Der Effekt der Medicaid-Kürzungen: Kann KI eine drohende Gesundheitskrise verhindern?

Medicaid ist zum zentralen Punkt eines hitzigen politischen Kampfes geworden, da republikanische Abgeordnete auf drastische Kürzungen drängen, um Steuersenkungen zu finanzieren. Präsident Donald Trump und die republikanische Führung wollen die Medicaid-Ausgaben um 880 Milliarden Dollar In den nächsten zehn Jahren wird das Budget des Programms um etwa 10 Prozent gekürzt. Die Folgen könnten jedoch schwerwiegend sein, da Medicaid rund 83 Millionen Amerikaner mit niedrigem Einkommen, darunter Senioren und Menschen mit Behinderungen, krankenversichert. 

Um die Zukunft von Medicaid zu sichern, bietet sich künstliche Intelligenz (KI) als potenzielle Lösung für steigende Gesundheitskosten an. Dank KI-gestützter prädiktiver Analysen können Gesundheitsdienstleister heute Hochrisikopatienten identifizieren, bevor sie eine Notfallversorgung benötigen.

„Medicaid ist mit Budgetbeschränkungen konfrontiert. KI kann die Kosten senken, ohne die Qualität zu beeinträchtigen.“ Grace Chang, CEO und Gründerin, Kintsugi, erzählte mir. "Betriebsineffizienzen wie Fehldiagnosen oder unzureichende Patientennachsorge sind oft unsichtbar, aber unglaublich kostspielig. KI kann Patienten mit einem Risiko der Überbeanspruchung der Notaufnahme oder mangelnder Medikamenteneinnahme kennzeichnen – Bereiche, die das System Milliarden kosten, aber mit den richtigen Werkzeugen lösbar sind.“

Kalifornisches KI-Startup im Gesundheitswesen kintsugi nutzt Sprachbiomarker, um das Frühscreening von Depressions- und Angstpatienten zu automatisieren und so die Untersuchungszeit der Ärzte zu verkürzen. Chang betont, dass die meisten Gesundheitssysteme bereits unterbesetzt seien und KI dabei helfen könne, diejenigen zu priorisieren, die im entscheidenden Moment am meisten Aufmerksamkeit benötigen. 

Laut dem Gründer besteht das wahre Risiko, wenn man KI nicht zur Lösung der schwierigsten Probleme im Gesundheitswesen einsetzt, darin, „dass wir damit keine kritischen Versorgungslücken schließen.“ 

Wie KI die Kosten für Medicaid und das Gesundheitswesen im Allgemeinen senkt

Administrative Ineffizienzen machen einen erheblichen Teil der Gesundheitskosten aus. Eine Studie des National Center for Biotechnology Information (NCBI) schätzt jedoch, dass KI der Gesundheitsbranche bis zu $ 150 Milliarden jährlich durch die Rationalisierung dieser Prozesse. Ebenso Nationales Büro für Wirtschaftsforschung Schätzungen zufolge werden sich die Gesundheitsausgaben durch KI-Automatisierung in den nächsten vier Jahren auf 200 bis 360 Milliarden US-Dollar reduzieren. KI spielt bereits heute eine zentrale Rolle in Medicaid und im Gesundheitswesen, da sie Krankheitsausbrüche und demografische Veränderungen vorhersagt und so eine proaktive Ressourcenallokation ermöglicht. Die Technologie trägt zudem dazu bei, prädiktive Analysen zu verbessern, um Patientenergebnisse vorherzusagen. Dies führt zu effektiveren Behandlungsstrategien und einer verbesserten Vorsorge. Darüber hinaus kann KI die personalisierte Medizin voranbringen und Behandlungen individuell auf den Patienten abstimmen, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Mehrere KI-gestützte Startups im Gesundheitswesen nutzen aktuelle technische Innovationen und sind Vorreiter bei der Verbesserung der KI-Einführung in Medicaid, um Diagnosen zu beschleunigen und Behandlungsergebnisse zu verbessern. Beispielsweise das in Boston ansässige Quantivly steigert die Effizienz der Radiologie durch seine KI-basierte Plattform zur Optimierung der MRT- und CT-Scanner-Auslastung. KI kann Engpässe in Bildgebungsabläufen lokalisieren, was zu kürzeren Patientenwartezeiten, einem verbesserten Scannerdurchsatz und höheren Krankenhauseinnahmen führt.

„Gesundheitssysteme, insbesondere solche, die Medicaid-Patienten versorgen, müssen mit weniger mehr leisten. Und sie müssen mehr Scans durchführen, um die niedrigeren Margen auszugleichen.“ Robert MacDougall, Mitbegründer von Quantivly, erzählte mir. Operative KI in der medizinischen Bildgebung kann helfen, den Durchsatz zu steuern, ohne das Personal zu belasten. KI kann beispielsweise in Bereichen wie der Terminplanung eingesetzt werden, wo die Koordinierungsaufgabe für eine einzelne Person zu komplex ist, um sie manuell zu bewältigen.

Laut MacDougall übersehen die meisten Planungssysteme kritische Faktoren, die die Scandauer beeinflussen, wie z. B. Scanner-Hardware, Protokollkomplexität, Patientenmobilität und Sedierungsbedarf. Die Verwaltung dieser Variablen in Echtzeit übersteigt die menschlichen Fähigkeiten. KI ist daher ein unverzichtbares Werkzeug zur Optimierung von Planung und Effizienz – und trägt zur Verbesserung der Krankenhausergebnisse bei. 

Ebenso KI-gestützte Medikamentenmanagement-Plattform Arine trägt dazu bei, Verschreibungsfehler zu reduzieren, indem Arzneimittelschemata optimiert und unnötige Medikamente gekennzeichnet werden. „KI kann schnell Zusammenhänge zwischen verschiedenen Datensätzen (Medikamentenhistorie der Patienten, SDOH-Daten und klinische/medizinische Literatur) herstellen, um für jeden Patienten personalisierte Empfehlungen zu erstellen.“ Yoona Kim, CEO und Gründerin von Arine, erklärt. 

Sie fügte hinzu, dass KI das Problem in Echtzeit erkennen kann, wenn einem Patienten ein neues Medikament verschrieben wird, ohne dessen mögliche negative Auswirkungen auf bestehende Erkrankungen zu berücksichtigen. So werden Komplikationen verhindert, bevor sie zu einem Besuch in der Notaufnahme führen. „KI kann wiederkehrende Aufgaben automatisieren (z. B. Dokumentation, Zusammenfassung), aber wenn es um die Patientenversorgung geht, müssen wir die Kontrolle über die Ärzte behalten.“ sagte Kim. 

Angesichts des Potenzials der KI, die Effizienz und die Ergebnisse im Gesundheitswesen zu verbessern, stellt sich die Frage, ob der Gesetzgeber ihrer Einführung Priorität einräumen wird oder ob Budgetbeschränkungen und Steuerpolitik den Zugang überschatten werden. Wie sich diese Debatte entwickelt, bleibt abzuwarten. 

Das Ziel operativer KI ist es, den Zugang durch eine verbesserte Ressourcennutzung zu erweitern. Wenn wir mehr Patienten mit derselben Ausrüstung scannen können, ohne das Personal zusätzlich zu belasten, verbessern wir den Zugang – insbesondere in unterversorgten Gebieten. Der Schlüssel liegt in der Produktivität, nicht in der Einschränkung. MacDougall betont.