Efectul reducerii Medicaid: Poate preveni inteligența artificială o criză iminentă în sănătate?

Medicaid a devenit un punct central al unei bătălii politice aprige, deoarece legislatorii republicani își propun să reducă profund cheltuielile pentru a ajuta la finanțarea reducerilor de impozite. Președintele Donald Trump și liderii GOP își propun să reducă cheltuielile cu Medicaid cu 880 de miliarde de dolari în următorul deceniu, reducând astfel aproximativ 10% din bugetul programului. Cu toate acestea, consecințele ar putea fi severe, deoarece Medicaid oferă acoperire medicală pentru aproximativ 83 de milioane de americani cu venituri mici, inclusiv vârstnici și persoane cu dizabilități.

Pentru a asigura viitorul Medicaid, inteligența artificială (IA) este în curs de a deveni o soluție potențială pentru creșterea costurilor în sănătate. Astăzi, analitica predictivă bazată pe IA permite furnizorilor de servicii medicale să identifice pacienții cu risc ridicat înainte de a necesita îngrijiri de urgență.

„Cu Medicaid în fața constrângerilor bugetare, IA poate reduce costurile fără a compromite calitatea”, Grace Chang, CEO și fondator, Kintsugi, mi-a spus. „Ineficiențele operaționale, precum diagnostice ratate sau urmărire slabă a pacienților, sunt adesea invizibile, dar incredibil de costisitoare. IA poate identifica pacienții cu risc de utilizare excesivă a serviciilor de urgență sau de neconformitate cu tratamentul medicamentos – domenii care pot provoca pierderi de miliarde din sistem, dar care pot fi rezolvate cu instrumentele potrivite.”

Startup-ul de sănătate bazat pe IA din California, Kintsugi, utilizează biomarkeri vocali pentru a automatiza screeningul precoce pentru depresie și anxietate la pacienți, ajutând la reducerea timpului de evaluare a clinicienilor. Chang afirmă că majoritatea sistemelor de sănătate sunt deja subîncadrate, iar IA poate ajuta la prioritizarea celor care au nevoie de atenție, atunci când este nevoie.

Conform fondatorului, riscul real de a nu utiliza IA pentru a rezolva cele mai dificile probleme de sănătate este „acela că nu o vom folosi pentru a închide lacunele critice în îngrijire”.

Cum IA reduce costurile Medicaid și ale sănătății în general

Ineficiențele administrative reprezintă o parte semnificativă a costurilor în sănătate. Dar, o studiu al Centrului Național pentru Informații Biotehnologice (NCBI) estimează că IA ar putea economisi industria sănătății până la 150 de miliarde de dolari anual prin optimizarea acestor procese. De asemenea, Biroul Național de Cercetări Economice estimează economii de până la 200-360 de miliarde de dolari în cheltuielile cu sănătatea prin automatizarea IA în următorii patru ani. Astăzi, IA joacă un rol esențial în Medicaid și sănătate prin previziunea izbucnirilor de boli și a schimbărilor demografice, permițând alocarea proactivă a resurselor. Tehnologia ajută, de asemenea, la îmbunătățirea analiticii predictive pentru a anticipa rezultatele pacienților, conducând la strategii de tratament mai eficiente și la îngrijire preventivă îmbunătățită. În plus, IA poate avansa medicina personalizată, adaptând tratamentele la pacienții individuali pentru rezultate mai bune.

Prin utilizarea inovațiilor tehnologice recente, mai multe startup-uri de sănătate bazate pe IA se află în fruntea îmbunătățirii adoptării IA în Medicaid pentru a accelera diagnosticele și a îmbunătăți rezultatele tratamentului. De exemplu, startup-ul Quantivly din Boston îmbunătățește eficiența radiologiei prin platforma sa bazată pe IA pentru a optimiza utilizarea scanerelor MRI și CT. IA poate identifica blocajele în fluxurile de lucru de imagistică, conducând la reduceri ale timpilor de așteptare ale pacienților, la creșterea productivității scanerelor și la veniturile spitalelor.

„Sistemele de sănătate, în special cele care deservesc populația Medicaid, sunt solicitate să facă mai mult cu mai puțin. Și trebuie să facă mai multe scanări pentru a compensa realitatea marjelor mai mici”, Robert MacDougall, co-fondator al Quantivly, mi-a spus. „IA operațională în imagistica medicală poate ajuta la gestionarea productivității fără a pune presiune pe personal. IA poate fi utilizată în domenii precum programarea, unde coordonarea sarcinilor este prea complexă pentru a fi gestionată manual de o singură persoană.”

Conform lui MacDougall, majoritatea sistemelor de programare ignoră factori critici care afectează durata scanării, precum hardware-ul scanerului, complexitatea protocolului, mobilitatea pacientului și nevoile de sedare. Gestionarea acestor variabile în timp real este dincolo de capacitățile umane, făcând din IA un instrument esențial pentru optimizarea programării și a eficienței – și pentru a ajuta la linia de jos a spitalelor.

De asemenea, platforma de gestionare a medicamentelor bazată pe IA Arine ajută la reducerea erorilor de prescriere prin optimizarea regimurilor de medicamente și prin identificarea medicamentelor inutile. „IA poate conecta rapid punctele cheie din diverse seturi de date (istoricul medicamentelor pacienților, datele SDOH și literatura medicală) pentru a face recomandări personalizate pentru fiecare pacient”, Yoona Kim, CEO și fondator al Arine, a explicat.

Ea a adăugat că, dacă un pacient este prescris un nou medicament fără a se lua în considerare impactul negativ potențial asupra afecțiunilor existente, IA poate identifica problema în timp real – prevenind complicațiile înainte de a duce la o vizită la camera de urgență. „IA poate automatiza sarcini repetitive (de exemplu, documentarea, rezumarea), dar atunci când vine vorba de îngrijirea pacientului, trebuie să păstrăm clinicienii sub control”, a spus Kim.

Având în vedere potențialul IA de a îmbunătăți eficiența și rezultatele în sănătate, vor prioritiza legislatorii adoptarea acesteia, sau vor umbri constrângerile bugetare și politicile fiscale accesul? Cum se va desfășura această dezbatere rămâne de văzut.

„Scopul IA operațională este de a extinde accesul prin îmbunătățirea modului în care sunt utilizate resursele. Dacă putem scana mai mulți pacienți pe aceeași echipament fără a adăuga povară personalului, îmbunătățim accesul – în special în zonele subdotate. Cheia este productivitatea, nu restricția”, MacDougall a subliniat.