Możliwy upadek federalnego programu nie jest odrzuceniem sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia

Dzięki sztucznej inteligencji, amerykańska ochrona zdrowia stoi na rozdrożu.

Z jednej strony, placówki medyczne rywalizują o przekształcenie sposobu świadczenia opieki. Inwestorzy zrozumieli, że sztuczna inteligencja ma potencjał zmienić rynek i przynieść ogromne zyski. W moim sektorze – administracji zdrowia – przybiera to formę zautomatyzowanego sporządzania dokumentów. W innych, takich jak radiologia, modele językowe są wykorzystywane do identyfikacji i diagnozowania schorzeń.

W sektorze ochrony zdrowia zainwestowano ogromne środki w sztuczną inteligencję. W zeszłym roku amerykańskie firmy z branży ochrony zdrowia i sztucznej inteligencji uzyskały ponad 18 miliardów dolarów w ramach inwestycji venture – o prawie 10% więcej niż w 2024 roku. Ten gwałtowny wzrost ma się utrzymać i zmieni wiele tego, co wiemy o świadczeniu usług zdrowotnych.

Z drugiej strony mamy wyzwanie związane z zarządzaniem. Regulatorzy są zdezorientowani i starają się zrozumieć sztuczną inteligencję oraz skutecznie ją uregulować. Wszyscy wiemy, że państwo ma odpowiedzialność wobec swoich obywateli. Ale jeśli branża zmienia się szybko, może być trudno dla rządów nadążyć.

Nigdzie nie widać tego dynamicznego procesu bardziej niż w ubezpieczeniach zdrowotnych. W Stanach Zjednoczonych, szpitale i lekarze muszą często uzyskać uprzednią zgodę od firmy ubezpieczeniowej pacjenta przed świadczeniem opieki. Ubezpieczyciele zastrzegają sobie prawo do odmowy leczenia, które uważają za niekonieczne.

Sztuczna inteligencja w ochronie zdrowia obiecuje zwiększyć wydajność całego sektora, ale musi być starannie zarządzana. CMS (Centers for Medicare & Medicaid Services) szacuje, że 25% wszystkich kosztów w branży to marnotrawstwo administracyjne. Sztuczna inteligencja może zmniejszyć ten ciężar, przynosząc korzyści publiczne. Niemniej jednak, potrzebujemy odpowiednich zasad, aby osiągnąć sukces.

Wkraczamy w erę WISeR. Wprowadzony przez CMS na początku tego roku, program Wasteful and Inappropriate Services Reduction (WISeR) jest jednym z największych pilotaży w dziedzinie sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia. Wykorzystując modele sztucznej inteligencji do podsumowania dowodów, wykwalifikowani klinicyści próbują szybciej rozpatrywać roszczenia w tradycyjnym programie Medicare. Eksperyment jest obecnie prowadzony w sześciu stanach.

W czerwcu, Komitet ds. Appropriations Izby Reprezentantów jednogłośnie zagłosował za zablokowaniem finansowania WISeR. Budżet musi jeszcze zostać zatwierdzony przez Kongres, a pilot pozostaje aktywny. Ale jego przyszłość po 30 września pozostaje niejasna.

Chcę powiedzieć, że – niezależnie od tego, co myślimy o głosowaniu WISeR – fundamentalna zasada pilota pozostaje niezmienna. „Sztuczna inteligencja wskazuje, klinicysta potwierdza” nadal stanowi podstawę dobrej administracji w sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia.

Przedstawiciele ustawodawcy domagali się lepszych procesów

Chociaż łatwo jest odczytać tę decyzję jako odrzucenie sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia, byłoby to błędne. Głosowanie nad zablokowaniem finansowania WISeR zostało podjęte ze względu na obawy dotyczące wdrożenia i struktur zachęt – a nie dlatego, że ustawodawcy sprzeciwiali się przyjęciu sztucznej inteligencji w przeglądzie klinicznym.

Głównym powodem, dla którego Komitet Izby Reprezentantów podjął tę decyzję, było wprowadzenie uprzedniej autoryzacji do tradycyjnego Medicare. 13 usług medycznych wybranych do pilota wymagało wcześniej tylko zgody lekarza, a nie autoryzacji ubezpieczyciela. Ustawodawcy odrzucili więc WISeR ze względu na to, co uznali za zwiększoną złożoność administracyjną i zmianę federalnych zachęt.

