Отчет: Почему административные применения ИИ в здравоохранении целесообразны?

Искусственный интеллект (ИИ) имеет множество применений в различных секторах. ИИ революционизирует уход за пациентами и оптимизирует процессы в здравоохранении, включая администрирование. Администрирование является основой любого учреждения и играет ключевую роль в обеспечении его бесперебойной работы; любые недостатки в администрировании вредны для всего учреждения.

Администрирование в здравоохранении делится на несколько категорий, некоторые из них включают: 

• Управление данными пациентов,
• Планирование назначений,
• Выставление счетов

Эти процессы обеспечивают эффективность процессов в здравоохранении. Однако у этих процессов есть свои ограничения; например, они включают множество ручных операций, которые приводят к ошибкам, неэффективности и росту затрат. ИИ предлагает переосмысление всего ландшафта администрирования в здравоохранении.

Вот краткий обзор применения ИИ в здравоохранении:

• Предиктивная аналитика позволяет поставщикам медицинских услуг принимать обоснованные решения.
• Оптимизация расписания назначений, от революционизации выставления счетов и обработки страховых случаев 
• Обеспечение безопасного обмена медицинской информацией
• Автоматизация управления электронными медицинскими картами (ЭМК)

Улучшение управления данными пациентов

ИИ превращает Электронные Медицинские Карты (ЭМК) в динамичные инструменты, улучшающие уход за пациентами. ИИ развивает простоту традиционных систем ведения медицинских записей, используя такие инструменты, как машинное обучение и естественная обработка естественного языка (NLP). NLP может обучаться на заметках врачей или данных пациентов, чтобы предоставлять структурированную и практическую информацию.

Традиционные системы ведения медицинских записей являются повторяющимися и ручными, остро нуждаясь в автоматизации. ИИ устраняет жесткость традиционных цифровых систем, таких как сохранение и извлечение данных, добавляя функциональность, способную быстро просеивать огромные объемы данных и выявлять релевантную информацию о пациентах для административных целей.

Примеры вариантов использования ИИ в структурировании и анализе данных:

• Больница может внедрить систему ЭМК на основе ИИ для прогнозирования ухудшения состояния пациента до того, как это сделают традиционные методы. Система анализирует данные в реальном времени, такие как результаты лабораторных исследований и жизненные показатели, и использует информацию из прошлых аналогичных случаев для прогнозирования процесса выздоровления пациента.
• Платформа на основе ИИ может использовать NLP для организации информации из клинических заметок и обеспечения доступа к ней для исследований и клинического использования. Этот процесс выходит за рамки процесса извлечения данных цифровых систем.

Оптимизация планирования и управления назначениями

Планирование назначений влияет на доступ пациентов к медицинской помощи и операционную эффективность поставщиков медицинских услуг. Управление планированием назначений относится к администрированию в здравоохранении.

ИИ использует анализ данных и машинное обучение для оптимизации расписания путем анализа 

• Уровней неявки,
• Предпочтений пациентов
• Длительности назначений,
• Расписаний специалистов

Таким образом, расписание назначений является динамичным и не ограничено временными рамками. Расписание также может принимать данные из ЭМК или системы управления объектами для обеспечения комплексного подхода ко всему процессу. Такая система способна:  

• Автоматизировать напоминания
• Обновлять информацию в реальном времени для улучшения планирования
• Предлагать варианты переноса назначений.
• Снижать административную нагрузку
• Улучшать коммуникацию между пациентами и поставщиками медицинских услуг.

Предиктивное планирование может помочь выявить пациентов, рискующих пропустить назначения. Они могут снизить уровень неявки, предоставив медицинским работникам проактивные меры, такие как дополнительные напоминания или планирование последующих звонков. Эта система снижает нагрузку на администрацию при планировании каждого назначения. Предиктивный анализ также может указывать на трудности пациентов/поставщиков в посещении назначений, рекомендуя целевые вмешательства.

Революционизация выставления счетов и обработки страховых случаев

ИИ добавляет ценность процессам выставления счетов и обработки страховых случаев, которые полны сложностей, ошибок и неэффективности, что приводит к значительным административным затратам и неудовлетворенности пациентов. Он использует алгоритмы машинного обучения и NLP для извлечения и обработки данных из ЭМК для создания точных и полных счетов и страховых требований. 

ИИ устраняет хлопоты ручного ввода данных и помогает выявлять выбросы и отсутствующую информацию посредством анализа данных, что приводит к более быстрой выплате возмещения страховщиками и снижению финансовых расхождений.

