Miksi tekoäly otetaan käyttöön väärässä paikassa terveydenhuollossa

Ala jahtaa väärää ongelmaa

Terveydenhuollon tekoälykeskustelun aiheena on tällä hetkellä autonomia. Voiko tekoäly diagnosoida sairauksia? Voiko se määrätä lääkkeitä? Voiko se lopulta korvata lääkärin?

Emme enää tarvitse pohdiskella näitä mi-ko-olikoja, koska meillä on jo todellisia esimerkkejä tekoälyn soveltamisesta terveydenhuollossa. Utah on jo avannut oven tekoälylle reseptien uusimisessa sääntelyhiekkalaatikossa. Muiden osavaltioiden on tarkkailtava, näyttävätkö ne varhaiset kokeilut hyväksyttävän turvallisuuden ja tehokkuuden.

Mutta luulen, että pohtia tekoälyn korvaavan lääkärin on väärä lähtökohta alalle.

Ennen kuin kysymme, kuinka paljon kliinistä suhdetta tekoäly voi omaksua, meidän tulisi ratkaista paljon yksinkertaisempi ja välittömämpi ongelma, joka on edessämme. Kliinikot ovat ylikuormittuneita hallinnollisella työllä. Potilaat eivät voi saada ajankohtaisia aikoja, koska pääsy on rajoitettu enemmän kuin potilaiden kysynnän puutteen vuoksi, vaan kliinikoiden käytettävissä olevan ajan puutteen vuoksi. Siinä on pullonkaula, ja siinä on, missä tekoälyltä on suurin tarve helpottamaan operatiivisia kuormia.

Tämä on erityisen havainnollista mielenterveydenhuollossa. Ympäri 22 miljoonaa amerikkalaista elää ADHD:n kanssa, ja ahdistuneisuushäiriöt vaikuttavat noin 19%:iin Yhdysvaltain aikuisista vuodessa. Se on noin 31% eliniän aikana. Molemmat ehdot ovat hyvin hoidettavissa, mutta miljoonat eivät saa ohjeiden mukaista hoitoa. Ongelma ei ole tietoisuuden puute, koska markkinat tarjoavat monia itseapu-työkaluja, sisältöjä, seurantaa ja ADHD-ystävällisiä sovelluksia. Todellinen aukko on pääsy todelliseen kliiniseen hoitoon, diagnosointiin ja lääkehoitoon, kun se on tarpeen.

Tämä kirjoitus esittää yksinkertaisemman lähtökohtaa. Tekoälyn korkein tuotto terveydenhuollossa on hallinnollisella tasolla. Tekoälyn käyttäminen liian aikaisin kliinisessä ympäristössä voi luoda enemmän ongelmia kuin hyötyä. Jos haluamme tekoälyn olevan luotettava osa hoitoa, meidän on käytettävä sitä ensin siellä, missä kuorma on suurin ja hyöty on välitön.

Tiedot paljastavat, missä tekoäly voi olla tehokkaampi

On olemassa malli, joka paljastuu nopeasti, kun rakennetaan terveydenhuollossa. Kuka tahansa kliinikko, jonka palkkaamme, on täysin varattu muutamassa kuukaudessa. Olemme nähneet tämän toistuvasti. Tämä ei tarkoita, että on vain tarjontapuute, vaan miten tarjoajan aika kulutetaan, kun potilaspaneeli alkaa täyttyä.

Psykatriassa noin 80%:ia aikomuksista on rutineja seurantaa. Nämä eivät ole kaikki monimutkaisia diagnostiikkaa. Monet ovat vakaat potilaat, jotka jatkavat samaa hoitoa, tarkistavat oireita ja uusivat lääkkeitä, jos kaikki on edelleen sopiva. Näiden käyntien kuitenkin kantavat täyden dokumentaation, vahvistuksen, historia-analyysin, PDMP-tarkistuksen ja reseptin työn kuorman. Tarjoajat viettävät keskimäärin 16 tuntia viikossa hallinnollisessa työssä. Se on aikaa, joka voisi mennä uusiin potilaisiin tai parempaan kliiniseen huomioon potilaisiin ja monimutkaisiin tapauksiin.

