Ефект скорочення Медикейду: Чи може штучний інтелект запобігти надходящій кризі охорони здоров’я?

Медикейд став центральною точкою гарячої політичної битви, оскільки республіканські законодавці тиснуть на глибокі скорочення, щоб допомогти фінансувати зниження податків. Президент Дональд Трамп і лідери GOP метять скоротити витрати на Медикейд на 880 мільярдів доларів протягом наступного десятиліття, скоротивши приблизно 10% бюджету програми. Однак наслідки можуть бути серйозними, оскільки Медикейд забезпечує охорону здоров’я для приблизно 83 мільйонів американців з низькими доходами, включаючи пенсіонерів і людей з інвалідністю.

Щоб забезпечити майбутнє Медикейду, штучний інтелект (AI) виникає як потенційне рішення зростаючих витрат на охорону здоров’я. Сьогодні AI-драйвені прогностичні аналітики дозволяють постачальникам медичних послуг ідентифікувати пацієнтів високого ризику до того, як їм буде потрібна екстрена допомога.

“З огляду на бюджетні обмеження Медикейду, AI може скоротити витрати без жертвування якістю,” Грейс Чанг, генеральний директор і засновник Kintsugi, сказав мені. “Операційні неефективності, такі як пропущені діагнози або погане спостереження за пацієнтами, часто є невидимими, але дуже дорогими. AI може виділити пацієнтів, які ризикують надмірного використання відділення невідкладної допомоги або нерозсудливого прийому ліків – області, які витікають мільярди з системи, але можна вирішити за допомогою правильних інструментів.”

Каліфорнійський стартап охорони здоров’я Kintsugi використовує голосові біомаркери для автоматизації раннього скринінгу депресії та тривоги у пацієнтів, допомагаючи скоротити час оцінки клініцистів. Чанг стверджує, що більшість систем охорони здоров’я вже недоукомплектовані, і AI може допомогти пріоритезувати тих, хто потребує уваги найбільше, коли це найважливіше.

Згідно з засновником, справжній ризик не використання AI для вирішення найскладніших проблем охорони здоров’я полягає в “тому, що ми не використаємо його для закриття критичних пробілів у догляді”.

Як AI скорочує витрати на Медикейд і охорону здоров’я загалом

Адміністративні неефективності становлять значну частку витрат на охорону здоров’я. Однак дослідження Національного центру біотехнологічної інформації (NCBI) оцінює, що AI може заощадити галузі охорони здоров’я до 150 мільярдів доларів щорічно шляхом оптимізації цих процесів. Аналогічно, Національне бюро економічних досліджень оцінює заощадження у розмірі 200–360 мільярдів доларів у витратах на охорону здоров’я через автоматизацію AI протягом наступних чотирьох років. Сьогодні AI грає важливу роль у Медикейді та охороні здоров’я, прогнозуючи спалахи захворювань і демографічні зміни, що дозволяє здійснювати проактивне розподілення ресурсів. Ця технологія також допомагає покращувати прогностичну аналітику для прогнозування результатів лікування пацієнтів, що призводить до більш ефективних стратегій лікування та покращення профілактичної допомоги. Крім того, AI може просунути персоналізовану медицину, адаптуючи лікування до окремих пацієнтів для кращих результатів.

Використовуючи останні технологічні інновації, кілька стартапів охорони здоров’я, що працюють на основі AI, знаходяться на передовій лінії покращення прийняття AI у Медикейді для прискорення діагностики та покращення результатів лікування. Наприклад, бостонський Quantivly покращує ефективність радіології завдяки своїй платформі на основі AI для оптимізації використання сканерів МРТ і КТ. AI може визначити вузькі місця в потоках зображень, що призводить до скорочення часу очікування пацієнтів, покращення пропускної здатності сканерів та доходів лікарень.

“Системи охорони здоров’я, особливо ті, які обслуговують населення Медикейду, запитують зробити більше з менше. І їм потрібно зробити більше сканів, щоб компенсувати реальність нижчих марж,” Роберт Макдугалл, співзасновник Quantivly, сказав мені. “Операційний AI у медичній візуалізації може допомогти в управлінні пропускною здатністю без навантаження на персонал. AI можна розгорнути в таких областях, як планування, де завдання координації надто складне для будь-якої однієї людини для управління вручну.”

Згідно з Макдугаллом, більшість систем планування не враховують критичні фактори, які впливають на тривалість сканування, такі як апаратне забезпечення сканера, складність протоколу, рухливість пацієнта та потреби в седації. Управління цими змінними в режимі реального часу виходить за межі людських можливостей, роблячи AI незамінним інструментом для оптимізації планування та ефективності – і допомоги лікарням у їхніх фінансових результатах.

Аналогічно, платформа управління ліками на основі AI Arine допомагає скоротити помилки при призначенні ліків шляхом оптимізації режимів лікування та виділення непотрібних ліків. “AI може швидко з’єднати точки по різних наборах даних (історія ліків пацієнтів, дані про соціальні детермінанти здоров’я та клінічна/медична література), щоб зробити персоналізовані рекомендації для кожного пацієнта,” Йоона Кім, генеральний директор і засновник Arine, пояснив.

Вона додала, що якщо пацієнту призначено новий препарат без урахування його потенційного негативного впливу на існуючі захворювання, AI може виділити проблему в режимі реального часу, попереджаючи ускладнення до того, як вони призведуть до відвідування відділення невідкладної допомоги. “AI може автоматизувати повторювані завдання (наприклад, документацію, підсумовування), але коли мова йде про догляд за пацієнтами, нам потрібно тримати клініцистів під контролем,” сказала Кім.

Враховуючи потенціал AI для покращення ефективності та результатів охорони здоров’я, чи будуть законодавці пріоритезувати його прийняття, або бюджетні обмеження та фіскальна політика затінять доступ? Як ця дискусія розгорнеться, залишається невідомим.

“Мета операційного AI полягає в тому, щоб розширити доступ шляхом покращення використання ресурсів. Якщо ми можемо сканувати більше пацієнтів на тому самому обладнанні без навантаження на персонал, ми покращуємо доступ — особливо в районах з недостатньою забезпеченістю. Ключем є продуктивність, а не обмеження,” Макдугалл підкреслив.