Tại Sao Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Chăm Sóc Sức Khỏe Được Triển Khai Ở Đâu

Ngành công nghiệp đang theo đuổi vấn đề sai lầm

Trò chuyện về trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe hiện nay là về tính tự chủ. Trí tuệ nhân tạo có thể chẩn đoán bệnh? Nó có thể kê đơn thuốc? Nó có thể thay thế bác sĩ?

Chúng ta không còn cần phải suy nghĩ về những gì nếu vì chúng ta đã có các trường hợp thực tế về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe. Utah đã mở cửa cho trí tuệ nhân tạo tự chủ trong việc tái cấp phép thuốc thông qua hộp cát quy định của mình. Các bang khác đang theo dõi để xem liệu những phi công đầu tiên đó có thể cho thấy sự an toàn và hiệu quả có thể chấp nhận được.

Nhưng tôi nghĩ rằng việc tự hỏi về việc thay thế bác sĩ bằng trí tuệ nhân tạo là vấn đề sai lầm mà ngành công nghiệp nên bắt đầu.

Trước khi chúng ta hỏi về việc trí tuệ nhân tạo có thể hấp thụ bao nhiêu mối quan hệ lâm sàng, chúng ta nên giải quyết vấn đề đơn giản và ngay trước mắt đang ngồi trước chúng ta. Các bác sĩ đang bị quá tải bởi công việc hành chính. Bệnh nhân vẫn không thể có được cuộc hẹn kịp thời vì việc tiếp cận bị hạn chế không phải bởi sự thiếu nhu cầu của bệnh nhân mà bởi sự thiếu thời gian của bác sĩ có thể sử dụng. Đó là nơi bắt đầu của sự chậm trễ, và đó là nơi trí tuệ nhân tạo cần thiết để giảm bớt gánh nặng hoạt động.

Điều này đặc biệt rõ ràng trong chăm sóc sức khỏe tâm thần. Khoảng 22 triệu người Mỹ sống với ADHD, và các rối loạn lo âu ảnh hưởng đến khoảng 19% người trưởng thành trong một năm nhất định. Đó là khoảng 31% trong suốt cuộc đời. Cả hai điều kiện đều có thể điều trị được, nhưng hàng triệu người không nhận được chăm sóc được khuyến nghị theo hướng dẫn. Vấn đề không phải là thiếu nhận thức vì ngay cả một cái nhìn sơ bộ về thị trường sẽ cho thấy một loạt các công cụ tự giúp đỡ, nội dung, trình theo dõi và ứng dụng thân thiện với ADHD. Khoảng trống thực sự là việc tiếp cận chăm sóc lâm sàng thực sự, chẩn đoán và quản lý thuốc khi thích hợp.

Bài viết này cho rằng một điểm xuất phát đơn giản hơn. Vai trò có ROI cao nhất của trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe ngày nay là hành chính. Sử dụng nó quá sớm trong môi trường lâm sàng có thể tạo ra nhiều vấn đề hơn là lợi ích. Nếu chúng ta muốn trí tuệ nhân tạo trở thành một phần đáng tin cậy của chăm sóc, chúng ta cần triển khai nó trước tiên ở nơi gánh nặng nặng nhất và lợi ích là ngay lập tức.

Dữ liệu tiết lộ nơi trí tuệ nhân tạo có thể hiệu quả hơn

Có một mẫu mà tiết lộ bản thân rất nhanh khi bạn xây dựng trong chăm sóc sức khỏe. Bất kỳ bác sĩ nào bạn thuê, trong vài tháng, bác sĩ đó sẽ được đặt đầy. Chúng tôi đã thấy điều này lặp đi lặp lại. Điều này không có nghĩa là chỉ có sự thiếu hụt nhà cung cấp trong抽象 mà là cách thời gian của nhà cung cấp bị tiêu thụ khi một bảng bắt đầu được lấp đầy.

Trong tâm thần học, khoảng 80% cuộc hẹn là theo dõi thường xuyên. Những cuộc hẹn này không phải là tất cả các cuộc gặp gỡ chẩn đoán phức tạp. Nhiều cuộc hẹn là bệnh nhân ổn định tiếp tục theo cùng một khóa điều trị, kiểm tra, xem xét các triệu chứng và tái cấp phép thuốc nếu mọi thứ vẫn phù hợp. Tuy nhiên, những cuộc hẹn đó mang theo toàn bộ trọng lượng của việc ghi chép, xác minh, xem xét lịch sử, kiểm tra PDMP và quy trình kê đơn. Nhà cung cấp dành trung bình 16 giờ mỗi tuần cho công việc hành chính như vậy. Đó là thời gian có thể dành cho bệnh nhân mới hoặc đơn giản là chú ý lâm sàng tốt hơn cho bệnh nhân và các trường hợp phức tạp.

