De ce inteligența artificială în sănătate este implementată în locul greșit

Industria urmărește o problemă greșită

Vorba în oraș în ceea ce privește inteligența artificială în sănătate în prezent se referă la autonomie. Poate inteligența artificială diagnostica bolile? Poate prescrie medicamente? Poate înlocui în cele din urmă medicul?

Nu mai trebuie să ne gândim la aceste ipoteze pentru că avem acum cazuri reale de aplicare a inteligenței artificiale în sănătate. Utah a deschis deja ușa autonomiei inteligenței artificiale în reînnoirea prescripțiilor medicale prin cutia sa de nisip regulamentar. Alte state urmăresc să vadă dacă aceste pilotaje inițiale arată siguranță și eficiență acceptabile.

Dar cred că a ne întreba despre înlocuirea clinicianului cu inteligența artificială este locul greșit pentru industrie să înceapă în.

Înainte de a ne întreba cât din relația clinică poate absorbi inteligența artificială, ar trebui să rezolvăm problema mult mai simplă și imediată care stă în fața noastră. Clinicienii sunt copleșiți de munca administrativă. Pacienții nu pot obține programări la timp pentru că accesul este limitat mai puțin de lipsa cererii pacienților, cât de lipsa timpului utilizabil al clinicianului. Acolo începe blocajul, și acolo este nevoie urgentă de inteligență artificială pentru a ușura încărcăturile operaționale.

Acest lucru este deosebit de evident în sănătatea mintală. Aproximativ 22 de milioane de americani trăiesc cu ADHD, și tulburările de anxietate afectează aproximativ 19% din adulții americani într-un an dat. Acesta este aproximativ 31% pe parcursul vieții. Ambele condiții sunt foarte tratabile, însă milioane nu primesc îngrijire recomandată de ghiduri. Problema nu este lipsa de conștientizare, deoarece chiar și o privire superficială asupra pieței va arăta o varietate de instrumente de auto-ajutor, conținut, urmăritori și aplicații prietenoase pentru ADHD. Lacuna reală este accesul la îngrijire clinică reală, diagnostic și gestionare a medicamentelor atunci când este adecvat.

Acest articol susține un punct de plecare mai simplu. Rolul cu cel mai ridicat randament al inteligenței artificiale în sănătate astăzi este administrativ. Utilizarea acesteia prea devreme în mediul clinic poate crea mai multe probleme decât beneficii. Dacă dorim ca inteligența artificială să devină o parte de încredere a îngrijirii, trebuie să o implementăm mai întâi acolo unde povara este cea mai grea și câștigul este imediat.

Datele arată unde inteligența artificială poate fi mai eficientă

Există un model care se revelează foarte repede atunci când construiești în sănătate. Indiferent de clinicianul pe care îl angajezi, în câteva luni, acel clinician este complet programat. Am văzut acest lucru în mod repetat. Acest lucru nu înseamnă că există doar o lipsă de furnizori de servicii medicale în abstract, ci cum timpul furnizorului este consumat odată ce un panou începe să se umple.

În psihiatrie, aproximativ 80% din programări sunt urmărirea obișnuită. Acestea nu sunt toate întâlniri diagnostice complexe. Multe sunt pacienți stabili care continuă același curs de tratament, verifică simptomele și reînnoiesc medicamentele dacă totul este încă adecvat. Însă aceste vizite poartă greutatea deplină a documentației, verificării, revizuirii istoricului, verificărilor PDMP și fluxului de prescriere. Furnizorii petrec o medie de 16 ore pe săptămână cu astfel de lucrări administrative. Acesta este timpul care ar fi putut merge către pacienți noi sau pur și simplu o atenție clinică mai bună pentru pacienți și cazuri complexe.

Acesta este locul în care multe discuții despre inteligența artificială devin dezlegate de realitatea operațională. Industria continuă să se întrebe dacă inteligența artificială poate prelua rolul medicului, de fapt, o parte semnificativă a capacității pierdute vine din sarcini care nu necesită un judicios clinic în primul rând. Acestea pot fi sarcini precum documentarea, verificarea, revizuirea înregistrărilor și fluxurile de urmărire. Acestea sunt exact tipurile de procese pe care inteligența artificială le poate sprijini în mod util și măsurabil.

Dacă recuperați acest timp, nu numai că reduceți povara de pe furnizor, dar deschideți și programul pentru mai mulți pacienți. Timpul de așteptare este o problemă semnificativă de acces la îngrijirea sănătății. Pacienții adesea așteaptă săptămâni pentru a vedea un profesionist, iar accesul rămâne inegal în diferite regiuni. HHS continuă să observe că comunitățile rurale și frontaliere se confruntă cu prea puțini furnizori și prea puțin sprijin pentru sănătatea comportamentală, citând telemedicina ca o modalitate de a crește în mod semnificativ accesul la îngrijirea sănătății mintale.