To nie jest krytyka sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia. To krytyka sposobu, w jaki proces został zaprojektowany.

„Sztuczna inteligencja wskazuje, klinicysta potwierdza” nadal jest podstawą ochrony zdrowia

Chociaż los programu WISeR jest teraz niejasny, jego centralna zasada nie jest. Zasada, że „sztuczna inteligencja wskazuje, klinicysta potwierdza” nadal stanowi podstawę nowoczesnej ochrony zdrowia.

Ta zasada jest centralna ze względu na status sztucznej inteligencji jako układu emergentnego. W przeciwieństwie do innych form automatyzacji, modele językowe mają potencjał podejmowania decyzji, których ich twórcy nie zamierzali. To jest celowe. Emergencja pozwala sztucznej inteligencji zachowywać się elastycznie i kreatywnie, ale także niesie ze sobą ryzyko. Niezależnie od tego, jak bardzo te systemy się udoskonalą, regulatorzy zawsze będą potrzebować „człowieka w pętli”, aby łapać losowe decyzje i zapewnić bezpieczeństwo pacjentów.

W praktyce oznacza to, że wykwalifikowany klinicysta zachowuje pełną odpowiedzialność prawną i etyczną przy korzystaniu z sztucznej inteligencji. Modele językowe gromadzą i podsumowują dowody z prędkością maszyny, wskazując ważne ustalenia. Klinicyści przeglądają dane, zwięźle przedstawione, i wykorzystują je do ukształtowania swojego osądu. Ten proces obiecuje zwiększyć wydajność, zachowując maksymalną dokładność. Sąd kliniczny jest wzmocniony, ponieważ ludzie pozostają centralni w procesie, nie pomimo ich zaangażowania, ale dzięki niemu.

W tej chwili możemy zobaczyć, jak ta zgoda buduje się na wszystkich poziomach branży ochrony zdrowia.

W zeszłym roku najwięksi ubezpieczyciele zdrowotni zobowiązali się do poprawy procesu uprzedniej autoryzacji. Obejmuje to zwiększenie przejrzystości i przyspieszenie czasu podejmowania decyzji, z naciskiem na natychmiastowe zatwierdzenia dla pewnych pilnych lub standardowych leczeń, co spowodowało, że sztuczna inteligencja stała się praktycznie koniecznością dla wielu ubezpieczycieli. Wiodąca organizacja branżowa dla niezależnych organizacji przeglądowych określiła swoje stanowisko w sprawie wykorzystania sztucznej inteligencji.

Poziom regulacji państwowych również rośnie. Już teraz posiadają one odpowiednie prawa ochrony konsumentów, które są teraz dostosowywane do sztucznej inteligencji. Do tej pory w 2026 roku 43 stanów wprowadziło 240 ustaw o sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia. Spośród nich dziewięć zakazuje wykorzystywania sztucznej inteligencji jako jedynego decydenta o odrzuceniu roszczeń.

Jeśli program WISeR zostanie ostatecznie wstrzymany, nie wpłynie to na zgodność, że „sztuczna inteligencja wskazuje, klinicysta potwierdza”. Z tym mamy wszystko, czego potrzebujemy, aby odnieść sukces w branży. Tylko potrzebujemy udoskonalić strukturę wdrożenia sztucznej inteligencji.

Przyjęcie sztucznej inteligencji nie jest negocjowalne

Biorąc pod uwagę potencjał wydajności sztucznej inteligencji, podmioty ochrony zdrowia, które są powolne w przyjęciu tej technologii, będą szybko wyparte przez konkurencję.

Lekcja, jaką należy wyciągnąć z WISeR, nie polega na tym, że nie możemy mieć sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia. Wręcz przeciwnie. Powinniśmy uznać potencjał, jaki mają modele językowe, aby poprawić wydajność w ochronie zdrowia. Aby ta zmiana mogła nastąpić, wykwalifikowani specjaliści muszą pozostać centralni. Zgoda na zasadę „sztuczna inteligencja wskazuje, klinicysta potwierdza” stanowi podstawę przejścia, już teraz ustalając standard w dużej części branży.

Sztuczna inteligencja obiecuje znaczącą poprawę wydajności i dostępu do opieki, ale nie może działać bez przeglądu ludzkiego. WISeR pokazuje, że możemy i musimy pozostać w pętli. Nie jako dodatek, ale jako konieczność.