В дополнение к описанным выше широким вариантам использования бизнес-лидеры и лидеры в области технологий называют четыре дополнительных варианта использования в качестве высокоприоритетных для более глубокого изучения. Хотя в настоящее время они не соответствуют строгим критериям для немедленного ускорения (потенциал воздействия, глобальная применимость и готовность к государственно-частному сотрудничеству), каждая из них имеет большую ценность. предложение и потенциал положительно повлиять на глобальное здоровье и здравоохранение. Многие из этих вариантов использования активно используют новые методологии генеративного ИИ. Поскольку возможности ИИ быстро развиваются, эти варианты использования должны тщательно отслеживаться, и должны быть определены стратегии для совместного масштабирования. 2.1AI для сортировки пациентов с искусственным интеллектом чат-боты и звонки центры могут обучать пациенты и помощь оценить, оценка нужно, особенно в странах с низким и средним уровнем дохода. Ключевой возможностью уменьшить нагрузку на медицинских работников является автоматизация сортировки пациентов для последующего наблюдения или неотложной помощи. Чат-боты и колл-центры на базе ИИ могут обучать пациентов и помогать оценивать необходимость оценки, особенно в странах с низким и средним уровнем дохода с нехваткой передовых ресурсов здравоохранения. руководители согласились с тем, что эти инструменты необходимо лучше интегрировать с системами электронных медицинских карт, платформами управления уходом и системами удаленного мониторинга пациентов, прежде чем станет возможным масштабирование. Постоянное совершенствование на основе диалекта и культуры представляет собой еще одно препятствие, которое необходимо преодолеть. Новые приложения генеративного ИИ могут решить некоторые из этих проблем и обеспечить дальнейшее масштабирование этого варианта использования. Например, крупные технологические компании демонстрируют здесь успехи.Инструмент Google Med-PaLM , который продемонстрировал клиническую проницательность, подобную врачам в некоторых аспектах. Например, медицинские технологические организации, такие как MyndYou.21добились прогресса в использовании ИИ для автоматической оценки симптомов пациента, принятия решения о том, нужно ли пациенту обратиться к поставщику медицинских услуг, и проведения последующего обучения. Тем не менее, опрошенные 2.2Административный ИИ Выявление избыточности и потерь — самое «скучное» применение ИИ и, возможно, более эффективное, чем мы могли бы себе представить. От 40% до 60% каждого часа работы врача тратится на административные задачи… Облегчение административной нагрузки на врачей снижает эмоциональное выгорание и улучшает уход за пациентами — две действительно важные цели в здравоохранении. Женя Дана, руководитель отдела глобальной политики в области здравоохранения, Avellino Labs Использование ИИ для уменьшения административный бремя и система здоровья затрат имеет четкое ценностное предложение, особенно в высокостраны дохода как США и находящиеся внутри ЕС. Пандемия COVID-19 усугубила и без того острую нехватку передовых медицинских работников, что привело к отставанию пациентов и выгоранию поставщиков. В США на административные задачи приходится примерно треть расходов на здравоохранение и до половины времени поставщика медицинских услуг для некоторых специальностей.22Опрошенные эксперты согласились с тем, что административный ИИ может автоматизировать многие повторяющиеся задачи, такие как запись записей пациентов и управление кодированием пациентов и выставлением счетов. Использование ИИ для снижения административной нагрузки и затрат на систему здравоохранения имеет явное ценностное предложение, особенно в странах с высоким уровнем дохода, таких как США и страны ЕС, поскольку помогает уменьшить нехватку рабочей силы в сфере здравоохранения и позволяет поставщикам медицинских услуг практиковать «на пределе своей лицензии». . Тем не менее, лидеры называют плохое управление данными медицинских карт как одно из основных препятствий на пути к автоматизации, что часто делает проблему решения не столько проблемой ИИ, сколько фундаментальной проблемой систем и процессов. Алгоритмам нужны данные, чтобы процветать. Microsoft продвигается вперед, используя диалоговый ИИ во время визитов пациентов для расшифровки заметок и заполнения информации о счетах и кодировании.23 Автоматизация этого процесса уменьшит нагрузку на поставщиков медицинских услуг, связанную с ведением записей, выставлением счетов, кодированием и документированием, что может потребовать значительного времени вне ухода за пациентами. Microsoft, вероятно, продолжит продвигаться вперед в административном ИИ, внедряя генеративный ИИ через OpenAI и ChatGPT; наряду с другими ключевыми технологическими фирмами. Масштабирование интеллектуальных решений с помощью ИИ в здравоохранении:Раскрытие влияния на варианты использования с высоким потенциалом 22
RkJQdWJsaXNoZXIy NzQwMjQ=