Модели машинного обучения обучаются на исторических данных о выставлении счетов, чтобы распознавать признаки мошенничества, такие как

• Дубликаты страховых случаев
• Неоказанные услуги,
• Завышение кодов. 

В сочетании со способностью анализировать огромные наборы данных в реальном времени, это позволяет раннее выявление аномалий, указывающих на мошенническую деятельность. Система уведомляет администратора, когда сталкивается с тревожным сигналом.

Системы ИИ также обеспечивают соответствие страховых случаев текущим законам и требованиям страховщиков за счет постоянного обновления. Эта динамичная потребность снижает риск несоблюдения норм и штрафов и гарантирует, что стандарты выставления счетов соответствуют высоким требованиям.

ИИ значительно снижает затраты на процессы выставления счетов и обработки страховых случаев за счет автоматизации рутинных задач; медицинский персонал может выделять свое время на более важные функции.

Использование предиктивной аналитики для ИИ в здравоохранении

Предиктивная аналитика ИИ позволяет администраторам здравоохранения прогнозировать госпитализацию пациентов, понимать потребности в ресурсах и оптимизировать работу больниц. 

ИИ обучается на исторических данных и закономерностях для создания будущих прогнозов. При подаче обширных данных, таких как погодные тенденции, госпитализации в больницах или вспышки заболеваний, модель ИИ может предложить предвидение, помогая администрации подготовить персонал и обеспечить наличие необходимых медицинских запасов.

ИИ также позволяет администраторам внедрять превентивные меры для поддержания операционной эффективности. 

Примеры вариантов использования ИИ в распределении ресурсов и планировании:

• Больница может внедрить систему предиктивной аналитики для прогнозирования ежедневных госпитализаций пациентов. Выявление закономерностей из исторических показателей госпитализации и местных тенденций в области здравоохранения может дать представление о ожидаемых госпитализациях. Администрация больницы затем может зарезервировать достаточно ресурсов и скорректировать штатное расписание, что приведет к общей эффективности в оказании помощи.
• ИИ может учиться на предыдущих операциях, сколько времени пациент останется в стационаре после процедуры. Таким образом, администратор может оптимизировать хирургическое расписание и лучше планировать послеоперационный уход и распределение коек, что приведет к более плавному потоку пациентов и увеличению мощности для плановых операций.

Преимущества предиктивной аналитики в управлении экстренной и рутинной помощью:

• Предиктивный анализ позволяет больницам мобилизовать ресурсы и готовить персонал, предвидя рост госпитализаций после изменения погоды. 
• В управлении рутинной помощью предиктивная аналитика может позволить медицинскому персоналу выявлять пациентов, находящихся в риске развития хронических заболеваний. Анализ позволяет медицинскому персоналу вмешиваться на ранней стадии, предлагая профилактическую помощь, которая снижает вероятность неблагоприятных исходов для здоровья.

Предиктивная аналитика дает руководству больниц возможность предвидеть исходы здоровья пациентов. Эта возможность позволяет им предоставлять профилактическую помощь и распределять ресурсы, что приводит к операционной эффективности и улучшению качества медицинской помощи. Предиктивная аналитика может стать разницей между жизнью и смертью, и по мере развития технологии мы можем ожидать еще больше положительных результатов.

Выявление мошенничества с помощью продвинутых методов ИИ

Как и другие отрасли, здравоохранение не застраховано от мошенничества. Сложность систем выставления счетов и объемные транзакции могут создавать лазейки, которые необходимо выявлять с помощью фундаментального анализа. ИИ может отмечать тенденции или изменения, которые аналитики ранее идентифицировали как мошенничество. Таким образом, ИИ может играть роль в борьбе с мошенничеством.

Методы, используемые в ИИ для обнаружения мошенничества:

• Машинное обучение и предиктивная аналитика: Они создают закономерности, которые власти могут использовать для определения риска возникновения мошеннической деятельности.
• Обработка естественного языка (NLP): Методы NLP могут анализировать неструктурированную информацию о выставлении счетов и процессах подачи страховых случаев для выявления аномалий, указывающих на мошенническую деятельность.
• Анализ социальных сетей: Этот метод может выявить мошенническую деятельность, анализируя каналы связи между пациентами, поставщиками услуг и страховыми случаями. Мошенничество может быть не очевидным при анализе отдельных страховых случаев.

