Как искусственный интеллект модернизирует отрасль медстрахования и здравоохранения?

Что мы подразумеваем под искусственным интеллектом (ИИ) в здравоохранении? Это широкое определение, которое охватывает обработку естественного языка (NLP), анализ изображений и предиктивную аналитику на основе машинного обучения, говорится в отчете Artificial Intelligence Modernizing the HealthCare.

Таким образом, он иллюстрирует спектр решений на основе ИИ, где кодирование клинических рекомендаций или существующих клинических протоколов с помощью системы, основанной на правилах, часто является отправной точкой, которую затем можно дополнить моделями, обучающимися на данных.

ИИ теперь в центре внимания лиц, принимающих решения в сфере здравоохранения, правительств, инвесторов и новаторов, а также самого Европейского союза.

Все больше правительств заявляют о своих стремлениях к внедрению ИИ в здравоохранение в таких разных странах, как Финляндия, Германия, Великобритания, Израиль, Китай и США, и многие из них вкладывают значительные средства в исследования, связанные с ИИ.

Частный сектор продолжает играть важную роль: венчурное финансирование 50 крупнейших компаний в сфере ИИ в здравоохранении достигло 8,5 млрд долларов США, а крупные технологические компании, стартапы, фармацевтические компании и компании по производству медицинских приборов, а также медицинские страховщики участвуют в зарождающейся экосистеме ИИ в здравоохранении.

Географически динамика роста ИИ меняется. Соединенные Штаты по-прежнему доминируют в списке фирм с самым большим венчурным финансированием в сфере ИИ в здравоохранении на сегодняшний день и имеют наибольшее количество завершенных исследований и испытаний в области ИИ в здравоохранении.

Однако самый быстрый рост наблюдается в Азии, особенно в Китае, где ведущие отечественные конгломераты и технологические игроки предлагают потребителям ориентированные на ИИ-решения в сфере здравоохранения.

Европа, тем временем, извлекает выгоду из огромных массивов данных о здоровье, собранных в национальных системах здравоохранения, и имеет значительные преимущества с точки зрения количества исследований, устоявшихся кластеров инноваций и общеевропейского сотрудничества, общеевропейского подхода к основным аспектам ИИ (например, этика, конфиденциальность, «надежный ИИ») и формирующейся стратегии того, как гарантировать, что «путь ЕС» для ИИ поможет предоставить преимущества ИИ своему населению.

Однако в то же время ценные наборы данных не связаны, а критические вопросы управления данными, доступа и безопасности все еще требуют прояснения, что задерживает дальнейшее принятие.

Европейские инвестиции и исследования в области ИИ сильны, когда объединены вместе, но раздроблены на уровне страны или региона. В целом, есть значительные возможности для систем здравоохранения ЕС, но полный потенциал ИИ еще предстоит изучить, а воздействие на местах остается ограниченным.

Удивительно, но 44% опрошенных нами специалистов в области здравоохранения (а эти специалисты были выбраны на основе их вовлеченности в инновации в здравоохранении) никогда не участвовали в разработке или внедрении решений на основе ИИ в своих организациях.

Хотя сегодня широко распространены вопросы о том, насколько реально применение ИИ в здравоохранении, в этом отчете рассмотрены 23 приложения, используемых сегодня, и приведены примеры 14 уже используемых приложений.

Они иллюстрируют весь спектр областей, в которых ИИ может оказать влияние: от приложений, которые помогают пациентам самостоятельно управлять своим лечением, до онлайн-инструментов проверки симптомов и электронной сортировки пациентов, виртуальных агентов, которые могут выполнять задачи в больницах, и бионической поджелудочной железы для помощи пациентам с диабетом.

Три этапа масштабирования ИИ в здравоохранении

Мы находимся на самых ранних этапах нашего понимания ИИ и его полного потенциала в здравоохранении, в частности, в отношении влияния ИИ на персонализацию.

Тем не менее, опрошенные и респонденты опроса приходят к выводу, что со временем мы могли бы ожидать увидеть три фазы масштабирования ИИ в здравоохранении, рассматривая уже имеющиеся решения и конвейер идей.

Во-первых, решения, скорее всего, будут направлены на решение низко висящих фруктов рутинных, повторяющихся и в основном административных задач, которые поглощают значительное время врачей и медсестер, оптимизируя операции здравоохранения и увеличивая внедрение. На этом первом этапе мы также включим приложения ИИ на основе визуализации, которые уже используются в таких специальностях, как радиология, патология и офтальмология.

На втором этапе мы ожидаем появления большего количества решений на основе искусственного интеллекта, которые будут поддерживать переход от больничного к домашнему уходу, таких как удаленный мониторинг, системы оповещения на базе искусственного интеллекта или виртуальные помощники, поскольку пациенты все больше берут на себя ответственность за свой уход.

Этот этап может также включать более широкое использование решений НЛП в больницах и домашних условиях, а также более широкое применение ИИ в более широком спектре специальностей, таких как онкология, кардиология или неврология, где уже достигнуты определенные успехи.

Это потребует более широкого внедрения ИИ в клинические рабочие процессы посредством интенсивного взаимодействия профессиональных органов и поставщиков. Это также потребует хорошо спроектированных и интегрированных решений для эффективного использования существующих технологий в новых контекстах.

Такое масштабирование внедрения ИИ будет обусловлено сочетанием технологических достижений (например, в области глубокого обучения, обработки естественного языка, подключения и т. д.) и культурных изменений и наращивания потенциала внутри организаций.

На третьем этапе мы ожидаем увидеть больше решений на основе ИИ в клинической практике, основанных на доказательствах клинических испытаний, с растущим акцентом на улучшенные и масштабируемые инструменты поддержки принятия клинических решений (CDS) в секторе, который извлек уроки из предыдущих попыток внедрения таких инструментов в клиническую практику и адаптировал свой образ мышления, культуру и навыки.

В конечном итоге респонденты ожидают, что ИИ станет неотъемлемой частью цепочки создания стоимости в здравоохранении: от того, как мы учимся, до того, как мы проводим исследования и оказываем помощь, и до того, как мы улучшаем здоровье населения.