Miksi terveydenhuollossa käytettävä tekoäly otetaan käyttöön väärässä paikassa

Ala etsii väärää ongelmaa

Terveydenhuollon tekoälyssä puhutaan tällä hetkellä itseohjautuvuudesta. Voiko tekoäly diagnosoida sairauksia? Voiko se määrätä lääkkeitä? Voiko se lopulta korvata lääkärin?

Emme enää tarvitse pohtia näitä mahdollisuuksia, koska meillä on jo todellisia esimerkkejä tekoälyn soveltamisesta terveydenhuollossa. Utah on jo avannut oven itseohjautuvalle tekoälylle reseptien uusimisessa sääntelyhiekkalaatikossa. Muiden osavaltioiden tarkkaillessa, näkevätkö ne, että nämä ensimmäiset koekäyttöönottotapaukset osoittavat hyväksyttyä turvallisuutta ja tehokkuutta.

Mutta luulen, että pohtiminen lääkärin korvaamisesta tekoälyllä on väärä paikka alan aloittamiseen.

Ennen kuin kysymme, kuinka paljon kliinistä suhdetta tekoäly voi omaksua, meidän tulisi ratkaista paljon yksinkertaisempi ja välittömämpi ongelma, joka on edessämme. Kliinikot ovat ylitöitä hallinnollisella työllä. Potilaat eivät voi saada ajankohtaisia aikoja, koska pääsy on rajoitettu vähemmän potilastarpeen kuin käytettävissä olevan kliinisen ajan puutteen vuoksi. Siinä ongelma alkaa, ja siinä tekoäly on välttämätöntä helpottamaan operatiivisia kuormia.

Tämä on erityisen havainnollista mielenterveydenhuollossa. noin 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 suositeltua hoitoa. Ongelma ei ole tietoisuuden puute, koska jopa pintapuolinen markkinoiden tarkastelu osoittaa 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 lähtökohteen. Tekoälyn korkein tuottosuhde terveydenhuollossa on hallinnollinen. Tekoälyn liian aikainen käyttöönotto kliinisessä ympäristössä voi luoda enemmän ongelmia kuin hyötyjä. Jos haluamme tekoälyn luottamukselliseksi osaksi hoitoa, meidän on otettava se käyttöön ensin siellä, missä taakka on raskain ja hyöty on välitön.

Tiedot paljastavat, missä tekoäly voi olla tehokkaampi

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

Psykiaatriassa noin 80 %:ia tapaamisista on rutiininomaisia seurantatapaamisia. Nämä eivät kaikki ole monimutkaisia diagnostiikkaa. Monet ovat vakaata potilaita, jotka jatkavat samaa hoitoa, tarkastavat oireita ja uusivat lääkkeen, jos kaikki on edelleen sopiva. Vaikka nämä käynnit kantavat koko dokumentaation, vahvistamisen, historiatarkastelun, PDMP-tarkastusten ja lääkemääräyksen työn painon. Tarjoajat käyttävät keskimäärin 16 tuntia viikossa hallinnolliseen työhön. Se on aikaa, joka voisi mennä uusiin potilaisiin tai yksinkertaisesti parempaan kliiniseen huomioon potilaisiin ja monimutkaisiin tapauksiin.

Tässä tekoälykeskustelu irtoaa operatiivisesta todellisuudesta. Ala kysyy jatkuvasti, voiko tekoäly korvata lääkärin, vaikka suuri osa kadonneesta kapasiteetista tulee tehtävistä, jotka eivät vaadi paljon kliinistä arviointia ensinnäkään. Nämä voivat olla tehtäviä, kuten asiakirjojen laatiminen, vahvistaminen, tietueiden tarkastelu ja seurantatyönkulut. Nämä ovat juuri sellaisia prosesseja, joita tekoäly voi jo tukkia hyödyllisellä ja mitattavalla tavalla.

Jos palautat tämän ajan, et ole ainoastaan vähentämässä tarjoajan taakkaa, vaan myös avaamassa aikataulua enemmän potilaille. Odottamisaika on merkittävä terveydenhuollon pääsyongelma. Potilaat usein odottavat viikkoja, jotta he voivat nähdä ammattilaisen, ja pääsy säilyy epätasaisena eri alueilla. HHS huomauttaa jatkuvasti, että maaseutu- ja eturintamayhteisöillä on liian vähän tarjoajia ja liian vähän mielenterveydenhuollon tukea, mainiten etäterveydenhuollon keinona, jolla voidaan lisätä merkittävästi pääsyä mielenterveydenhuoltoon.

Miksi terveydenhuolto on vaihin teollisuus, jota voidaan automatisoida tekoälyllä

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

On epäilemättä tiettyjä ohjeita, sääntöjä ja dokumentaatiomääräyksiä. Kuitenkin jokainen kliinikko tuo myös tapoja, työnkulkuja ja protokollia, jotka on muotoiltu aiempien ympäristöjen mukaan. Kaksi tarjoajaa voi hoitaa samaa tilaa saman lainsäädännön puitteissa, mutta edelleen lähestyä rutiininomaista hoitoa merkittävästi eri tavoin. Tekoälyllä on otettava huomioon tämä vaihtelu ilman siirtymistä hoidon standardista.

