Сегодня почти 50% населения мира не имеет доступа к нормальным услугам здравоохранения. В основном из-за бедности - те, кто не может покрыть расходы, связанные с оплатой из собственных средств, в итоге избегают лечения как можно дольше.
Проблема низкого качества медицинской помощи также давно требует своего решения, но пока в этой сфере был достигнут незначительный прогресс. Даже в США, как свидетельствуют исследования 2016 года, врачебная ошибка является третьей основной причиной смерти в этой стране. Это до сих пор вызывает споры, но вывод авторов о том, что врачебная ошибка как причина смерти требует "повышенного внимания", остался не оспоренным.
Улучшение доступа к здравоохранению и повышение качества в этой сфере имеет решающее значение для того, чтобы помочь каждому человеку в обществе сохранить свое здоровье на протяженном промежутке времени. Чтобы обеспечить более эффективное оказание медицинской помощи всегда использовались технологии, и постепенно в этой сфере мы стали отмечать ускорение изменений.
Первый случай применения искусственного интеллекта (artificial intelligence, AI) в этой области был зафиксирован в 90-х годах, когда машинное обучение стало ключевым компонентом в медицинской визуализации и выявлении раковых заболеваний. Чем лучше оно становилось, тем больше улучшений обеспечивало, позволяя распространять, анализировать и отслеживать огромные объемы данных.
Ожидается, что инвестиции в искусственный интеллект и значительная оптимизация устаревших и неэффективных бизнес-процессов в здравоохранении позволят преодолеть этот недоступный разрыв в медицинских услугах и охватить пациентов, не получающих достаточного обслуживания. Какова же роль AI-технологий в совершенствовании бизнес-процессов в здравоохранении?
Роль искусственного интеллекта в улучшении бизнес-процессов в здравоохранении
Роль искусственного интеллекта в совершенствовании бизнес-процессов в здравоохранении можно увидеть во многих сегментах. Например, это оценка и агрегирование данных о пациентах.
Это может быть использовано для повышения эффективности аналитики рисков, решений для визуализации и платформ машинного обучения. Но, самое главное, это может снизить затраты на администрирование, в частности с помощью автоматизированного планирования. Когда врачам не нужно уделять много внимания составлению записей или выполнению административных задач, они могут высвободить ценное время для ухода за пациентами.
Эксперты по маркетингу считают, что только в США необходимость заполнения рутинных медицинских записей ежегодно обходится системе здравоохранения в 90-140 миллиардов долларов и это еще если не учитывать потери пациентов. Это огромные деньги, которые можно сэкономить на том, что делается регулярно. Но это не все.
Технология машинного обучения может занять значительную сектора решений на базе искусственного интеллекта на рынке здравоохранения. Спрос на снижение расходов на здравоохранение и предоставление более качественных данных стимулирует рост этого рынка.
Из-за COVID-19 внедрение некоторых AI-приложений было значительно ускорено, чтобы удовлетворить потребности рынка и отреагировать на происходящие в мире изменения. Например, в сфере исследования вакцин и лекарств теперь начали использоваться подобные решения, которые позволяют значительно ускорить как процесс определения нужных молекул, так и испытания вновь созданных лекарств. В системах здравоохранения развитых стран появились и стали использоваться решения на основе искусственного интеллекта для наблюдения и отслеживания пациентов. Все это может пригодиться для прогнозирования серьезных случаев не только инфекционных заболеваний, но и, например, хронических болезней.
Как компании внедряют технологии искусственного интеллекта
Искусственный интеллект активно внедряется в секторах, которые уже являются глубокими приверженцами цифровых технологий. Финансовые услуги, автомобилестроение и высокотехнологичные отрасли в значительной степени полагаются на подобные технологии. К сожалению, даже в развитых странах здравоохранение сегодня имеет один из самых низких показателей использования искусственного интеллекта.
Проблема в том, что лишь немногие медицинские учреждения действительно готовы к использованию систем на основе искусственного интеллекта на рабочем месте и связано это с цифровой незрелостью.
Но для процветания отрасли здравоохранения (или, скорее, возможности выбраться из той ямы, в которой она оказалась), организации должны работать над повышением операционной совместимости и доступа к данным. Использование искусственного интеллекта на ранних этапах может принести реальную пользу, т.е. снизить операционные расходы, и стать ключевым фактором повсеместного распространения таких технологий в отрасли. Для многих это может стать важнейшей инвестицией и возможностью вырваться в лидеры за счет значительного повышения своей привлекательности для пациентов.
Чтобы достичь подлинно полезного масштаба в использовании искусственного интеллекта, медицинским организациям, возможно, придется установить доверие со своими пациентами. Сначала нужно создать структуру, которая будет заботиться о данных пациентов, алгоритмах, помогающих в мониторинге, управлении и многом другом.
Многие компании в развитых странах уже инвестируют в системы на базе искусственного интеллекта для своего бизнеса в сфере здравоохранения. За последнее десятилетие количество сделок и объем финансирования в области технологий, связанных со здравоохранением, возросли. Например, по оценкам, к 2025 году темпы роста сектора систем на базе искусственного интеллекта в сфере здравоохранения только в Китае составят 52,8% в год.
В этот же прогнозный период ожидается рост в сегменте диагностики и медицинской визуализации. Расширение использования систем на базе искусственного интеллекта может способствовать решению многочисленных проблем, предоставляя значительный объем расшифрованных данных визуализации для различного использования. В связи с нехваткой медицинского персонала из-за пандемии и расширяющегося кадрового кризиса, технологии искусственного интеллекта, несомненно, могут оказаться полезными.
В целом, технологические компании и крупные медицинские организации считают, что у подобных решений есть потенциал. С точки зрения совершенствования бизнес-процессов, эта технология много что может предложить.
Организация, которая постоянно занимается использованием искусственного интеллекта в своей отрасли, может укрепить свои возможности и обеспечить высокое качество обслуживания. Самое главное, они могут обеспечить расширение и улучшение своих услуг. Подобное всегда считается ценным в сфере здравоохранения.
В настоящее время многие компании уже используют решения на базе искусственного интеллекта. Учитывая их значительный потенциал, легко понять, почему. Если подумать о том, как искусственный интеллект может улучшить бизнес-процессы в медицине, то у него тоже есть свои положительные стороны. Сняв часть нагрузки с плеч врача и персонала, легче сосредоточиться на повышении качества обслуживания пациентов. В целом, медицинские учреждения могут использовать искусственный интеллект для укрепления доверия, повышения производительности, эффективности и удобства.
По материалам IFC, AI+ Info, Mayo Clinic, Journal of Hospital Management and Health Policy, BMJ.
#ОБЗОРЫТЕХНОЛОГИЙИРЕШЕНИЙ
#АНАЛИТИКА #ИСКУССТВЕННЫЙИНТЕЛЛЕКТ
