Hiệu ứng Cắt giảm Medicaid: Liệu AI có thể ngăn chặn một cuộc khủng hoảng y tế sắp tới?

Medicaid đã trở thành một điểm trung tâm của một trận chiến chính trị gay gắt, khi các nhà lập pháp Đảng Cộng hòa đang đẩy mạnh việc cắt giảm sâu để giúp tài trợ cho việc giảm thuế. Tổng thống Donald Trump và các nhà lãnh đạo Đảng Cộng hòa nhằm mục đích cắt giảm chi tiêu của Medicaid bằng 880 tỷ đô la trong thập kỷ tới, cắt giảm khoảng 10% ngân sách của chương trình. Tuy nhiên, hậu quả có thể rất nghiêm trọng vì Medicaid cung cấp bảo hiểm y tế cho khoảng 83 triệu người Mỹ thu nhập thấp, bao gồm cả người cao tuổi và người khuyết tật.

Để đảm bảo tương lai của Medicaid, trí tuệ nhân tạo (AI) đang xuất hiện như một giải pháp tiềm năng để giảm chi phí y tế tăng cao. Ngày nay, phân tích dự đoán dựa trên AI cho phép các nhà cung cấp dịch vụ y tế xác định bệnh nhân có nguy cơ cao trước khi họ cần chăm sóc cấp cứu.

“Với Medicaid đang đối mặt với các hạn chế ngân sách, AI có thể giảm chi phí mà không ảnh hưởng đến chất lượng,” Grace Chang, CEO và người sáng lập, Kintsugi, cho tôi biết. “Các bất hiệu quả hoạt động, như chẩn đoán bị bỏ lỡ hoặc theo dõi bệnh nhân kém, thường không thể nhìn thấy được nhưng rất tốn kém. AI có thể xác định bệnh nhân có nguy cơ lạm dụng phòng cấp cứu hoặc không tuân thủ thuốc – những lĩnh vực đang mất hàng tỷ đô la từ hệ thống nhưng có thể giải quyết được với công cụ phù hợp.”

Công ty khởi nghiệp y tế AI có trụ sở tại California Kintsugi sử dụng dấu ấn giọng nói để tự động hóa quá trình sàng lọc sớm cho bệnh nhân trầm cảm và lo lắng, giúp giảm thời gian đánh giá của bác sĩ. Chang khẳng định rằng hầu hết các hệ thống y tế đã thiếu nhân viên, và AI có thể giúp ưu tiên những người cần chú ý nhất, khi nào thì quan trọng nhất.

Theo người sáng lập, rủi ro thực sự của việc không sử dụng AI để giải quyết các vấn đề y tế khó khăn nhất là “chúng ta sẽ không sử dụng nó để lấp đầy các khoảng trống quan trọng trong chăm sóc.”

Làm thế nào AI đang giảm chi phí Medicaid và chi phí y tế nói chung

Các bất hiệu quả hành chính chiếm một phần đáng kể trong chi phí y tế. Nhưng, một nghiên cứu của Trung tâm Thông tin Công nghệ sinh học Quốc gia (NCBI) ước tính rằng AI có thể tiết kiệm cho ngành y tế lên đến 150 tỷ đô la mỗi năm bằng cách tối ưu hóa các quy trình này. Tương tự, Văn phòng Nghiên cứu Kinh tế Quốc gia ước tính tiết kiệm lên đến 200-360 tỷ đô la trong chi tiêu y tế thông qua tự động hóa AI trong bốn năm tới. Ngày nay, AI đang đóng một vai trò quan trọng trong Medicaid và y tế bằng cách dự báo sự bùng phát bệnh và thay đổi dân số, cho phép phân bổ tài nguyên chủ động. Công nghệ này cũng giúp nâng cao phân tích dự đoán để dự đoán kết quả bệnh nhân, dẫn đến các chiến lược điều trị hiệu quả hơn và chăm sóc phòng ngừa tốt hơn. Ngoài ra, AI có thể thúc đẩy y học cá nhân hóa, điều chỉnh các phương pháp điều trị cho từng bệnh nhân để có kết quả tốt hơn.