Tässä on paljon tekoälykeskustelua, joka on irti toiminnallisen todellisuudesta. Ala kysyy, voiko tekoäly korvata lääkärin, vaikka suuri osa menetetystä kapasiteetista tulee tehtävistä, jotka eivät vaadi paljon kliinistä arviointia. Nämä voivat olla tehtäviä kuten asiakirjojen laatiminen, vahvistus, asiakirjojen tarkastelu ja seurantatyö. Nämä ovat juuri sellaisia prosesseja, joissa tekoäly voi jo tukea hyödyllisellä ja mitattavalla tavalla.

Jos palautat tämän ajan, et vain vähennä tarjoajan kuormaa, vaan myös avaa aikatauluja enemmän potilaille. Odottamisaika on merkittävä terveydenhuollon pääsyongelma. Potilaat usein odottavat viikkoja, jotta he voivat nähdä ammattilaisen, ja pääsy on edelleen epätasainen eri alueilla. HHS huomauttaa, että maaseutu- ja etäalueilla on liian vähän tarjoajia ja liian vähän mielenterveydenhuoltoa, ja mainitsee etäterveydenhuollon keinona lisätä pääsyä mielenterveydenhuoltoon.

Miksi terveydenhuolto on vaihin tekoälyä automatisoida

Terveydenhuolto voi näyttää standardoidulta ulkopuolelta. Todellisuudessa se on standardoitu ja muuttuva samaan aikaan.

On epäilemättä tiettyjä ohjeita, sääntöjä ja asiakirjojen sääntöjä. Kuitenkin jokainen kliinikko tuo myös tapoja, työtapoja ja protokollia, jotka ovat muotoutuneet aiemmista ympäristöistä. Kaksi tarjoajaa voi hoitaa samaa tilaa saman lainsäädännön puitteissa, mutta lähestyä rutiniivista hoitoa merkittävästi eri tavoin. Tekoälyn on otettava huomioon tämä muuttujaisuus ilman siirtymistä hoidon standardista. Se on paljon vaikeampi saavutus kuin rakentaa malli, joka toimii hyvin demoissa.

Regulaation osalta noudattaminen on kerroksellista. Osavaltion lisenssikomiteat, liittovaltion virastot, HIPAA, reseptin seurantajärjestelmät, osavaltion tietokannat ja sisäiset kliiniset SOP:t leikkaavat toisiaan. Noudattava toimenpide toisessa osavaltiossa voi olla noudattamaton toisessa. Työvoima, joka näyttää vaarattomalta tuotteen näkökulmasta, voi muuttua riskialttiiksi, kun se liittyy reseptiin, potilaan tunnistamiseen, asiakirjojen säilyttämiseen tai auditointiin. Prosessissa on rakenteellista monimutkaisuutta.

Tiedot eivät myöskään ole yhtä suoria kuin voisi odottaa. Terveydenhuollossa et voi vain yhdistää yleisiä työkaluja ja aloittaa oppimisen käyttäjän käyttäytymisestä. Jotkut standardianalytiikkatyökalut ja tietoputket eivät ole sovellettavissa HIPAA-sääntöjen vuoksi, ellei niitä muuteta perustavanlaatuisesti. Usein tarvitaan asiakirjojen tallentamiseen, prosessointiin, tarkasteluun ja näyttämiseen työnkulussa. Yllättävä määrä yrityksiä aliarvioi tätä, kunnes he ovat jo rakentamisprosessissa ja joutuvat muuttamaan koko työnsä.

Enemmän kuin mitään muuta, sanon, että suurin ongelma on yksinkertaisesti se, että virheen tekemisen kustannus terveydenhuollossa on hyvin suuri.