Выявляя мошенничество, системы ИИ оказывают прямое влияние на финансовое состояние системы здравоохранения. Системы могут сэкономить больнице миллионы средств, которые иначе были бы потеряны в руках злоумышленников. Учреждения с меньшим количеством случаев мошенничества могут претендовать на более низкие страховые премии, что приводит к эффективности и лучшему качеству медицинских услуг для пациентов.

Системы ИИ помогают учреждениям здравоохранения соблюдать нормативные требования, обеспечивая высокую тщательность и надзор. Регуляторные органы высоко ценят эти два соображения. Механизмы обнаружения мошенничества на основе ИИ демонстрируют приверженность честности и прозрачности. 

Примеры внедрения обнаружения мошенничества:

•  Страховая компания может интегрировать процессы машинного обучения (ML) в обработку страховых случаев. ML затем сравнивает текущий процесс обработки claims с другими историческими случаями мошенничества. Выявляя закономерности между ними, система может подавать сигналы тревоги.
• Платформа на базе искусственного интеллекта может использовать продвинутые алгоритмы для тщательного анализа данных страховых случаев, выделяя потенциальные случаи мошенничества для проверки. Система может раскрыть схемы мошенничества, что приведет к осуждению и возврату похищенных и незаконно присвоенных средств.

Содействие обмену медицинской информацией (HIE)

Технологии ИИ, включая алгоритмы шифрования и блокчейн, повышают безопасность и конфиденциальность медицинской информации при ее передаче между различными системами и участниками. Шифрование на базе ИИ гарантирует защиту данных пациентов от несанкционированного доступа во время передачи. В то же время алгоритмы ИИ могут отслеживать потоки данных на наличие необычных паттернов, которые могут указывать на утечку данных или кибератаку. Кроме того, технология блокчейн, поддерживаемая ИИ, предлагает децентрализованный и защищенный от несанкционированных изменений реестр, обеспечивая целостность и отслеживаемость медицинских записей, обмениваемых в сети.

ИИ значительно улучшает координацию медицинской помощи, обеспечивая анализ и обмен данными о здоровье в реальном времени. Алгоритмы машинного обучения могут обрабатывать огромные объемы информации из различных источников, выявляя релевантную информацию о пациенте, которой следует делиться между командами врачей; это гарантирует, что все медицинские работники имеют полное представление о медицинской истории пациента, текущих лекарствах, аллергиях и планах лечения, что способствует принятию обоснованных решений и персонализированному уходу.

Более того, ИИ может помочь выявить пробелы в оказании помощи или потенциальные риски для здоровья, анализируя общие данные, что стимулирует своевременные вмешательства для предотвращения повторных госпитализаций или визитов в отделение неотложной помощи. HIE на базе ИИ поддерживает более совместный и эффективный подход к уходу за пациентами в различных медицинских учреждениях, предоставляя более целостную и актуальную картину здоровья пациента.

Проблемы и решения при внедрении ИИ для HIE

Хотя ИИ предлагает значительные преимущества для HIE, его внедрение сопряжено с определенными трудностями. Вопросы конфиденциальности и безопасности данных имеют первостепенное значение, учитывая чувствительный характер медицинской информации. Обеспечение соответствия систем ИИ требованиям HIPAA (Закон о переносимости и подотчетности медицинского страхования) в США имеет решающее значение. Решения включают использование передовых методов шифрования, безопасных протоколов обмена данными и непрерывного мониторинга систем ИИ на наличие потенциальных уязвимостей.

Взаимодействие (интероперабельность) является еще одной значительной проблемой, поскольку данные здравоохранения представлены в различных форматах в системах электронных медицинских карт (EHR). ИИ может решить эту проблему, применяя алгоритмы, которые переводят и стандартизируют форматы данных для бесшовной интеграции и обмена. Разработка и внедрение универсальных стандартов данных, поддерживаемых ИИ, может способствовать более эффективному и результативному обмену медицинской информацией.

Наконец, внедрение ИИ в HIE требует значительных инвестиций в технологии и обучение. Медицинские организации должны инвестировать в надежные системы ИИ и убедиться, что персонал получает достаточное обучение для эффективного использования этих технологий. Совместные усилия медицинских работников, разработчиков технологий и политиков имеют решающее значение для преодоления финансовых и логистических барьеров, прокладывая путь для широкого внедрения ИИ в HIE.

