diagnoses.
• Toegenomen toezicht door de overheid op de manier waarop AI wordt gebruikt in de gezondheidszorg en de grenzen van de diagnosemogelijkheden ervan.

Vragen om op te reageren

• Zou u het goed vinden als AI toezicht zou houden op uw gezondheidszorgprocedures?
• Wat zijn de andere potentiële uitdagingen bij de implementatie van AI in de gezondheidszorg?