Home » С помощью ИИ заботьтесь об удовлетворенности пациентов, говорит ИТ-инвестор в сфере здравоохранения

С помощью ИИ заботьтесь об удовлетворенности пациентов, говорит ИТ-инвестор в сфере здравоохранения

Ни для кого не секрет, что здравоохранение переживает переломный момент, поскольку искусственный интеллект и другие новые технологии решают проблемы, связанные с фрагментацией и разочарованием, столь распространенными в отрасли.

Поскольку системы здравоохранения управляют этими фундаментальными изменениями, организациям-поставщикам важно обеспечить, чтобы врачи и лица, принимающие решения в сфере ИТ, уделяли первоочередное внимание удовлетворенности пациентов, сказал Алекс Мейсон.

Мейсон является партнером FTV Capital, где он возглавляет инвестиционную практику в сфере медицинских технологий и информационных технологий. Он возглавил раунды финансирования Luma Health и 6 Degrees Health.

Мы поговорили с Мэйсоном, чтобы обсудить, как инвесторы рассматривают ИИ в здравоохранении, как он призван ускорить переход к медицинскому обслуживанию, основанному на ценности, как принятие клинических решений с помощью ИИ становится нормой и как процесс управления циклом доходов может упростить платежи и способствовать развитию цифровых технологий. взаимодействие с пациентом.

Вопрос. Как инвесторы в целом смотрят на искусственный интеллект в здравоохранении?

А. Инвесторы подходят к использованию ИИ в здравоохранении с оптимистической осторожностью. Они придерживаются сбалансированного подхода, признавая как потенциал значительных достижений, так и необходимость думать о последствиях второго порядка.

Недавние неудачи, в том числе некоторые громкие проекты в области искусственного интеллекта в сфере здравоохранения, которые не оправдали ожиданий, привели к более взвешенным инвестиционным перспективам в ближайшем будущем. Однако мы также видели множество историй успеха, которые иллюстрируют перспективность ИИ применительно к конкретным, четко определенным сценариям использования и результатам, что делает инвестиции в очень конкретные и целевые приложения более привлекательными.

В FTV мы верим, что большинство ценные приложения ИИ — это те, которые приводят к конкретным результатам (клиническим, финансовым, связанным с пациентами или поставщиками услуг), которые используют целевое и конкретное применение ИИ в конкретном варианте использования. В то же время применение ИИ должно осуществляться таким образом, чтобы требовать от пользователя наименьшего количества управления изменениями.

Для каждой компании, которую мы отслеживаем, или для каждой инвестиции, которую мы рассматриваем, наш первый шаг — оценить вариант использования ИИ и то, как он может внести дополнительные улучшения в текущие процессы. Интеграция ИИ в существующие рабочие процессы без серьезных сбоев имеет решающее значение для снижения рисков и повышения привлекательности решений ИИ для участников экосистемы здравоохранения – от плательщиков до поставщиков услуг и пациентов.

Read more:  Сезон НФЛ начнется с игры в пятницу вечером в Бразилии между «Пэкерс» и «Иглз».

Заглядывая в будущее, мы внимательно следим за конфиденциальностью данных, суверенитетом данных и общим регулированием, поскольку здравоохранение по праву становится одной из наиболее регулируемых областей ИИ, учитывая проблемы конфиденциальности пациентов.

Инновации и регулирование должны работать рука об руку. Конфиденциальность данных имеет решающее значение. Однако данные здравоохранения по своей сути являются распределенными данными: они находятся во множестве систем и приложений и принадлежат множеству владельцев. Важно отметить, что регулирование может направить внедрение технологического прогресса в очень позитивное русло.

Лучшим примером этого является то, как государственные субсидии, предоставленные в результате Закона о HITECH, вынудили поставщиков услуг – от крупных систем здравоохранения до небольших врачебных кабинетов – к широкомасштабному внедрению электронных медицинских карт.

Несмотря на некоторые нынешние проблемы, ИИ неизбежно изменит здравоохранение. Мы считаем, что инвесторы в основном сохраняют оптимизм в отношении того, что по мере развития технологий искусственного интеллекта и демонстрации своей эффективности в реальных условиях они будут способствовать значительному повышению эффективности здравоохранения и улучшению результатов лечения пациентов.

Вопрос. Как, по вашему мнению, ИИ может ускорить переход к здравоохранению, основанному на ценностях?

А. ИИ улучшает способность измерять и улучшать результаты лечения пациентов. В моделях ухода, основанных на стоимости, поставщики услуг заинтересованы в достижении положительных результатов в отношении здоровья с незначительными последующими осложнениями, а не в традиционной модели оплаты за услуги.

Переход к схеме компенсации, основанной на результатах, позволяет ИИ автоматизировать сбор и анализ данных о результатах лечения пациентов, гарантируя, что возмещение будет тесно связано с достигнутыми улучшениями в состоянии здоровья, и обеспечивая более точную оценку качества медицинской помощи.

Более того, ИИ может помочь поставщикам медицинских услуг определить наиболее эффективные методы лечения для отдельных пациентов путем анализа больших наборов данных из различных источников. Это позволяет применять более персонализированный, адекватный и точный подход к уходу за пациентами, что имеет решающее значение для улучшения результатов и удовлетворенности пациентов.

Прогнозная аналитика может прогнозировать потенциальные проблемы со здоровьем до того, как они станут критическими, обеспечивая раннее вмешательство и лучшее лечение хронических заболеваний. Этот проактивный подход тесно согласуется с целями ухода, основанного на ценностях, в котором упор делается на профилактику и долгосрочное планирование.