De ce sănătatea este cel mai greu de automatizat cu inteligența artificială

Sănătatea poate părea standardizată din exterior. În realitate, este standardizată și variabilă în același timp.

Există, fără îndoială, anumite ghiduri, regulamente și reguli de documentare. Cu toate acestea, fiecare clinician aduce și obișnuințe, fluxuri de lucru și protocoale modelate de setări anterioare. Doi furnizori de servicii medicale pot trata aceeași afecțiune în același cadru legal, însă abordând îngrijirea de rutină în moduri semnificativ diferite. Inteligența artificială trebuie să țină cont de această variație fără a se îndepărta de standardul de îngrijire. Acesta este un fapt mult mai greu decât construirea unui model care funcționează bine într-un demo.

Când vine vorba de reglementare, conformitatea este în mare măsură stratificată. Consiliile de licențiere ale statelor, agențiile federale, HIPAA, sistemele de monitorizare a prescripțiilor, bazele de date ale statului și procedurile operaționale clinice interne toate se intersectează. O acțiune conformă într-un stat poate fi neconformă în altul. Un flux de lucru care pare inofensiv din perspectiva unui produs poate deveni riscant odată ce vine vorba de prescriere, identitatea pacientului, reținerea înregistrărilor sau auditabilitate. Există o complexitate structurală implicată în proces.

Partea datelor nu este nici ea atât de simplă pe cât s-ar crede. În sănătate, nu pur și simplu conectați unelte comune împreună și începeți să învățați din comportamentul utilizatorului. Unele unelte standard de analize și conducte de date nu sunt adecvate din cauza regulamentelor HIPAA, cu excepția cazului în care sunt fundamental modificate. Adesea aveți nevoie de infrastructură personalizată de la zero. Lucruri precum modul în care datele sunt stocate, procesate, auditate și afișate în fluxul de lucru. Un număr surprinzător de companii subestimează acest lucru până când sunt adânci în procesul de construire și apoi trebuie să răsturne întreaga lucrare.

Dar mai mult decât orice, aș spune că cea mai mare problemă este pur și simplu faptul că costul de a face o greșeală în sănătate este foarte ridicat.

O ieșire defectuoasă poate crea doar inconveniențe în alte industrii, dar în sănătate, poate afecta calitatea tratamentului, siguranța pacientului, comportamentul de prescriere sau expunerea regulamentară. Sănătatea umană nu este ceva cu care putem juca pentru a îmbunătăți modelele noastre de inteligență artificială și, pe bună dreptate, nu ar trebui să o facem. Acesta ar trebui să fie principiul care ne ajută să înțelegem unde inteligența artificială ar putea fi introdusă mai întâi în această industrie.

Rolul cu cel mai ridicat randament al inteligenței artificiale în sănătate este stratul administrativ

Sper că am subliniat importanța schimbării focusului nostru de la înlocuirea medicului cu inteligența artificială la curățarea fricțiunii operaționale din jurul medicului. Voi extinde aici ce înseamnă acest lucru în practică.

Generarea documentelor. Inteligența artificială poate transcrie și construi documente în timp real în timpul vizitelor. Acest lucru reduce povara de documentare, scurtează munca din afara orelor de program și face ca finalizarea în aceeași zi să fie mult mai realistă. În cadrul framework-ului intern al MEDvidi, generatorul de documente actualizează documentația continuu în timpul întâlnirii și este proiectat pentru a reduce semnificativ timpul de documentare.

Revizuirea documentelor. Inteligența artificială poate revizui și documentele împotriva procedurilor operaționale interne și poate semnala abaterile înainte de a ajunge la etapa de prescriere. Cele mai multe revizuiri ale calității îngrijirii sănătății sunt încă parțiale și manuale; prin urmare, revizuind fiecare întâlnire, mai degrabă decât un eșantion mic, conformitatea devine mai vizibilă și mai consistentă.

Automatizarea fluxului de lucru pre-întâlnire. O cantitate mare de timp al furnizorului este cheltuită înainte de decizia clinică reală asupra lucrurilor precum verificarea identității, verificarea bazelor de date ale statului, revizuirea istoricului medical, căutarea potențialelor contraindicații sau screening-ul pentru modele care ar putea sugera un comportament de căutare a drogurilor sau lacune în documentare. Niciuna dintre acestea nu înlocuiește judecata, dar toate consumă timp, ceea ce face ca inteligența artificială să poată ajuta la prelucrarea acestor straturi înainte de a intra clinicianul.