Virheellinen tuloste voi luoda vain haittaa muilla aloilla, mutta terveydenhuollossa se voi vaikuttaa hoidon laatuun, potilaan turvallisuuteen, reseptin käyttäytymiseen tai sääntelyn alttiuteen. Ihmisen terveys ei ole mitään, jota voimme leikkiä tekoälymallien parantamiseksi, ja oikeutetusti. Tätä tulisi käyttää ohjaavana periaatteena siinä, missä tekoälyä voisi ensin esitellä tällä alalla.

Tekoälyn korkein tuotto terveydenhuollossa on hallinnollisella tasolla

Toivon, että olen vaikuttanut lukijalle hallinnollisen kitkan merkityksestä lääkärin ympärillä. Laajennan tässä, mitä tämä käytännössä tarkoittaa.

Asiakirjojen luominen. Tekoäly voi transkriptioida ja luoda asiakirjoja reaaliajassa käynneissä. Tämä vähentää asiakirjojen kuormaa, lyhentää iltapäivän työtä ja tekee saman päivän valmistumisen paljon realistisemmaksi. MEDvidin sisäisessä kehyksessä asiakirjojen luoja päivittää asiakirjoja jatkuvasti tapaamisen aikana ja on suunniteltu leikkaamaan asiakirjojen laatimisen aikaa merkittävästi.

Asiakirjojen tarkastelu. Tekoäly voi myös tarkastella asiakirjoja sisäisiä SOP:iin nähden ja merkitä poikkeamat ennen kuin ne pääsevät reseptin vaiheeseen. Useimmat terveydenhuollon laatusuoritukset ovat edelleen osittaisia ja manuaalisia; siksi tarkastamalla jokaisen kohtaamisen sijaan pieni otos, noudattaminen tulee näkyvämmäksi ja johdonmukaisemmaksi.

Ennakkotyön automaatio. Suuri osa tarjoajan aikaa kuluu ennen varsinaista kliinistä päätöksentekoa asioihin kuten tunnistamiseen, valtion tietokantojen tarkastamiseen, lääketieteellisen historian tarkastamiseen, mahdollisten vasta-aiheiden etsimiseen tai kuvioiden etsimiseen, jotka saattavat osoittaa lääkkeiden etsintää tai asiakirjojen aukkoja. Mikään näistä ei korva arviointia, mutta kaikki kuluttavat aikaa, joten tekoäly voi auttaa näiden kerrosten prosessoinnissa ennen kuin kliinikko astuu sisään.

Rutiininomaisen reseptin hallinta. Vakaan seurantahoidon yhteydessä tekoäly voi olla erityisen hyödyllinen. Potilaille, joiden hoito on pysynyt vakaana, tekoäly voi auttaa reseptin uusimisessa ja asiakirjan valmistelussa, kun lääkäri tarkastaa ja hyväksyy lopullisen päätöksen. Se on erilainen malli kuin täysin autonomisen hoidon malli, koska se on kapeampi, turvallisempi ja paljon relevantimpi järjestelmän pullonkaulaan.

Jokaisella näistä sovelluksista on yhteistä se, että ne säästävät aikaa, joka laajentaa hoidon kapasiteettia. Se on keskeinen väitteeni siitä, miksi näen hallinnollisen tason olevan korkeimman tuoton paikan, jossa tekoälyä tulisi käyttää ensin.

Oikea tekoälyarkkitehtuuri kliinisiin ympäristöihin

Lääkärin korvaaminen on toinen tekoälytarina, joka luo sensaatiomaisia otsikoita ja aiheuttaa epämukavuutta ammattilaisten mieliin. Paljon käytännöllisempi ja välttämätön malli on lääkärikeskeinen tehostaminen terveydenhuollossa.

Näissä arkkitehtuureissa kliinikko on lopullinen päättäjä jokaisessa kliinisessä päätöksenteossa, reseptissä. Hoitosuunnitelmat tarkastetaan ja hyväksytään edelleen lisensoituun lääkäriin. Tekoäly hoitaa asiakirjojen yksityiskohtia, vahvistusta, tarkastelukerrosta ja toistuvia tehtäviä käynnin ympärillä. Se on turvallisin tapa parantaa tehokkuutta ja ylläpitää vastuuta.

