Jak AI rewolucjonizuje zaplecze administracyjne ochrony zdrowia

AI w ochronie zdrowia to temat, który od lat przykuwa uwagę. Każdego dnia poznajemy innowacyjne sposoby, w jakie AI może przyczyniać się do wykrywania chorób i wspierania zabiegów chirurgicznych. Ale co z jej potencjałem do zwiększania efektywności operacyjnej systemów i aplikacji back-office ochrony zdrowia? Przyjrzyjmy się temu bliżej.

Rewolucja AI w ochronie zdrowia to temat, który mógłby wypełnić 500-stronicową książkę. Uczenie maszynowe, napędzane big data, mierzy się z wyzwaniami diagnostycznymi poprzez poprawę dokładności i efektywności. Wspiera podejmowanie decyzji za pomocą technik głębokiego uczenia, takich jak eksploracja danych, które rozpoznają ważne wzorce chorób w ogromnych zbiorach danych. Dotychczas AI okazała się wysoce skuteczna w przewidywaniu różnych typów raka i wykazała większą dokładność niż klinicyści.

AI odgrywa też kluczową rolę w optymalizacji dawkowania leków i przewidywaniu niepożądanych zdarzeń, promując bezpieczeństwo pacjentów i skuteczność leczenia. Algorytmy AI umożliwiają spersonalizowane plany opieki zdrowotnej i dawkowanie leków oraz pomagają przewidywać przyszłe trendy zdrowotne i ryzyko chorób przewlekłych. Może to brzmieć jak science fiction, ale wkrótce stanie się naszą rzeczywistością. Co jednak z wykorzystaniem AI do funkcji back-office i wspieraniem pracowników służby zdrowia w codziennych rutynach? Nie jest tajemnicą, że pracownicy służby zdrowia od lat zmagają się z nieefektywnościami systemów back-office. Teraz, dzięki AI w narzędziach pracy i aplikacjach wewnętrznych, istnieje szansa na automatyzację niektórych czasochłonnych zadań i poprawę zarówno efektywności, jak i dobrostanu pracowników. Przyjrzyjmy się temu tematowi bliżej.

Przeczytaj też: AI w aplikacjach fitness: co nas czeka?

Chatboty i wirtualni asystenci

Po pierwsze, wydaje się, że AI ma potencjał złagodzenia globalnego kryzysu kadrowego w sektorze ochrony zdrowia i poprawy zarządzania personelem. Jednym z najważniejszych zastosowań jest tu integracja chatbotów i wirtualnych asystentów, które służą jako pierwszy punkt kontaktu między pracownikami służby zdrowia a pacjentami.

Często pracownicy służby zdrowia utykają przy obsłudze połączeń telefonicznych, wypełnianiu zadań administracyjnych i niektórych banalnych czynnościach, które można by automatycznie rozwiązać przy minimalnej interwencji ludzkiej dzięki wprowadzeniu chatbotów. Na przykład coraz więcej dostawców usług zdrowotnych używa chatbotów do umawiania wizyt. Użytkownicy mogą korzystać z chatbota, by znajdować dostępne terminy, rezerwować wizyty i otrzymywać szczegóły potwierdzenia, usprawniając proces umawiania wizyt i zwalniając czas pracowników.

Przeczytaj też: AI w handlu detalicznym: co jest jeszcze możliwe?

Jak pacjenci postrzegają AI?

Pojawia się pytanie: jak pacjenci czują się rozmawiając z robotami o swoim stanie zdrowia? Badania pokazują, że ludzie mają mieszane nastawienie do AI jako swojego dostawcy opieki zdrowotnej, w zależności od kontekstu, rodzaju systemu AI i charakterystyki uczestników. Niektóre ankiety wskazują, że ludzie są generalnie skłonni używać lub wchodzić w interakcję z AI do celów zdrowotnych, takich jak diagnoza, leczenie, monitorowanie lub wsparcie decyzyjne, jednak inne badania pokazują00132-1/fulltext), że ludzie nadal preferują ludzkich pracowników służby zdrowia ponad AI, szczególnie w złożonych lub wrażliwych kwestiach, takich jak zdrowie psychiczne, choroby przewlekłe czy opieka paliatywna.

W jednej z ankiet 60% uczestników wyraziło dyskomfort związany z poleganiem dostawców na AI przy ich opiece medycznej. Jednak to samo badanie wykazało, że 80% Amerykanów byłoby skłonnych korzystać z narzędzi opartych na AI, by zarządzać swoim zdrowiem. Eksperci zwracają uwagę, że pacjenci często bezwarunkowo ufają personelowi medycznemu – a to zaufanie jest kluczowe w ochronie zdrowia. Dlatego ważne jest też budowanie relacji z AI – co zajmie czas i będzie zależeć od różnych czynników, takich jak wiek, płeć, poziom wykształcenia, zaplecze kulturowe i wcześniejsze doświadczenia z technologią. A mieszane nastawienie pacjentów jest naturalne i podobne do ogólnych odczuć użytkowników wobec aplikacji opartych na AI.

Uwalnianie czasu personelu medycznego

Wracając do głównego tematu – chatboty to nie jedyny sposób na odciążenie personelu medycznego od zbędnych zadań. AI może też pomagać lekarzom i pielęgniarkom w zbieraniu istotnych danych o pacjentach, łagodząc obciążenie poznawcze opiekunów. Podczas gdy wiele placówek zdrowotnych korzysta już z systemów elektronicznej dokumentacji medycznej (EMR) do przechowywania informacji o pacjentach, doprowadziły one do zwiększonego obciążenia wprowadzaniem danych. Badanie z 2022 roku ujawniło, że 63% lekarzy w USA doświadcza wypalenia zawodowego, częściowo z powodu zwiększonych wymagań dotyczących dokumentacji. I właśnie tu jest miejsce dla rozwiązań AI integrujących się z EMR i automatyzujących wprowadzanie danych. Mogą one pomagać lekarzom i personelowi medycznemu w znajdowaniu istotnych informacji, przeglądaniu dużych zestawów wyników w razie potrzeby i organizowaniu dokumentacji medycznej, skracając czas potrzebny do znalezienia i odzyskania informacji.

