ผลกระทบของการ削_reduce Medicaid: AI สามารถป้องกันการมาถึงของวิกฤตการณ์ระบบสุขภาพได้หรือไม่?

Medicaid ได้กลายเป็นจุดศูนย์กลางของการถกเถียงทางการเมืองที่ร้อนแรง เนื่องจากรัฐบาลพรรครีพับลิกันพยายามที่จะลดค่าใช้จ่ายของ Medicaid เพื่อช่วยให้สามารถลดภาษีได้ ประธานาธิบดี Donald Trump และผู้นำพรรครีพับลิกัน มีเป้าหมายที่จะ削_reduce ค่าใช้จ่ายของ Medicaid ลง 880 พันล้านดอลลาร์ ในช่วง 10 ปีหน้า โดยลดประมาณ 10% ของงบประมาณของโปรแกรม อย่างไรก็ตาม ผลที่ตามมาอาจจะรุนแรง เนื่องจาก Medicaid ให้ความคุ้มครองด้านสุขภาพสำหรับคนอเมริกันที่มีรายได้น้อยประมาณ 83 ล้านคน รวมทั้งผู้สูงอายุและผู้ที่มีความพิการ

เพื่อให้ Medicaid มีอนาคตที่ดี ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเกิดขึ้นเป็นคำตอบที่มีศักยภาพในการลดค่าใช้จ่ายด้านสุขภาพที่เพิ่มขึ้น ในปัจจุบัน AI ที่ขับเคลื่อนด้วยการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ทำให้ผู้ให้บริการด้านสุขภาพสามารถระบุผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงสูงก่อนที่พวกเขาจะต้องการการดูแลฉุกเฉิน

“ด้วยการเผชิญกับการจำกัดงบประมาณของ Medicaid AI สามารถลดค่าใช้จ่ายโดยไม่ต้องเสียสละคุณภาพ” เกรซ ชาง ซีอีโอและผู้ก่อตั้ง Kintsugi กล่าวกับฉัน “ความไม่มีประสิทธิภาพในการดำเนินงาน เช่น การวินิจฉัยที่พลาดไปหรือการตาม dõiผู้ป่วยที่ไม่ดี มักจะไม่มองเห็นได้ แต่มีค่าใช้จ่ายสูงมาก AI สามารถระบุผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงต่อการใช้ ER หรือการไม่ปฏิบัติตามยาที่สั่ง – พื้นที่ที่สูญเสียเงินหลายพันล้านดอลลาร์จากระบบ แต่สามารถแก้ไขได้ด้วยเครื่องมือที่เหมาะสม”

บริษัทสตาร์ทอัพด้านสุขภาพของ AI ที่มีฐานอยู่ที่แคลิฟอร์เนีย Kintsugi ใช้เครื่องหมายเสียงเพื่อทำการตรวจคัดกรองเบื้องต้นสำหรับผู้ป่วยที่มีอาการซึมเศร้าและความวิตกกังวลโดยอัตโนมัติ ช่วยลดเวลาในการประเมินของแพทย์ ชางยืนยันว่าระบบสุขภาพส่วนใหญ่แล้วไม่มีพนักงานเพียงพอ และ AI สามารถช่วยให้ระบุได้ว่าใครต้องการความสนใจมากที่สุด เมื่อใด

ตามที่ผู้ก่อตั้ง ระบุว่าความเสี่ยงที่แท้จริงของการไม่ใช้ AI เพื่อแก้ไขปัญหาที่ยากที่สุดของสุขภาพคือ “ที่เราจะไม่ใช้มันเพื่อปิดช่องว่างที่สำคัญในการดูแล”

วิธีการที่ AI ลดค่าใช้จ่าย Medicaid และค่าใช้จ่ายด้านสุขภาพโดยทั่วไป

ความไม่มีประสิทธิภาพในการดำเนินงานคิดเป็นส่วนสำคัญของค่าใช้จ่ายด้านสุขภาพ แต่การศึกษาโดย National Center for Biotechnology Information (NCBI) 估计ว่า AI อาจช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายด้านสุขภาพได้ถึง 150 พันล้านดอลลาร์ต่อปี โดยการปรับปรุงกระบวนการเหล่านี้ ในทำนองเดียวกัน National Bureau Of Economic Research 估计ว่า AI อาจช่วยลดค่าใช้จ่ายด้านสุขภาพได้มากถึง 200-360 พันล้านดอลลาร์ในช่วง 4 ปีหน้า ในปัจจุบัน AI กำลังเล่นบทบาทที่สำคัญในการดูแลสุขภาพโดยการคาดการณ์การระบาดของโรคและการเปลี่ยนแปลงของประชากร ทำให้สามารถจัดสรรทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพ เทคโนโลยีนี้ยังช่วยปรับปรุงการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์เพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ของผู้ป่วย ส่งผลให้มีการรักษาที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นและการดูแลป้องกันที่ดีขึ้น นอกจากนี้ AI ยังสามารถพัฒนาการรักษาแบบบุคคลโดยปรับให้เหมาะสมกับผู้ป่วยแต่ละคนเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

