Sağlık Hizmetlerinde AI Neden Yanlış Yere Dağıtılıyor

Endüstri yanlış sorunu peşinde

Şu anda sağlık hizmetleri AI’sinde konuşulan şey özerklik hakkında. AI hastalıkları teşhis edebilir mi? İlaç yazabilir mi? Sonunda doktoru yerini alabilir mi?

Artık bu olasılıkları düşünmek zorunda değiliz, çünkü sağlık hizmetlerinde AI uygulamasının gerçek hayattaki örneklerine sahibiz. Utah, reçete yenilemelerinde özerk AI’yi düzenleyici kumu aracılığıyla zaten açtı. Diğer eyaletler, bu ilk pilotların kabul edilebilir güvenlik ve verimlilik gösterip göstermeyeceğini görmek için izliyor.

Ama sanırım klinisyenlerin AI ile değiştirilmesi hakkında merak etmek, endüstrinin başlaması için yanlış yer.

Klinisyenlerin AI tarafından ne kadarının emildiğini sormadan önce, önümüzde duran çok daha basit ve acil sorunu ele almalıyız. Klinisyenler idari işlerle boğuşuyor. Hastalar, hasta talebinin eksikliğinden değil, klinisyen zamanının kullanılabilir olmayışından dolayı, zamanında randevu alamıyorlar. Bu, geri bildirimin nerede başladığını ve AI’nin operasyonel yükleri hafifletmek için ne kadar acilen ihtiyaç duyulduğunu gösteriyor.

Bu, özellikle ruh sağlığı hizmetlerinde belirgin. Yaklaşık 22 milyon Amerikalı Dikkat Eksikliği ve Hiperaktivite Bozukluğu (DEHB) ile yaşıyor ve anksiyete bozuklukları yaklaşık 19% ABD’li yetişkini bir yıl içinde etkiliyor. Bu, yaşam boyu yaklaşık %31’e tekabül ediyor. Her iki durum da yüksek oranda tedavi edilebilir, ancak milyonlarca hasta, kılavuz-recommended bakım alamıyor. Sorun, farkındalığın eksikliği değil, çünkü pazarın yalnızca bir göz atanması, çeşitli self-help araçları, içerikler, takipçiler ve DEHB dostu uygulamalar olduğunu gösterecektir. Gerçek açıklık, uygun olduğunda klinik bakım, teşhis ve ilaç yönetimine erişimdedir.

Bu parça, daha basit bir başlangıç noktası için savunuyor. AI’nin sağlık hizmetlerindeki en yüksek-ROI rolü bugün idari. AI’yi klinisyen ortamında çok erken kullanmak, faydalarından daha fazla sorun yaratabilir. AI’nin bakımın güvenilir bir parçası olmasını istiyorsak, önce en ağır yükün ve en immediate kazancın olduğu yere dağıtmalıyız.

Veriler, AI’nin daha verimli olabileceği yeri gösteriyor

Bir model oluştururken, sağlık hizmetlerinde çok nhanh bir şekilde ortaya çıkan bir kalıp var. Herhangi bir klinisyen işe alırsanız, birkaç ay içinde, o klinisyen tamamen dolu oluyor. Bunu defalarca gördük. Bu, yalnızca soyut bir sağlayıcı eksikliği olmadığını, sondern nasıl sağlayıcı zamanının bir panel doldurulmaya başladığında tüketildiğini gösteriyor.

Psikiyatride, yaklaşık 80% randevular rutin takip randevuları. Bunlar kompleks tanısal karşılaşmalar değil. Çoğu, aynı tedavi kursunu devam ettiren, semptomları gözden geçiren ve ilaçları yenileyen stabil hastalardan oluşuyor. Yine de bu ziyaretler, tam bir belgeleme, doğrulama, tarih gözden geçirme, PDMP kontrolleri ve reçete akışının ağırlığını taşıyor. Sağlayıcılar, bu tür idari işler için haftada ortalama 16 saat harcıyor. Bu, yeni hastalara veya sadece daha iyi klinik dikkat ve kompleks vakalara gidebilecek zaman.

Burada çok fazla AI tartışması, operasyonel gerçeklikten kopuyor. Endüstri, AI’nin doktorun rolünü devralıp devralamayacağını sordu, oysa kaybolan kapasitenin büyük bir payı, aslında klinisyen yargısına ihtiyaç duymayan görevlerden geliyor. Bunlar, belgeleme, doğrulama, kayıt gözden geçirme ve takip akışları gibi görevler. Bunlar, AI’nin zaten yararlı ve ölçülebilir bir şekilde destekleyebileceği türdeki işlemler.