Sääntely on pääosin kerroksellista. Osavaltion lupa- ja valvontaviranomaiset, liittovaltion virastot, HIPAA, reseptiseurantajärjestelmät, osavaltion tietokannat ja sisäiset kliiniset SOP:t leikkaavat toisiaan. Sääntelynmukainen toiminta yhdessä osavaltiossa voi olla sääntelynvastainen toisessa. Työnkulku, joka näyttää vaarattomalta tuoteperspektiivin kannalta, voi muuttua riskialttiiksi, kun tulee lääkemääräykseen, potilaan tunnistamiseen, tietueiden säilyttämiseen tai tarkastettavuuteen. Prosessissa on rakenteellista monimutkaisuutta.

Tiedon osa ei myöskään ole yhtä suoraviivainen, 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 ole perustavanlaatuisesti muutettu. Usein tarvitaan asiakasrakenteista infrastruktuuria alusta alkaen. Asioiden, kuten tietojen tallennus, prosessointi, tarkastelu ja esiintyminen työnkulussa. Yllättävä määrä yrityksiä aliarvioi tämän, kunnes he ovat polvessa rakennusprosessissaan ja joutuvat kumoamaan koko työnsä.

Mutta enemmän kuin mitään muuta, sanon, että suurin ongelma on yksinkertaisesti se, että virheen tekemisen kustannus terveydenhuollossa on varsin jyrkkä.

Virheellinen tuloste voi vain aiheuttaa epämukavuutta muilla aloilla, mutta terveydenhuollossa se voi vaikuttaa hoidon laatuun, potilasturvallisuuteen, lääkemääräykseen tai sääntelyn vaikutukseen. Ihmisen terveys ei ole jotain, jonka kanssa voidaan leikkiä parantamaan tekoälymalliamme, ja oikeutetusti. Tätä tulisi käyttää ohjaavana periaatteena auttamaan meitä ymmärtämään, minne tekoäly voidaan ottaa käyttöön ensin tässä alalla.

Tekoälyn korkein tuottosuhde terveydenhuollossa on hallinnollinen kerros

Toivon, että olen vaikuttanut lukijalle siitä, kuinka tärkeää on siirtää fokus lääkärin korvaamisesta tekoälyllä siihen, että poistetaan operatiivinen kitka lääkärin ympäriltä. Laajennan tässä, mitä tämä käytännössä tarkoittaa.

Asiakirjojen luominen. Tekoäly voi transkriptioida ja luoda asiakirjoja reaaliajassa tapaamisten aikana. Tämä vähentää asiakirjojen kuormitusta, lyhentää iltapäivän työtä ja tekee saman päivän valmistumisen paljon realistisemmaksi. MEDvidin sisäisessä kehyksessä asiakirjan generoija päivittää asiakirjoja jatkuvasti tapaamisen aikana ja on suunniteltu leikkaamaan asiakirjojen laatimisen aikaa huomattavasti.

Asiakirjojen tarkastelu. Tekoäly voi myös tarkastella asiakirjoja sisäisten SOP:iden vastaisuutta ennen kuin ne pääsevät lääkemääräykseen. Useimmat terveydenhuollon laatusuoritteet ovat edelleen osittaisia ja manuaalisia, joten tarkastamalla jokaisen tapaamisen sen sijaan, että pieni otos, sääntelynmukaisuus tulee näkyvämmäksi ja johdonmukaisemmaksi.

Ennakkotyön automaatio. Suuri osa tarjoajan aikaa kuluu ennen kliinistä päätöksentekoa asioihin, kuten tunnistautumisen, valtion tietokantojen tarkastamisen, lääketieteellisen historian tarkastelun, kontraindikaatioiden etsimisen tai kuvioiden tarkastelun, jotka saattavat osoittaa lääkehaihtuvaa käyttäytymistä tai asiakirjapaloja. Mikään näistä ei korva arviointia, mutta kaikki kuluttavat aikaa, joten tekoäly voi auttaa prosessoinnissa näitä kerroksia ennen kuin kliinikko astuu sisään.

Rutiininomaisen reseptin hallinta. Vakaat seurantatapaamiset ovat siellä, missä tekoäly voi olla erityisen hyödyllinen. Potilaille, joiden hoito on säilynyt vakaana, tekoäly voi auttaa hallitsemaan uudelleenmääräyksen työnkulun ja valmistella tietueen, kun lääkäri tarkastelee ja hyväksyy lopullisen päätöksen. Se on erilainen malli täysin autonomisesta hoidosta, koska se on kapeampi, turvallisempi ja paljon relevantimpi todelliseen pullonkaulaan järjestelmässä.