Tekoälyllä terveydenhuollossa tarvitaan myös todellisia kliinisiä tietoja, koska valmiit mallit ja yleiset tietokannat eivät ole riittäviä. Kliiniset työprosessit ovat liian spesifejä, säännöt ovat liian kerroksellisia ja virheen marginaali on liian pieni. Tekoälyjärjestelmän, joka on koulutettu oman potilaskäyntien kuukausittaisen tietokannan perusteella, tarjoajan tarkastelun ja SOP:n noudattamisen mukaisesti, tulisi olla minkä tahansa järjestelmän perustana, joka on mukana tässä alalla. Asia on, että terveydenhuollon tekoälyn on oltava perusteltu todellisiin kliinisiin operaatioihin eikä yleispätevänä mallikapasiteettina.

Kliinikoille tämä arkkitehtuuri vähentää hallinnollista työtä ja varaa enemmän aikaa uusille potilaille ja monimutkaisille tapauksille. Potilaille se tarjoaa nopeamman pääsyn terveydenhuoltoon alhaisemmin kustannuksin ja lisää johdonmukaisuutta siinä, miten hoitoa dokumentoidaan ja toimitetaan. Sääntelijät hyötyvät myös saamalla enemmän näkyvyyttä, koska nykyinen järjestelmä usein piilottaa epäjohdonmukaisuuden hajanaisiin työprosesseihin. Tekoälyn oikea käyttöönotto tekee työprosessit lukukelpoisemmiksi ja tarkasteltaviksi. Itse tarkastelu on helpompi audittaa kuin ihmisten tekemä asiakirja.

Tehostamalla luotettavaksi mitattavassa työprosessissa tekoälystä tulee luotettava työkalu parantamaan alaa, jossa näin tärkeässä alassa on selvästi vaikeuksia.

Johtopäätös

Kun ihmiset valittavat lääkärin huomaamattomuudesta, he havaitsevat todellisen ongelman. Ajattele lääkärin energiaa ilmapallosta, jota punkataan joka suunnasta monimutkaisilla, toistuvilla tehtävillä. Tietenkään heillä ei ole aikaa tai mielentilaa keskittyä sinuun tarkkaavaisesti.

Sen sijaan, että hyppäisimme tekoälyn aiheuttaman irtisanomisen pelolle, järkevintä olisi, etenkin terveydenhuollossa, käyttää teknologiaa korjaamaan työn kerroksia, joissa ihmiset kamppailevat. Tekoälyn suurin etu on sen uupumattomuus – jotain, mitä ihmisillä ei ole.

On ymmärrettävää, miksi terveydenhuolto on vaikea automatisoida tekoälyllä monimutkaisen sääntelyn, tarjoajan käyttäytymisen vaihtelun, custom-infrastruktuurin tarpeen ja virheiden kustannuksen vuoksi. On kuitenkin olemassa todellinen hallinnollinen tukkeutuma, jota voidaan korjata tämän teknologian avulla, jota meillä on käytössämme. Käytännössä se.

Ilman hallinnollisen tukkeutuman korjaamista kliininen tekoäly kamppailee luottamuksen saavuttamisessa laajemmassa mittakaavassa, kun sen kyvyt kehittyvät siitä, mitä se voi tehdä tänään.

Luulen, että lähiajan malli on suoraviivainen. Tekoäly tarkastaa historian, tarkistaa vasta-aiheita, vahvistaa identiteetin, luo asiakirjan ja valmistaa reseptin työnkulun. Lääkäri tarkastaa koko kuvan ja hyväksyy lopullisen päätöksen. Se, mikä vaati aiemmin täyden 20 minuutin käynnin vakaalle seurantalle, voi muuttua lyhyemmäksi, puhtaammaksi, turvallisemmaksi prosessiksi.

Se saattaa tuntua vähäiseksi paperilla, mutta se on suuri uudelleenjärjestely järjestelmässä, joka on pysynyt manuaalisena niin kauan ja vaikuttaa jokaisen elämään.