Поддержка клинических решений и администрирования

Системы поддержки клинических решений (CDSS), работающие на базе ИИ, могут значительно оптимизировать административные задачи, сокращая время и ресурсы, затрачиваемые на ручной анализ данных и принятие решений. Предоставляя рекомендации, основанные на доказательствах в реальном времени, CDSS помогает медицинским работникам принимать более обоснованные решения быстрее, косвенно снижая административную нагрузку, связанную с координацией ухода, планированием приема пациентов и документированием. Например, CDSS, рекомендующий наиболее подходящий план лечения на основе конкретного состояния пациента, может сократить необходимость в последующих визитах и минимизировать риск ошибок при лечении, оптимизируя административные и клинические рабочие процессы.

Кроме того, CDSS может повысить соответствие нормативным требованиям, обеспечивая соответствие рекомендаций по лечению последним клиническим руководствам и стандартам; это улучшает уход за пациентами и снижает административные и юридические риски, связанные с несоблюдением требований. Кроме того, CDSS может способствовать лучшему управлению ресурсами, прогнозируя потребности в уходе за пациентами и оптимизируя распределение медицинских ресурсов, таких как персонал и медицинское оборудование.

Основным преимуществом CDSS является его способность повышать качество и стандартизацию лечения в различных медицинских учреждениях. Анализируя большие наборы данных и предоставляя рекомендации, основанные на доказательствах, CDSS гарантирует, что пациенты получают помощь, соответствующую высочайшим стандартам медицинской практики. Эта стандартизация имеет решающее значение для улучшения результатов лечения пациентов и снижения вариативности качества ухода, которая может возникать из-за разного уровня опыта или экспертизы среди медицинских работников.

Более того, CDSS поддерживает персонализированную медицину, позволяя медицинским работникам адаптировать планы лечения к индивидуальным характеристикам каждого пациента, включая его медицинскую историю, генетику и факторы образа жизни. Этот персонализированный подход повышает эффективность лечения и улучшает удовлетворенность пациентов и их вовлеченность, что является критическими показателями административного успеха в здравоохранении.

Интеграция CDSS в административные рабочие процессы

Интеграция CDSS в административные рабочие процессы требует стратегического планирования и инвестиций в технологическую инфраструктуру. Успешная интеграция гарантирует, что рекомендации CDSS будут бесшовно внедрены в системы электронных медицинских карт (EHR), позволяя медицинским работникам получать к ним доступ и действовать на их основе в рамках своих рутинных клинических и административных задач. Эта интеграция также включает обучение медицинского и административного персонала ежедневному использованию CDSS, чтобы обеспечить полную реализацию преимуществ системы.

Эффективная интеграция CDSS также может способствовать лучшей коммуникации и сотрудничеству среди медицинских команд, поскольку система предоставляет общую точку отсчета для принятия решений о лечении. CDSS также может генерировать ценные данные об исходах лечения и эффективности, информируя о непрерывном улучшении клинического и административного ухода.

Какова цель закона о целесообразности?

Как и при использовании любых других технологий, тот, кто управляет, должен знать моральные и правовые последствия и реперкуссии их злоупотребления. Прилагательное «целесообразный» описывает что-то, что обеспечивает легкий способ достижения цели или результата, но это не обязательно моральное решение. Принцип целесообразности толкования закона — это принцип толкования, суть которого заключается в стремлении субъекта толкования достичь цели, получить полезный, положительный результат от своей деятельности, используя оптимальный набор методов для этой цели.

Внедренцы технологии ИИ должны убедиться, что информация в их базах данных не будет взломана и использована в преступных целях. Учреждения и государственные органы должны взвешивать аспект совершения чего-либо удобно и выгодно против более традиционного этического пути.

Заключение

Интеграция ИИ в администрирование здравоохранения представляет собой поворотный момент в сторону более эффективной, результативной и ориентированной на пациента доставки медицинских услуг. ИИ может трансформировать структуру управления здравоохранением за счет автоматизации административных задач, улучшения принятия решений и повышения вовлеченности пациентов. Проблемы и этические соображения остаются; проактивные стратегии и непрерывные инновации обещают эффективно решить эти проблемы.

Глядя в будущее, постоянное развитие технологий ИИ обещает еще более значительные улучшения в администрировании здравоохранения, от предиктивного управления здравоохранением до персонализированного ухода за пациентами. Принятие ИИ не только оптимизирует операции, но и вносит значительный вклад в общую цель здравоохранения: улучшение результатов лечения пациентов и повышение доступности медицинской помощи.

Путь ИИ в здравоохранении — это развивающаяся история инноваций, предлагающая взгляд в будущее, где администрирование здравоохранения будет таким же динамичным и интеллектуальным, как и уход, который оно стремится поддержать.