Может ли AI предотвратить медицинский кризис, вызванный сокращением Medicaid?

Медикейд стал центральной темой в напряженных политических дебатах, поскольку республиканские законодатели выступают за значительные сокращения бюджета программы для финансирования снижения налогов. Президент Дональд Трамп и лидеры Республиканской партии предлагают сократить расходы на Медикейд на 880 миллиардов долларов в течение следующего десятилетия, что составит примерно 10% бюджета программы. Эти предложенные сокращения могут иметь серьезные последствия, учитывая, что в настоящее время Медикейд обеспечивает медицинское страхование примерно 83 миллионам американцев с низким доходом, включая пожилых людей и лиц с ограниченными возможностями.

Для решения будущего Медикейда в условиях этих финансовых ограничений исследуется использование искусственного интеллекта (AI) как способа сдерживания роста затрат на здравоохранение. Прогнозная аналитика на основе AI теперь позволяет медицинским учреждениям выявлять пациентов с высоким риском до того, как им потребуется экстренная помощь.

*"В условиях бюджетных ограничений Медикейда AI предлагает способ сокращения затрат без ущерба для качества медицинской помощи,"* поделилась со мной Грейс Чанг, генеральный директор и основательница Kintsugi. *"Операционные неэффективности, такие как пропущенные диагнозы или недостаточное последующее наблюдение, часто остаются незамеченными, но чрезвычайно затратны. AI может выявить пациентов, которые рискуют чрезмерно использовать отделения неотложной помощи или не соблюдать графики приема лекарств – области, которые ежегодно обходятся системе в миллиарды долларов, но могут быть управляемы с помощью правильной технологии."*

Калифорнийский стартап в области здравоохранения Kintsugi использует голосовые биомаркеры для упрощения раннего скрининга депрессии и тревожности, значительно сокращая время, которое клиницисты тратят на оценки. Чанг подчеркивает, что при уже существующей нехватке персонала в медицинских учреждениях AI может помочь приоритизировать уход за пациентами там, где это наиболее срочно необходимо.

Она предупреждает, что реальная опасность неиспользования AI в здравоохранении заключается в том, *"что мы не будем использовать его для устранения важных пробелов в медицинской помощи."*

Как AI снижает затраты на Медикейд и здравоохранение в целом

Значительная часть затрат на здравоохранение связана с административными неэффективностями. Однако исследование Национального центра биотехнологической информации (NCBI) показывает, что AI может потенциально экономить индустрии здравоохранения до 150 миллиардов долларов в год за счет оптимизации этих процессов. Аналогично, Национальное бюро экономических исследований прогнозирует экономию от 200 до 360 миллиардов долларов на здравоохранение за счет автоматизации AI в течение ближайших четырех лет. В настоящее время AI играет ключевую роль в Медикейде и здравоохранении в целом, прогнозируя вспышки заболеваний и демографические изменения, что позволяет проактивно управлять ресурсами. Он также улучшает прогнозную аналитику для предсказания исходов лечения пациентов, что приводит к более эффективным планам лечения и лучшей профилактической помощи. Более того, AI может продвигать персонализированную медицину, адаптируя лечение к индивидуальным пациентам для улучшения результатов.

Используя последние технологические достижения, различные стартапы в области здравоохранения, работающие на основе AI, лидируют в продвижении внедрения AI в Медикейд для ускорения диагностики и улучшения результатов лечения. Например, базирующаяся в Бостоне компания Quantivly повышает эффективность радиологии с помощью своей платформы на основе AI, которая оптимизирует использование МРТ и КТ сканеров. AI может выявлять неэффективности в рабочих процессах визуализации, что приводит к сокращению времени ожидания пациентов, повышению производительности сканеров и увеличению доходов больниц.

*"Медицинские системы, особенно те, которые обслуживают население, покрываемое Медикейдом, находятся под давлением необходимости делать больше с меньшими ресурсами. Им нужно увеличить количество сканирований, чтобы компенсировать реальность более низких маржиналов,"* объяснил мне Роберт МакДугалл, сооснователь Quantivly. *"Операционный AI в медицинской визуализации может помочь в управлении пропускной способностью без перегрузки персонала. AI особенно полезен в планировании, где задача координации слишком сложна для ручного управления одним человеком."*

МакДугалл отмечает, что большинство систем планирования не учитывают ключевые факторы, влияющие на длительность сканирования, такие как аппаратное обеспечение сканера, сложность протокола, мобильность пациента и потребности в седации. Управление этими переменными в реальном времени выходит за рамки человеческих возможностей, что делает AI незаменимым инструментом для улучшения планирования и операционной эффективности – что в конечном итоге приносит пользу финансовому здоровью больниц.

Аналогично, Arine, платформа управления медикаментами на основе AI, помогает минимизировать ошибки в назначении лекарств, оптимизируя режимы приема и выявляя ненужные препараты. *"AI может быстро анализировать разнообразные наборы данных (истории приема лекарств пациентами, данные SDOH и клиническую/медицинскую литературу), чтобы предоставлять персонализированные рекомендации для каждого пациента,"* отметила Юна Ким, генеральный директор и основательница Arine.

Она далее объяснила, что когда новое лекарство назначается без учета его потенциальных побочных эффектов на существующие состояния, AI может в реальном времени предупреждать клиницистов – предотвращая проблемы до того, как они приведут к посещениям отделения неотложной помощи. *"AI может автоматизировать рутинные задачи (например, документирование и обобщение), но в уходе за пациентами крайне важно сохранять контроль за клиницистами,"* заявила Ким.

Учитывая потенциал AI для повышения эффективности и результатов в здравоохранении, остается вопрос, будут ли законодатели приоритизировать его внедрение или бюджетные ограничения и фискальная политика будут препятствовать доступу. Исход этих дебатов еще предстоит увидеть.

*"Цель операционного AI – улучшить доступ за счет оптимизации использования ресурсов. Если мы можем увеличить количество пациентов, сканируемых на том же оборудовании без перегрузки персонала, мы улучшаем доступ – особенно в недостаточно обслуживаемых районах. Это все о повышении производительности, а не о введении ограничений,"* подчеркнул МакДугалл.