Đây là nơi nhiều cuộc thảo luận về trí tuệ nhân tạo trở nên không kết nối với thực tế hoạt động. Ngành công nghiệp tiếp tục hỏi liệu trí tuệ nhân tạo có thể thay thế vai trò của bác sĩ hay không, trong khi thực tế, một tỷ lệ lớn công suất bị mất đi từ các nhiệm vụ không yêu cầu nhiều phán quyết lâm sàng từ đầu. Những nhiệm vụ này có thể là việc ghi chép, xác minh, xem xét hồ sơ và quy trình theo dõi. Những quá trình này chính xác là những gì trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ một cách hữu ích và có thể đo lường được.

Nếu bạn thu hồi lại thời gian đó, bạn không chỉ giảm bớt gánh nặng cho nhà cung cấp mà còn mở lại lịch cho nhiều bệnh nhân hơn. Thời gian chờ đợi là một vấn đề tiếp cận chăm sóc sức khỏe đáng kể. Bệnh nhân thường phải chờ đợi vài tuần để gặp một chuyên gia, và việc tiếp cận vẫn còn không đồng đều trên các khu vực khác nhau. HHS tiếp tục lưu ý rằng các cộng đồng nông thôn và biên giới phải đối mặt với quá ít nhà cung cấp và quá ít hỗ trợ sức khỏe tâm thần, trích dẫn telehealth như một cách để tăng đáng kể việc tiếp cận chăm sóc sức khỏe tâm thần.

Tại sao chăm sóc sức khỏe là ngành công nghiệp khó tự động hóa nhất với trí tuệ nhân tạo

Chăm sóc sức khỏe có thể trông có vẻ tiêu chuẩn hóa từ bên ngoài. Trong thực tế, nó vừa tiêu chuẩn hóa vừa thay đổi cùng một lúc.

Có những hướng dẫn, quy định và quy tắc ghi chép mà không thể phủ nhận. Tuy nhiên, mỗi bác sĩ cũng mang theo thói quen, quy trình và giao thức được định hình bởi các môi trường trước đó. Hai nhà cung cấp có thể đang điều trị cùng một tình trạng dưới cùng một khuôn khổ pháp lý, trong khi vẫn tiếp cận chăm sóc thường xuyên theo những cách khác nhau đáng kể. Trí tuệ nhân tạo phải tính đến sự thay đổi đó mà không đi chệch khỏi tiêu chuẩn chăm sóc. Đó là một kỳ công khó khăn hơn nhiều so với việc xây dựng một mô hình hoạt động tốt trong một bản demo.

Khi nói đến quy định, tuân thủ chủ yếu là phân lớp. Các hội đồng cấp phép nhà nước, cơ quan liên bang, HIPAA, hệ thống theo dõi thuốc, cơ sở dữ liệu nhà nước và các quy trình hoạt động lâm sàng nội bộ đều giao nhau. Một hành động tuân thủ ở một bang có thể là không tuân thủ ở một bang khác. Một quy trình làm việc có vẻ vô hại từ góc độ sản phẩm có thể trở nên rủi ro khi kê đơn, xác minh danh tính, lưu giữ hồ sơ hoặc khả năng kiểm toán. Có sự phức tạp cấu trúc trong quá trình này.

Phần dữ liệu cũng không đơn giản như một người mong đợi. Trong chăm sóc sức khỏe, bạn không chỉ kết nối các công cụ chung lại với nhau và bắt đầu học hỏi từ hành vi của người dùng. Một số công cụ phân tích tiêu chuẩn và đường ống dữ liệu không phù hợp do các quy định của HIPAA trừ khi chúng được thay đổi từ đầu. Bạn thường cần cơ sở hạ tầng tùy chỉnh từ đầu. Những thứ như cách dữ liệu được lưu trữ, xử lý, kiểm toán và hiển thị trong quy trình làm việc. Một số lượng đáng ngạc nhiên các công ty đánh giá thấp điều này cho đến khi họ đang sâu trong quá trình xây dựng và sau đó phải thay đổi hoàn toàn công việc của họ.

Nhưng hơn bất cứ điều gì, tôi sẽ nói rằng vấn đề lớn nhất là đơn giản là chi phí của việc mắc lỗi trong chăm sóc sức khỏe khá cao.