Na przykład Doctolib, francuska firma technologiczna wyceniana na prawie 6 miliardów euro, właśnie ogłosiła plany wprowadzenia asystentów AI na wizytach lekarskich, by pomagać lekarzom oszczędzać czas na robieniu notatek i filtrowaniu informacji. Stanowi to część ciągłych wysiłków firmy na rzecz poprawy opieki nad pacjentami i usprawnienia procesów opieki zdrowotnej. Doctolib rozmawia też z brytyjskimi lekarzami i chce wejść na rynek USA.

Na marginesie, ogólne rozumienie tych ulepszeń technologicznych nie polega na zastąpieniu ludzi. Jak na razie systemy uczenia maszynowego pracują w wąskim zakresie zadań i przez wiele lat będą wymagać bliskiego nadzoru. Oznacza to, że ludzie nadal pozostają w centrum procesu. Niemniej jednak, biorąc pod uwagę globalne niedobory kadrowe w ochronie zdrowia, AI może być potężnym narzędziem dla pracowników do wykonywania bardziej satysfakcjonującej pracy zamiast spędzania czasu na żmudnych zadaniach.

Usprawnienie procesów decyzyjnych

AI transformuje też opiekę zdrowotną, pomagając dostawcom szybko identyfikować problemy i sugerować najlepsze działania. Na przykład może rekomendować skuteczne terapie lub leki dla poszczególnych pacjentów, podejmując szybsze i dokładniejsze decyzje. Duże modele językowe mogą wyodrębniać i streszczać kluczowe informacje z dużych wolumenów danych, takich jak skierowania do pacjentów, wyniki badań laboratoryjnych lub wyniki obrazowania, i integrować je z systemami EMR, a dzięki narzędziom do automatyzacji procesów robotycznych transfery te mogą odbywać się bez zaangażowania człowieka. Takie działania mają potencjał poprawy opieki nad pacjentami i zmniejszenia kosztów administracyjnych placówek zdrowotnych.

Ponadto oparte na AI systemy zarządzania zadaniami mogą priorytetyzować i alokować zadania w oparciu o pilność, złożoność i indywidualne obciążenia pracą. Mogą wspomagać przetwarzanie roszczeń ubezpieczeniowych, realizację recept, zadania HR i administracyjne, takie jak rekrutacja, selekcja i onboarding.

Podsumowując, rozwiązania oparte na AI mogą pomagać ludziom wykonywać wiele zadań i automatyzować rutynowe procesy. Oznacza to, że personel medyczny może skupić się na kluczowych obowiązkach, co może poprawić ich satysfakcję. Ostatecznie usprawnione operacje back-office przyczyniają się do lepszej opieki nad pacjentami.

Nisko wiszące owoce dla medycznego back-office

Istnieje jeszcze jeden aspekt aplikacji back-office związany z ochroną zdrowia – a dotyczy wyzwań, które AI wnosi do dyskusji. Po pierwsze, dane medyczne to wysoce wrażliwe informacje, dlatego wszystkie systemy wewnętrzne muszą mieć kompleksowe strategie cyberbezpieczeństwa i solidne środki ochrony danych pacjentów i krytycznych operacji opieki zdrowotnej.

Po drugie, w większości krajów nadal brakuje nam etycznych wytycznych i standardów dla algorytmów AI i ich zastosowania w klinicznych procesach decyzyjnych; ten obszar pozostaje szarą strefą. Wielu ekspertów podkreśla, że potrzebujemy więcej inwestycji w badania i rozwój oraz więcej współpracy między organizacjami opieki zdrowotnej, badaczami AI i organami regulacyjnymi.

Wreszcie, możemy zobaczyć, że technologia AI jest obecnie bardziej w fazie eksperymentalnej. Dostawcy usług zdrowotnych już korzystają z niej w oprogramowaniu wewnętrznym, takim jak HCA Healthcare, które prowadzi 180 szpitali i około 2300 ambulatoryjnych usług zdrowotnych w Wielkiej Brytanii i USA. Sieć pracuje obecnie nad generatywną AI w celu poprawy przekazywania pacjentów między pielęgniarkami. W 2024 i 2025 roku będziemy widzieć więcej przykładów i przypadków użycia w świecie rzeczywistym, szczególnie w obszarach zmniejszających obciążenie administracyjne, pomagających klinicystom łatwo znajdować informacje, wspierających agentów call center opieki zdrowotnej i ostatecznie pomagających organizacjom działać efektywniej.

[Link](link)W tym kontekście wielu postrzega AI i automatyzację jako nisko wiszące owoce przyszłości ochrony zdrowia i nowy sposób pracy, szczególnie przy malejącej liczbie lekarzy, pielęgniarek i starzeniu się społeczeństw.

Wcześniej usprawniliśmy procesy back-office w firmach medialnych, prowadząc do znacznej optymalizacji kosztów, szybszej pracy i większej produktywności. Jeśli interesuje cię, jak to zrobiliśmy, tutaj znajdziesz link do case study, z którego jesteśmy najbardziej dumni. Koniecznie rzuć okiem.