Поскольку модели ИИ интегрируются в большее количество клинических случаев и обрабатывают больше данных, у них появляется возможность постоянно совершенствовать свои результаты, выявляя как положительные, так и отрицательные тенденции. Это приводит к получению более точной и ценной информации, которая еще больше совершенствует стратегии ухода, основанные на ценностях.

Например, ИИ может быть более разумным при установлении схем возмещения расходов для определенных поставщиков, что делает его более успешным предсказателем результатов, основанных на стоимости. Такое постоянное совершенствование гарантирует, что поставщики медицинских услуг смогут опережать возникающие тенденции в области здравоохранения и соответствующим образом корректировать свою практику.

Read more:  Подсказки указывают на лучшее средство от диареи путешественников

Вопрос. Как ИИ может упростить процесс управления циклом доходов, чтобы оптимизировать платежи и заблаговременное цифровое взаимодействие с пациентами?

А. Автоматизируя повторяющиеся, трудоемкие задачи, повышая точность и предоставляя полезную информацию, ИИ может оптимизировать процесс управления циклом доходов. Одним из основных преимуществ ИИ в RCM является его способность автоматизировать существующие ручные функции, такие как обработка претензий, проверка соответствия критериям и проведение платежей.

За счет сокращения ручной работы, ИИ не только ускоряет цикл получения доходов но также сводит к минимуму ошибки, которые приводят к отклонению претензий и задержкам, что в конечном итоге повышает общую эффективность.

Помимо автоматизации, ИИ может предсказывать потенциальные точки утечки доходов и выявлять финансовые неэффективности. Инструменты прогнозной аналитики могут анализировать исторические данные для выявления закономерностей и аномалий, которые могут указывать на такие проблемы, как недоплата, отказ или задержка возмещения.

Активно решая эти проблемы, поставщики медицинских услуг могут оптимизировать свои потоки доходов и обеспечить более стабильную и быструю финансовую основу. Информация, основанная на искусственном интеллекте, также помогает усовершенствовать методы выставления счетов и переговоры по контрактам, что приводит к улучшению финансовых результатов и переводит нашу систему здравоохранения с реактивных платежей на проактивные.

Более того, ИИ повышает точность кодирования и процессы выставления счетов, что имеет решающее значение для своевременного и правильного возмещения расходов. Анализируя записи пациентов и определяя наиболее подходящие коды, ИИ снижает трудозатраты и вероятность человеческой ошибки, обеспечивая при этом соответствие нормативным стандартам.

Это не только ускоряет выплаты, но и повышает прозрачность и доверие между пациентами, поставщиками услуг и плательщиками.

Вопрос: Вы предполагаете, что принятие клинических решений с помощью ИИ становится нормой. Не кажется ли вам, что для того, чтобы он стал частью этих решений, еще слишком рано в развитии ИИ? Пожалуйста, уточните свое мировоззрение.

Read more:  «В педиатрии нам никто помочь не может»

А. ИИ не заменит клинические решения, принимаемые поставщиком медицинских услуг, но он послужит мощным инструментом, помогающим в принятии решений — модель поддержки ИИ, которая во многом отражает тенденции, которые мы наблюдаем на корпоративном рынке ИИ. ИИ превосходно справляется со сбором больших объемов сложных данных и оценкой тенденций, результатов или другого анализа.

Затем врачи могут использовать эти очищенные и контекстуализированные данные для постановки диагнозов и принятия решений о лечении пациентов. Цель состоит в том, чтобы дополнить, а не заменить человеческое взаимодействие между пациентом и поставщиком медицинских услуг.

Интеграция ИИ в процесс принятия клинических решений уже приносит пользу. Благодаря машинному обучению и обработке естественного языка ИИ продемонстрировал замечательную точность в диагностике заболеваний на основе медицинских записей, таких как визуализация. Эти системы искусственного интеллекта поддерживают врачей, предоставляя научно обоснованные рекомендации, выявляя потенциальное взаимодействие лекарств и предлагая персонализированные планы лечения, тем самым повышая качество медицинской помощи и снижая вероятность человеческой ошибки.

Текущая среда здравоохранения с огромными объемами данных и сложными случаями пациентов требует использования искусственного интеллекта для эффективного управления и интерпретации информации. ИИ может обрабатывать и анализировать данные намного быстрее, чем люди, что делает его бесценным инструментом в клинических условиях.

Например, в радиологии ИИ может быстро выявлять аномалии при сканировании изображений, позволяя рентгенологам сосредоточиться на более сложных диагностических задачах. Аналогичным образом, ИИ в патологии может помочь распознавать закономерности в образцах тканей, которые могут указывать на такие заболевания, как рак.

Несмотря на проблемы, такие как проблемы конфиденциальности данных и необходимость плавной интеграции в существующие системы, траектория развития ИИ является многообещающим, особенно учитывая, что инструменты искусственного интеллекта продолжают учиться и совершенствоваться.

Как всегда, мы стремимся к внедрению технологий, которые дают наибольшие положительные результаты, требуют минимального управления изменениями, обеспечивают долгосрочную и постоянную окупаемость инвестиций и могут последовательно финансироваться. Применение этой экономической модели к технологическим достижениям является лучшим предсказателем успеха ИИ в здравоохранении.

Следите за репортажами Билла о HIT на LinkedIn: Билл Сивики
Напишите ему: [email protected]
Healthcare IT News — издание HIMSS Media.

2024-06-11 17:54:38


1718132278
#помощью #ИИ #заботьтесь #об #удовлетворенности #пациентов #говорит #ИТинвестор #сфере #здравоохранения

Leave a Comment

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.