Sử dụng các đổi mới công nghệ gần đây, một số công ty khởi nghiệp y tế AI đang ở tiền phong trong việc cải thiện việc áp dụng AI trong Medicaid để tăng tốc chẩn đoán và cải thiện kết quả điều trị. Ví dụ, công ty Quantivly có trụ sở tại Boston đang nâng cao hiệu quả của lĩnh vực X-quang thông qua nền tảng dựa trên AI để tối ưu hóa việc sử dụng máy quét MRI và CT. AI có thể xác định các nút thắt trong các quy trình hình ảnh, dẫn đến giảm thời gian chờ của bệnh nhân, tăng cường hiệu suất của máy quét và doanh thu của bệnh viện.

“Các hệ thống y tế, đặc biệt là những hệ thống phục vụ dân số Medicaid, đang được yêu cầu làm nhiều hơn với ít hơn. Và họ cần thực hiện nhiều lần quét hơn để bù đắp cho thực tế của biên độ thấp hơn,” Robert MacDougall, đồng sáng lập của Quantivly, cho tôi biết. “AI hoạt động trong hình ảnh y tế có thể giúp quản lý quá trình này mà không gây áp lực cho nhân viên. AI có thể được triển khai trong các lĩnh vực như lập lịch, nơi nhiệm vụ phối hợp quá phức tạp để bất kỳ ai quản lý thủ công.”

Theo MacDougall, hầu hết các hệ thống lập lịch đều bỏ qua các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến thời gian quét, chẳng hạn như phần cứng máy quét, độ phức tạp của giao thức, khả năng di chuyển của bệnh nhân và nhu cầu gây mê. Quản lý các biến số này trong thời gian thực vượt quá khả năng của con người, khiến AI trở thành một công cụ thiết yếu để tối ưu hóa lịch và hiệu quả – và giúp cho dòng tiền của bệnh viện.

Tương tự, nền tảng quản lý thuốc dựa trên AI Arine giúp giảm sai sót kê đơn bằng cách tối ưu hóa chế độ thuốc và xác định các loại thuốc không cần thiết. “AI có thể nhanh chóng kết nối các điểm trên các tập dữ liệu đa dạng (lịch sử thuốc của bệnh nhân, dữ liệu SDOH và văn học lâm sàng / y khoa) để đưa ra các khuyến nghị cá nhân hóa cho từng bệnh nhân,” Yoona Kim, CEO và Người sáng lập của Arine, giải thích.

Cô ấy thêm rằng nếu một bệnh nhân được kê đơn một loại thuốc mới mà không xem xét tác động tiêu cực có thể xảy ra đối với các tình trạng hiện có, AI có thể xác định vấn đề này trong thời gian thực – ngăn chặn các biến chứng trước khi chúng dẫn đến một chuyến thăm phòng cấp cứu. “AI có thể tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại (ví dụ: tài liệu, tóm tắt) nhưng khi nói đến chăm sóc bệnh nhân, chúng ta cần giữ các bác sĩ kiểm soát,” Kim nói.

Với tiềm năng của AI trong việc cải thiện hiệu quả và kết quả y tế, liệu các nhà lập pháp sẽ ưu tiên việc áp dụng nó, hay các hạn chế ngân sách và chính sách tài khóa sẽ che khuất việc tiếp cận? Cách thức tranh luận này diễn ra vẫn còn phải xem.

“Mục tiêu của AI hoạt động là mở rộng khả năng tiếp cận bằng cách cải thiện cách sử dụng tài nguyên. Nếu chúng ta có thể quét nhiều bệnh nhân trên cùng một thiết bị mà không thêm gánh nặng cho nhân viên, chúng ta đang cải thiện khả năng tiếp cận – đặc biệt là trong các khu vực thiếu nguồn lực. Khóa là năng suất, không phải hạn chế,” MacDougall nhấn mạnh.