Eğer bu zamanı kurtarabilirseniz, yalnızca sağlayıcı üzerindeki yükü azaltmakla kalmaz, aynı zamanda randevu zamanlamasını daha fazla hastaya açarsınız. Bekleme süresi, önemli bir sağlık hizmeti erişimi sorunu. Hastalar genellikle bir profesyoneli görmek için haftalarca bekliyor ve erişim, hasta talebinin eksikliğinden değil, klinisyen zamanının kullanılabilir olmayışından dolayı, farklı bölgelerde eşitsiz kalıyor. HHS, kırsal ve sınır topluluklarının çok az sağlayıcıya ve çok az davranışsal sağlık desteğine sahip olduğunu, tele-sağlığı, ruh sağlığı bakımına erişimini önemli ölçüde artırmak için bir yol olarak belirtmeye devam ediyor.

Neden sağlık hizmeti endüstrisi AI ile otomasyona en zor endüstri

Sağlık hizmeti endüstrisi dışarıdan standartlaştırılmış gibi görünüyor. Aslında, aynı zamanda standartlaştırılmış ve değişken.

Belirtildiği gibi, belirli rehberlik, düzenlemeler ve belgeleme kuralları var. Ancak her klinisyen ayrıca, önceki ayarlarla şekillendirilen alışkanlıklar, iş akışları ve protokoller getiriyor. İki sağlayıcı, aynı yasal çerçeve altında aynı durumu tedavi ediyor olabilir, ancak yine de rutin bakımı önemli ölçüde farklı şekillerde yaklaşıyor. AI, standart bakımın ötesine geçmeden bu varyasyonu hesaba katmak zorunda.

Düzenleme gelince, uyum genellikle katmanlı. Eyalet lisans kurulları, federal kurumlar, HIPAA, reçete izleme sistemleri, devlet veritabanları ve iç klinik SOP’lar tümü kesişiyor. Bir devlette uyumlu bir eylem, başka bir devlette uyumsuz olabilir. Ürün açısından zararsız görünen bir iş akışı, reçeteye, hasta kimliğine, kayıt tutmaya, denetlenebilirliğe veya denetime gelince riskli hale gelebilir. Süreçte yapısal bir karmaşıklık vardır.

Veri kısmı da beklediğiniz gibi basit değil. Sağlık hizmetlerinde, sadece ortak araçları birbirine bağlayıp kullanıcı davranışından öğrenmeye başlamanız yeterli değil. Bazı standart analiz araçları ve veri boru hatları, HIPAA düzenlemeleri nedeniyle uygun değil, trừ ki temel olarak değiştirilmedikçe. Genellikle altyapıyı sıfırdan oluşturmanız gerekiyor. Verilerin nasıl depolandığı, işlendiği, denetlendiği ve iş akışında nasıl sunulduğu gibi şeyler. Bir sürü şirket, bunu inşa sürecinde derinleşene kadar küçümsüyor ve sonra tüm çalışmalarını alt üst ediyor.

Ama her şeyden daha önemli olarak, diyeceğim ki, en büyük sorun, aslında sağlık hizmetlerinde hata yapmanın maliyetinin oldukça yüksek olması.

Bozuk bir çıktı, diğer endüstrilerde yalnızca bir mahsur yaratırken, sağlık hizmetlerinde tedavi kalitesini, hasta güvenliğini, reçete davranışını veya düzenleyici maruziyeti etkileyebilir. İnsanların sağlığı, AI-modellerimizi geliştirmek için oynayabileceğimiz bir şey değil ve haklı olarak öyle.

AI’nin sağlık hizmetlerindeki en yüksek-ROI dağıtımı idari katmandır

Umarım okuyucuya, doktoru AI ile değiştirmekten ziyade, doktor etrafındaki operasyonel sürtüşmeyi temizlemenin önemini vurgulamışımdır. Pratikte bunun neye benzediğini burada genişleteceğim.

Belge oluşturma. AI, ziyaret sırasında belgeleme ve inşa edebilir. Bu, belgeleme yükünü azaltır, mesai sonrası işleri kısaltır ve aynı gün tamamlama çok daha gerçekçi hale gelir. MEDvidi’nin dahili çerçevesinde, belge oluşturucu, karşılaşma sırasında sürekli olarak güncellenir ve belgeleme zamanını önemli ölçüde kısaltmak üzere tasarlanmıştır.

Belge gözden geçirme. AI, ayrıca belgeleri iç SOP’lara karşı gözden geçirebilir ve sapmaları, reçete aşamasına ulaşmadan önce saptayabilir. Çoğu sağlık hizmeti kalite gözden geçirme masih kısmi ve manuel; bu nedenle, her karşılaşmayı rather küçük bir örnek yerine gözden geçirerek, uyum daha görünür ve daha tutarlı hale gelir.