Một đầu ra bị lỗi có thể chỉ tạo ra sự bất tiện trong các ngành công nghiệp khác, nhưng trong chăm sóc sức khỏe, nó có thể ảnh hưởng đến chất lượng điều trị, an toàn cho bệnh nhân, hành vi kê đơn hoặc tiếp xúc với quy định. Sức khỏe con người không phải là thứ mà chúng ta có thể chơi đùa để cải thiện các mô hình trí tuệ nhân tạo của mình và hoàn toàn đúng như vậy. Điều này nên được sử dụng làm nguyên tắc hướng dẫn giúp chúng ta hiểu nơi trí tuệ nhân tạo có thể được giới thiệu đầu tiên trong ngành công nghiệp này.

Triển khai trí tuệ nhân tạo có ROI cao nhất trong lĩnh vực sức khỏe là lớp hành chính

Tôi hy vọng tôi đã nhấn mạnh tầm quan trọng của việc chuyển sự tập trung của chúng ta từ việc thay thế bác sĩ bằng trí tuệ nhân tạo sang việc xóa bỏ ma sát hoạt động xung quanh bác sĩ. Tôi sẽ mở rộng ở đây về việc nó trông như thế nào trong thực tế.

Thế hệ biểu đồ. Trí tuệ nhân tạo có thể chuyển录 và xây dựng tài liệu trong thời gian thực trong các cuộc thăm khám. Điều này giảm bớt gánh nặng ghi chép, rút ngắn công việc sau giờ và làm cho việc hoàn thành cùng ngày trở nên thực tế hơn. Trong khuôn khổ nội bộ của MEDvidi, bộ tạo biểu đồ cập nhật tài liệu liên tục trong quá trình gặp gỡ và được thiết kế để cắt giảm đáng kể thời gian ghi chép.

Xem xét biểu đồ. Trí tuệ nhân tạo cũng có thể xem xét biểu đồ chống lại các SOP nội bộ và đánh dấu các偏差 trước khi chúng đến giai đoạn kê đơn. Hầu hết các đánh giá chất lượng chăm sóc sức khỏe vẫn còn một phần và thủ công; do đó, bằng cách xem xét mỗi cuộc gặp gỡ thay vì một mẫu nhỏ, tuân thủ trở nên rõ ràng và nhất quán hơn.

Tự động hóa quy trình trước cuộc hẹn. Một lượng lớn thời gian của nhà cung cấp được dành trước quyết định lâm sàng thực sự cho những thứ như xác minh danh tính, kiểm tra chéo cơ sở dữ liệu nhà nước, xem xét lịch sử y tế, tìm kiếm các mẫu có thể gợi ý hành vi tìm kiếm thuốc hoặc khoảng trống trong tài liệu. Không có gì trong số này thay thế phán quyết, nhưng tất cả đều tiêu thụ thời gian, đó là lý do tại sao trí tuệ nhân tạo có thể giúp xử lý các lớp này trước khi bác sĩ bước vào.

Quản lý đơn thuốc thường xuyên. Chăm sóc theo dõi ổn định là nơi trí tuệ nhân tạo có thể đặc biệt hữu ích. Đối với bệnh nhân có điều trị vẫn nhất quán, trí tuệ nhân tạo có thể giúp quản lý quy trình tái cấp phép và chuẩn bị hồ sơ, trong khi bác sĩ vẫn xem xét và phê duyệt quyết định cuối cùng. Đó là một mô hình rất khác so với chăm sóc tự chủ hoàn toàn vì nó hẹp hơn, an toàn hơn và liên quan nhiều hơn đến nút thắt thực sự trong hệ thống.

Mỗi trường hợp sử dụng này có một điểm chung. Chúng tiết kiệm thời gian theo cách mở rộng khả năng chăm sóc. Đó là lập luận trung tâm của tôi về việc tại sao tôi xem lớp hành chính là nơi triển khai trí tuệ nhân tạo đầu tiên có ROI cao nhất.

Kiến trúc trí tuệ nhân tạo phù hợp cho môi trường lâm sàng

Thay thế bác sĩ là một trong những câu chuyện về trí tuệ nhân tạo tạo ra những tiêu đề nhạy cảm và làm cho các chuyên gia cảm thấy khó chịu. Một mô hình thực tế, có lợi và không thể thiếu hơn là tăng cường bác sĩ trong chăm sóc sức khỏe.

Trong một kiến trúc như vậy, bác sĩ có quyền quyết định cuối cùng về mỗi quyết định lâm sàng, đơn thuốc. Các kế hoạch điều trị vẫn sẽ được xem xét và phê duyệt bởi một nhà cung cấp y tế có giấy phép. Trí tuệ nhân tạo chỉ xử lý những việc vặt vã của việc ghi chép, xác minh, lớp xem xét và các nhiệm vụ lặp đi lặp lại xung quanh cuộc hẹn. Đó là cách an toàn nhất để cải thiện hiệu quả và duy trì trách nhiệm.

Trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe cũng cần dữ liệu lâm sàng thực sự vì các mô hình và tập dữ liệu chung không đủ. Các quy trình làm việc lâm sàng quá cụ thể, quy định quá phân lớp và biên độ lỗi quá nhỏ. Một hệ thống trí tuệ nhân tạo được đào tạo trên một tập dữ liệu độc quyền của các cuộc thăm khám bệnh nhân mỗi tháng, với việc xem xét và tuân thủ SOP được tích hợp vào quy trình làm việc nên là nền tảng của bất kỳ hệ thống nào tham gia vào lĩnh vực này. Cốt lõi của nó là trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe phải được xây dựng trên các hoạt động lâm sàng thực tế thay vì là một khả năng mô hình chung.

Đối với các bác sĩ, kiến trúc này cắt giảm thời gian bị mất cho công việc hành chính và dành nhiều thời gian hơn cho bệnh nhân mới và các trường hợp phức tạp. Đối với bệnh nhân, nó cung cấp việc tiếp cận chăm sóc sức khỏe nhanh hơn với chi phí thấp hơn, cùng với sự nhất quán hơn trong cách chăm sóc được ghi chép và cung cấp. Các nhà quản lý cũng được lợi vì họ có thể nhìn thấy sự nhất quán hơn vì hệ thống hiện tại thường che giấu sự không nhất quán bên trong các quy trình phân tán. Việc triển khai trí tuệ nhân tạo đúng cách làm cho các quy trình trở nên rõ ràng và có thể xem xét hơn. Việc xem xét bản thân trở nên dễ dàng hơn để kiểm toán hơn so với tài liệu do con người tạo ra.

Bằng cách trở nên đáng tin cậy trong một quy trình có thể đo lường được, trí tuệ nhân tạo trở thành một công cụ đáng tin cậy để cải thiện một lĩnh vực mà ngành công nghiệp quan trọng này rõ ràng đang gặp khó khăn.

Kết luận

Khi mọi người phàn nàn về việc nhà cung cấp y tế của họ không chú ý, họ đang nhận thấy một vấn đề thực sự. Hãy nghĩ về năng lượng của nhà cung cấp y tế của bạn như một quả bóng bị đâm thủng từ tất cả các phía bởi các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, tầm thường.

Thay vì nhảy lên chuyến tàu sợ hãi về việc ai sẽ bị sa thải đầu tiên vì trí tuệ nhân tạo, điều hợp lý hơn để làm, đặc biệt là trong chăm sóc sức khỏe, là sử dụng công nghệ để sửa chữa các lớp công việc mà con người gặp khó khăn. Chính điều đó làm cho trí tuệ nhân tạo trở nên có lợi là sự không mệt mỏi – điều mà các bác sĩ lâm sàng không có.

Điều đó có thể hiểu được tại sao chăm sóc sức khỏe lại khó tự động hóa do quy định phức tạp, sự thay đổi trong hành vi của nhà cung cấp, nhu cầu về cơ sở hạ tầng được xây dựng tùy chỉnh và chi phí của việc mắc lỗi là rất lớn. Tuy nhiên, có một nút thắt hành chính thực sự có thể được sửa chữa bằng công nghệ mà chúng ta có trong tầm tay. Hãy đưa nó vào sử dụng.

Nếu không bắt đầu từ nút thắt hành chính, trí tuệ nhân tạo lâm sàng sẽ gặp khó khăn trong việc giành được sự tin tưởng của mọi người trên quy mô lớn hơn khi khả năng của nó phát triển vượt quá những gì nó có thể làm ngày hôm nay.

Tôi nghĩ rằng mô hình gần hạn là đơn giản. Trí tuệ nhân tạo xem xét lịch sử, kiểm tra các tương tác, xác minh danh tính, tạo biểu đồ và chuẩn bị quy trình đơn thuốc. Bác sĩ xem xét toàn bộ hình ảnh và phê duyệt quyết định cuối cùng. Điều gì từng yêu cầu một cuộc thăm khám đầy đủ 20 phút cho một cuộc theo dõi ổn định có thể trở thành một quy trình ngắn hơn, sạch sẽ hơn, an toàn hơn.

Nó có thể看似 nhỏ trên giấy nhưng đây là một sự thay đổi lớn trong một hệ thống đã vẫn còn thủ công trong thời gian dài và ảnh hưởng đến mọi người.