ด้วยการนำนวัตกรรมเทคโนโลยีล่าสุดมาใช้ บริษัทสตาร์ทอัพด้านสุขภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI หลายแห่งอยู่ในแนวหน้าของการปรับปรุงการนำ AI ไปใช้ใน Medicaid เพื่อเร่งการวินิจฉัยและปรับปรุงผลลัพธ์ของการรักษา ตัวอย่างเช่น Quantivly ซึ่งมีฐานอยู่ที่บอสตัน กำลังปรับปรุงประสิทธิภาพด้านรังสีวิทยาโดยใช้แพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานเครื่อง MRI และ CT Scanner AI สามารถระบุจุดอ่อนในกระบวนการทำงานด้านภาพ ทำให้เวลาในการรอของผู้ป่วยลดลง การใช้เครื่องสแกนเนอร์ที่เพิ่มขึ้น และรายได้ของโรงพยาบาล

“ระบบสุขภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งระบบที่ให้บริการผู้ป่วย Medicaid กำลังถูกขอให้ทำมากกว่านี้ด้วยทรัพยากรที่น้อยลง และพวกเขาต้องทำการสแกนมากกว่านี้เพื่อชดเชยความเป็นจริงของอัตรากำไรที่ต่ำกว่า” โรเบิร์ต แมคดักกัลล์ ผู้ร่วมก่อตั้ง Quantivly กล่าวกับฉัน “AI ในการทำงานด้านการแพทย์สามารถช่วยในการจัดการกระบวนการทำงานโดยไม่ต้องเพิ่มภาระให้กับพนักงาน AI สามารถใช้งานได้ในพื้นที่ เช่น การจัดตารางเวลา ซึ่งงานประสานงานมีความซับซ้อนเกินกว่าที่บุคคลใดคนหนึ่งจะจัดการได้ด้วยตนเอง”

ตามที่แมคดักกัลล์ระบุว่าระบบการจัดตารางเวลาส่วนใหญ่ไม่ได้พิจารณาปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อระยะเวลาการสแกน เช่น อุปกรณ์เครื่องสแกนเนอร์ ความซับซ้อนของโพรโทคอล การเคลื่อนไหวของผู้ป่วย และความต้องการการให้镇静 การจัดการตัวแปรเหล่านี้ในเวลาจริงนั้นอยู่นอกความสามารถของมนุษย์ ทำให้ AI เป็นเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดตารางเวลาและประสิทธิภาพ – และช่วยให้โรงพยาบาลมีรายได้

ในทำนองเดียวกัน แพลตฟอร์มการจัดการยาที่ขับเคลื่อนด้วย AI Arine ช่วยลดข้อผิดพลาดในการสั่งยาด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพการรักษาและระบุยาที่ไม่จำเป็น “AI สามารถเชื่อมต่อจุดต่างๆ ทั่วทั้งเซตข้อมูลที่หลากหลาย (ประวัติยายา ผู้ป่วย ข้อมูล SDOH และวรรณกรรมทางการแพทย์) เพื่อแนะนำการรักษาแบบบุคคลสำหรับผู้ป่วยแต่ละคน” ยูนา คิม ซีอีโอและผู้ก่อตั้ง Arine อธิบาย

เธอเพิ่มเติมว่า หากผู้ป่วยได้รับการสั่งยาที่ไม่ได้พิจารณาถึงผลกระทบด้านลบต่อสภาวะที่มีอยู่ AI สามารถระบุประเด็นนี้ได้ทันที – ป้องกันการเกิดภาวะแทรกซ้อนก่อนที่จะส่งผลให้เกิดการเข้ารับการรักษาในห้องฉุกเฉิน “AI อาจทำให้ทำงานซ้ำๆ (เช่น การจัดทำเอกสาร การสรุป) แต่เมื่อมันมาถึงการดูแลผู้ป่วย เราต้องให้แพทย์ควบคุม” คิมกล่าว

เมื่อพิจารณาถึงศักยภาพของ AI ในการปรับปรุงประสิทธิภาพและผลลัพธ์ด้านสุขภาพ จะมีการจัดลำดับความสำคัญของการนำ AI มาใช้หรือไม่ หรือการจำกัดงบประมาณและนโยบายการเงินจะบดบังการเข้าถึงหรือไม่ การถกเถียงนี้ยังคงมีให้เห็น

“เป้าหมายของ AI ในการทำงานคือการขยายการเข้าถึงโดยการปรับปรุงวิธีการใช้ทรัพยากร หากเราสามารถสแกนผู้ป่วยได้มากขึ้นโดยใช้อุปกรณ์เดียวกันโดยไม่ต้องเพิ่มภาระให้กับพนักงาน เรากำลังปรับปรุงการเข้าถึง – โดยเฉพาะอย่างยิ่งในพื้นที่ที่มีทรัพยากรไม่เพียงพอ ความสำคัญคือประสิทธิภาพ ไม่ใช่การจำกัด” แมคดักกัลล์ เน้นย้ำ