Jokainen näistä käyttötarkoituksista on yhteistä. Ne säästävät aikaa tavalla, joka laajentaa hoidon kapasiteettia. Se on keskeinen väitteeni siitä, miksi näen hallinnollisen kerroksen korkeimman tuoton paikkana ottaa tekoäly käyttöön ensin.

Oikea tekoälyarkkitehtuuri kliinisiin ympäristöihin

Lääkärin korvaaminen on toinen niistä tekoälypelotteluista, jotka luovat sensaatioita ja tärisevät epämukavuutta ammattilaisten mieliin.

Paljon käytännöllisempi ja tarpeellinen malli on lääkärin keskeinen täydentäminen terveydenhuollossa.

Tässä arkkitehtuurissa kliinikkoilla on lopullinen sana jokaisessa kliinisessä päätöksenteossa, reseptissä. Hoitosuunnitelmat tarkastetaan ja hyväksytään edelleen lisensoituun lääkäriin. Tekoäly hoitaa asiakirjojen, vahvistamisen, tarkastelukerroksen ja toistuvien tehtävien yksityiskohdat tapaamisen ympärillä. Se on turvallisin tapa parantaa tehokkuutta ja ylläpitää vastuuta.

Tekoälyllä terveydenhuollossa tarvitaan myös todellista kliinistä dataa, koska valmiit mallit ja yleiset tietokannat eivät ole riittäviä. Kliiniset työnkulut ovat liian spesifejä, säännökset ovat liian kerroksellisia ja virheen marginaali on liian pieni. Tekoälyjärjestelmän, joka on koulutettu omistajan potilastapaamisista koostuvalla tietokannalla kuukaudessa, tarjoajan tarkastelun ja SOP:n noudattamisen sisällyttäminen työnkulkuun tulisi olla minkä tahansa järjestelmän perustana, joka on venturing tähän alaan.

Kliinikoille tämä arkkitehtuuri vähentää hallinnollista työtä ja varaa enemmän aikaa uusille potilaille ja monimutkaisille tapauksille. Potilaille se tarjoaa nopeamman pääsyn terveydenhuoltoon alhaisemalla kustannuksella, yhdistettynä siihen, miten hoitoa dokumentoidaan ja toimitetaan. Sääntelijöille se myös hyödyttää, koska nykyinen järjestelmä usein piilottaa epäjohdonmukaisuuden hajanaisiin työnkulkuun. Oikea tekoälyn käyttöönotto tekee työnkulut lukukelpoisemmaksi ja tarkasteltavaksi. Tarkastelu itsessään on paljon helpompi kuin ihmisten tekemä dokumentaatio.

Tullessaan luotettavaksi mitattavassa työnkulussa tekoälystä tulee luotettava työkalu parantamaan aluetta, jossa näin tärkeä ala selvästi kamppailee.

Johtopäätös

Kun ihmiset valittavat lääkärin huomaamattomuudesta, he havaitsevat todellisen ongelman. Ajattele lääkärin energiana ilmapalloa, jota punkataan joka puolelta arkisista ja toistuvista tehtävistä.

Sen sijaan, että hyppäisimme paniikkijunan kyytiin, joka menee ensin irtisanotuksi tekoälyn vuoksi, järkevämmpi asia, erityisesti terveydenhuollossa, on käyttää teknologiaa korjaamaan kerroksia työtä, johon ihmiset kamppailevat. Se, mikä tekee tekoälystä niin edullisen, on sen loppumattomuus – jotain, mitä ihmisille ei ole ominaista.

On ymmärrettävää, miksi terveydenhuolto on vaikea automatisoida tekoälyllä monimutkaisen sääntelyn, tarjoajan käyttäytymisen vaihtelun, tarpeen asiakasrakenteiselle infrastruktuurille ja virheen kalliiden kustannusten vuoksi. On kuitenkin olemassa todellinen hallinnollinen tukkeuma, jota voidaan korjata tällä teknologialla, jota meillä on käytössämme. Anna sen olla käytössä.

Ilman hallinnollisen tukkeuman avaamista kliininen tekoäly kamppailee luottamuksen saavuttamisessa laajemmassa mittakaavassa, kun sen kyvyt kehittyvät sen nykyisten kykyjen ulottuvilla.

Lähiaikainen malli on suoraviivainen. Tekoäly tarkastelee historiaa, tarkastaa kontraindikaatioita, vahvistaa identiteetin, luo asiakirjan ja valmistaa reseptin työnkulun. Lääkäri tarkastelee koko kuvaa ja hyväksyy lopullisen päätöksen. Se, mikä vaati aiemmin täyden 20 minuutin tapaamisen vakaalle seurantaan, voi muuttua lyhyemmäksi, puhtaammaksi ja turvallisemmaksi prosessiksi.

Se saattaa näyttää vähäiseltä paperilla, mutta se on suuri uudelleenjärjestely järjestelmässä, joka on säilynyt manuaalisena niin kauan ja vaikuttaa jokaiseen.