Gestionarea prescripțiilor de rutină. Îngrijirea de urmărire stabilă este locul în care inteligența artificială poate fi deosebit de utilă. Pentru pacienții ale căror tratamente au rămas constante, inteligența artificială poate ajuta la gestionarea fluxului de lucru al reînnoirii și la pregătirea înregistrării, în timp ce medicul revizuiește și aprobă decizia finală. Acesta este un model foarte diferit de îngrijirea autonomă completă, deoarece este mai îngust, mai sigur și mult mai relevant pentru blocajul real din sistem.

Fiecare dintre aceste cazuri de utilizare are ceva în comun. Ele economisesc timp într-un mod care extinde capacitatea de îngrijire. Acesta este argumentul meu central pentru de ce văd stratul administrativ ca fiind locul cu cel mai ridicat randament pentru a implementa inteligența artificială mai întâi.

Arhitectura corectă de inteligență artificială pentru mediile clinice

Înlocuirea medicului este o altă poveste de inteligență artificială care creează titluri senzaționale și tulbură confortul profesional.

Un model mult mai practic, benefic și indispensabil este augmentarea centrată pe medic în sănătate.

În cadrul unei astfel de arhitecturi, clinicianul are ultimul cuvânt în fiecare decizie clinică, prescriere. Planurile de tratament vor fi revizuite și aprobate de un furnizor medical licențiat. Inteligența artificială gestionează doar aspectele mărunte ale documentării, verificării, stratului de revizuire și sarcinilor repetitive din jurul vizitei. Acesta este modul cel mai sigur de a îmbunătăți eficiența și de a menține responsabilitatea.

Inteligența artificială în sănătate are nevoie și de date clinice reale, deoarece modelele standard și seturile de date generice nu sunt suficiente. Fluxurile de lucru clinice sunt prea specifice, regulamentele sunt prea stratificate, iar marja de eroare este prea mică. Un sistem de inteligență artificială antrenat pe un set de date proprietar de vizite ale pacienților pe lună, cu revizuirea furnizorului și conformitatea cu procedurile operaționale integrate în fluxul de lucru, ar trebui să fie baza oricărui sistem care intră în acest domeniu. Esența acestuia constă în faptul că inteligența artificială în sănătate trebuie să fie bazată pe operațiunile clinice din lumea reală, și nu pe o capacitate generală de model.

Pentru clinicieni, această arhitectură reduce orele pierdute din cauza lucrului administrativ și rezervă mai mult timp pentru pacienții noi și cazurile complexe. Pentru pacienți, oferă acces mai rapid la îngrijirea sănătății la un cost mai mic, împreună cu o mai mare coerență în modul în care se documentează și se livrează îngrijirea. Regulatorii beneficiază și ei, deoarece sistemul actual adesea ascunde incoerența în fluxurile de lucru dispersate. Implementarea corectă a inteligenței artificiale face fluxurile de lucru mai lizibile și mai ușor de revizuit. Revizuirea în sine este mult mai ușor de auditat decât documentarea realizată de oameni.

Prin a deveni fiabilă într-un flux de lucru măsurabil, inteligența artificială devine un instrument de încredere pentru a îmbunătăți o zonă în care o industrie atât de vitală se luptă în mod evident.

Concluzie

Când oamenii se plâng de faptul că furnizorul lor de servicii medicale este neatent, ei identifică o problemă reală. Gândiți-vă la energia furnizorului dvs. de servicii medicale ca la un balon care este înțepat din toate părțile de sarcini repetitive și banale.

În loc de a sări în trenul de groază al înlocuirii cu inteligența artificială, lucrul mai sensibil de făcut, în special în sănătate, este să folosiți tehnologia pentru a repara straturile de muncă cu care oamenii se luptă. Lucrul care face inteligența artificială atât de avantajoasă este neostenia sa – ceva pe care clinicienii oameni nu posedă.

Este înțelept de ce sănătatea este greu de automatizat din cauza reglementărilor complexe, a variației în comportamentul furnizorului, a nevoii de infrastructură personalizată și a faptului că costul greșelilor este enorm. Cu toate acestea, există o veritabilă problemă administrativă care poate fi remediată de această tehnologie pe care o avem la dispoziție. Să o punem în aplicare.

Fără a începe cu blocajul administrativ, inteligența artificială clinică va lupta să câștige încrederea oamenilor pe scară largă, atunci când capacitățile sale se vor dezvolta dincolo de ceea ce poate face astăzi.

Cred că modelul pe termen scurt este simplu. Inteligența artificială revizuiește istoricul, verifică contraindicațiile, verifică identitatea, generează documentația și pregătește fluxul de lucru al prescripției. Medicul revizuiește imaginea de ansamblu și aprobă decizia finală. Ceea ce obișnuia să necesite o vizită completă de 20 de minute pentru o urmărire stabilă poate deveni un proces mai scurt, mai curat și mai sigur.

Acesta poate părea un lucru minor pe hârtie, dar este o revoluție majoră într-un sistem care a rămas manual pentru atât de mult timp și care afectează pe toată lumea.