AI forbedrer pasientresultatene: Er AI vår beste helsearbeider ennå?

• Forfatter:
• forfatternavn

  Quantumrun Foresight
• Desember 13, 2023

Oppsummering av innsikt

Det amerikanske helsevesenet, midt i utfordringer som en aldrende befolkning og mangel på ansatte, tar i økende grad i bruk AI og verdibasert omsorg for å forbedre pasientresultater og administrere kostnader. Siden helseutgifter er satt til å nå 6 billioner dollar innen 2027, brukes AI til å forbedre diagnoser, behandlingsplanlegging og operasjonell effektivitet. Imidlertid medfører dette skiftet også risikoer som regulatoriske utfordringer og potensiell pasientskade på grunn av AI-feil. Denne utviklingen i helsevesenet reiser kritiske spørsmål om den fremtidige rollen til helsepersonell, forsikringer for AI og nødvendigheten av strengere statlig tilsyn med AIs anvendelse i helsevesenet.

AI forbedrer konteksten for pasientutfall

De amerikanske helseutgiftene er spådd å nå USD 6 billioner innen 2027. Imidlertid klarer ikke helsepersonell å holde tritt med de økende kravene til en aldrende befolkning og masseoppsigelser i industrien. Association of American Medical Colleges rapporterte at det kan være et underskudd på rundt 38,000 124,000 til 2034 90,000 leger innen 2020. I mellomtiden har sykehusarbeidsstyrken gått ned med nesten 96 XNUMX siden mars XNUMX, ifølge US Bureau of Labor Statistics. For å bekjempe disse alarmerende tallene, henvender helsesektoren seg til AI. I tillegg, ifølge en undersøkelse blant helsepersonell utført av leverandøren Optum, mener XNUMX prosent AI kan muliggjøre mål for helselikhet ved å sikre konsistent kvalitet på omsorgen.

Plattformer og verktøy som utnytter AI-teknologier er godt posisjonert for å støtte og øke produktiviteten til helsepersonell og samtidig forbedre pasientresultatene. Disse teknologiene inkluderer automatiserte systemer som forbedrer visuell persepsjon, diagnoser og spådommer, og sømløs databehandling. Ved å bruke pasientinformasjon kan AI identifisere de som har størst risiko og anbefale behandlinger basert på medisinske journaler og historie. AI kan også hjelpe klinikere med å gjøre bedre vurderinger, og det har hjulpet medikamentutvikling, tilpasset medisin og pasientovervåking.

Forstyrrende påvirkning

AI har mange fordeler for pasientbehandling. For det første kan AI hjelpe leger med å fordøye og strømlinjeforme data, slik at de kan fokusere på pasientenes historie og potensielle behov. AI har også blitt innlemmet i elektroniske helsejournalsystemer (EPJ) for å identifisere, evaluere og redusere trusler mot pasientsikkerhet. Teknologien kan også målrette mot unike symptomer og stratifisere alvorlighetsgraden av risikoen for hver pasient, slik at de får en best mulig behandlingsplan. Til slutt kan AI måle kvaliteten på omsorgen som leveres til pasienter, inkludert å identifisere hull og områder for forbedring. Tolking av pasientdata gjennom AI kan også hjelpe sykehusene med å fremskynde responsen på terapier, effektivisere prosesser og la personalet bruke mindre tid på tidkrevende prosedyrer og manuelle aktiviteter. I tillegg reduserer økt effektivitet kostnadene, noe som resulterer i mer dedikert pasientbehandling, effektiv sykehusadministrasjon og redusert stress for alt medisinsk personell.

Imidlertid, ettersom AI i økende grad brukes i helsevesenet, kan flere risikoer og vanskeligheter dukke opp på det personlige, makronivå (f.eks. regulering og retningslinjer) og tekniske nivåer (f.eks. brukervennlighet, ytelse, personvern og sikkerhet). For eksempel kan en utbredt AI-svikt resultere i betydelige pasientskader sammenlignet med et lite antall pasientskader som følge av en leverandørs feil. Det har også vært tilfeller der konvensjonelle analytiske metoder overgikk maskinlæringsmetoder. Derfor er det avgjørende å forstå både AIs fordelaktige og skadelige effekter på pasientsikkerhetsutfall fordi AI har et så bredt spekter av effektivitet.

Større implikasjoner av AI som forbedrer pasientresultatene

Mulige implikasjoner av AI som forbedrer pasientresultatene kan omfatte: 

• Flere helserelaterte virksomheter og klinikker som er avhengige av AI for å automatisere så mange repeterende oppgaver som mulig, slik at helsepersonell kan fokusere på å gi omsorg med høyere verdi.
• Helsepersonell er i økende grad avhengig av AI-verktøy for å hjelpe og veilede dem i beslutningstaking og pasientbehandling.
• Leger blir helsekonsulenter som fokuserer på å lage behandlinger i stedet for først og fremst å diagnostisere pasienter siden AI til slutt vil kunne bestemme sykdommer nøyaktig gjennom maskinlæring.
• Forsikringsselskaper legger til muligheten for å forsikre seg mot AI-feil som feildiagnoser.
• Økt myndighetskontroll av hvordan AI brukes i helsevesenet og grensene for diagnoseevnen.

Spørsmål å kommentere

• Ville du ha det greit med AI som overvåker helseprosedyrene dine?
• Hva er de andre potensielle utfordringene ved å implementere AI i helsevesenet?