Ön-randevu iş akışı otomasyonu. Sağlayıcıların önemli zamanı, kimlik doğrulama, devlet veritabanlarını kontrol etme, tıbbi geçmişi gözden geçirme, potansiyel kontrendikasyonlar için arama yapma veya belgeleme açıklarını veya ilaç arama davranışını gösteren kalıpları tarama gibi şeyler üzerinde, klinisyen kararından önce harcanıyor. Bunların hiçbiri yargıyı değiştirmez, ancak hepsi zaman tüketir, bu nedenle AI bu katmanları klinisyen devreye girmeden önce işleyebilir.

Rutin reçete yönetimi. İstikrarlı takip bakımı, AI’nin özellikle yararlı olabileceği yer. Tedavi, tutarlı kalmış hastalar için, AI, reçete yenileme iş akışını yönetebilir ve kaydı hazırlayabilir, enquanto doktor masih son kararı gözden geçirir ve onaylar. Bu, tamamen özerk bakım modelinden çok daha dar, daha güvenli ve sistemdeki gerçek tıkanıklığa çok daha ilgili bir model.

Her bir bu kullanım durumu, zamanı, bakım kapasitesini genişleterek tasarruf ediyor. Bu, AI’yi idari katmanda ilk olarak dağıtmak için merkezi argümanım.

Klinik ortamlar için doğru AI mimarisi

Doktor değiştirme, AI’nin başka bir korku hikayesi, sansasyonel başlıklar yaratıyor ve profesyonellerin zihinlerinde rahatsızlık yaratıyor. Daha praktik, faydalı ve vazgeçilmez bir model, sağlık hizmetlerinde doktor-merkezli artırma.

Bu mimari içinde, klinisyen her klinisyen kararında son sözü söylüyor. Tedavi planları, masih bir lisanslı tıbbi sağlayıcı tarafından gözden geçirilecek ve onaylanacak. AI, sadece belgeleme, doğrulama, gözden geçirme katmanı ve ziyaret etrafındaki tekrarlayan görevlerle ilgilenir. Bu, verimliliği artırmak ve hesap verebilirliği korumak için en güvenli yoldur.

Sağlık hizmetlerinde AI, gerçek klinik operasyonlarına dayanan bir AI sistemi gerekiyor. AI, off-the-shelf modeller ve genel veri kümeleri yeterli değil. Klinik iş akışları çok spesifik, düzenlemeler çok katmanlı ve hata payı çok küçük. Bir AI sistemi, aylık hasta ziyaretleri üzerine inşa edilmiş, sağlayıcı gözden geçirme ve SOP uyumu iş akışına entegre edilmiş bir sistem olmalı. Healthcare AI, gerçek dünya klinik operasyonlarına dayanmalı, genel amaçlı model yeteneklerinden ziyade.

SONUÇ

İnsanlar tıbbi sağlayıcılarının ilgisiz olduğunu şikayet ettiklerinde, gerçek bir sorunu tespit ediyorlar. Tıbbi sağlayıcınızın enerjisini, her taraftan delinen bir balon olarak düşünün. Elbette, size karşı ilgisiz kalmak için zamanı veya zihinsel bant genişliğine sahip değil.

AI’nin, klinisyen ortamında çok erken kullanmak yerine, insanların zorlandığı işlerin katmanlarını düzeltmek için teknolojiyi kullanmak daha mantıklı. AI’nin avantajlı olmasının nedeni, insan klinisyenlerin sahip olmadığı thing – bitmez tükenmezlik.

Sağlık hizmetlerinin, karmaşık düzenleme, sağlayıcı davranışındaki varyasyon, özel altyapıya duyulan ihtiyaç ve hata maliyetinin muazzam olmasından dolayı AI ile otomasyona en zor endüstri olmasının anlaşılabilir olması.

Ancak, AI teknolojisini elimizde kullanarak, gerçekten idari tıkanıklığı düzeltmek mümkündür. Bunu yapmadan, klinik AI, insanların daha geniş ölçekte güvenini kazanmak için mücadele edecek.

Yakın vadeli model basittir. AI, geçmişi gözden geçirir, kontrendikasyonları kontrol eder, kimliği doğrular, belge oluşturur ve reçete iş akışını hazırlar. Doktor, tam resmi gözden geçirir ve son kararı onaylar. Bir zamanlar stable bir takip için 20 dakikalık bir ziyaret gerektiriyordu, şimdi daha kısa, daha temiz, daha güvenli bir süreç haline gelebilir.

Kağıt üzerinde küçük görünse de, bu, uzun süredir manuel kalan bir sistemde önemli bir revizyon, herkesi etkileyen bir şey.