Überall, wo Sie heute hinschauen, taucht künstliche Intelligenz (KI) auf und bietet Ihnen die Möglichkeit, Dinge, die Sie bereits tun, intelligenter, schneller oder einfach ein wenig effizienter zu machen. Oder es ermöglicht neue, aufregende Wege, alte Probleme zu betrachten. Im gesamten Gesundheitswesen eröffnet es neue Möglichkeiten, Risiken abzuwägen, Diagnosen zu verbessern, die Medizin zu personalisieren und weniger invasive medizinische Verfahren zu entwickeln.
Tatsächlich taucht KI fast überall im Gesundheitswesen auf, von der Bewertung der Patientenneigung für genetische Mutationen bis hin zur Prognose der Lebensspanne. Es gibt keinen Bereich der Spezialforschung, der nicht das Potenzial von KI zur Verbesserung der Medizin untersucht.
Der Nachzügler? Werteorientierte Pflege. Ironischerweise bleiben die Organisationen, die mit der Verbesserung von Ergebnissen, Kosten und gesundheitlicher Chancengleichheit beauftragt sind, zurück und sind auf weniger wichtige Tools angewiesen, während wir die Fähigkeit verbessern, mit fortschrittlicher Medizin durch KI mehr zu erreichen.
Während die Möglichkeiten in den meisten Bereichen des Gesundheitswesens transformativ sind, bleibt die KI für verantwortliche Pflegeorganisationen (ACOs) am Rande einer wertebasierten Pflege stecken.
Der aktuelle Stand der KI in ACOs
Die künstliche Intelligenz, die heute in ACOs implementiert wird, besteht hauptsächlich aus Bots zur Patientenkontrolle, Roboterassistenten und Chat-GPT-Patientenkommunikation. Es gibt auch einen Hinweis auf die Zukunft der KI bei der Vorhersage der Patientenauslastung. Im Wesentlichen handelt es sich bei den meisten in ACOs eingesetzten KI um Werkzeuge zur Verwendung in einem bereits vorgegebenen Menü für eine wertorientierte Pflege – ein Menü, das sich auf begrenzte Gewinne durch die Koordinierung der Pflege, die Reduzierung der Inanspruchnahme und die Erfüllung regulatorischer Anforderungen konzentriert.
Wir denken zu klein.
ACOs könnten transformative KI implementieren, die die klinische Verbesserung der Patientenergebnisse und -kosten vorantreibt. Stellen Sie sich vor, dass ACOs KI-Algorithmen erforschen und entwickeln könnten, die Merkmale von Menschen identifizieren, bei denen das Risiko besteht, an einer Krankheit zu erkranken oder fortzuschreiten, um gezieltere Interventionen durchführen zu können, anstatt sich auf retrospektive Schadensdaten zu verlassen. Dabei sind diese Algorithmen nicht per se kostenorientiert (weil die Ziele es sind). (klinisch) erhöht das Knacken des Codes zu Risikofaktoren die Wahrscheinlichkeit erheblich, dass künftige Einsparungen erzielt werden können, indem Patienten mit hohem Risiko identifiziert und vor Ereignissen wie Notfällen und stationärer Behandlung eingegriffen werden, um das Fortschreiten der Krankheit zu verhindern oder zu verlangsamen. Das ist ein Mehrwert.
Warum nutzen wir also nicht die Vorteile dieser Fähigkeit in unseren wertorientierten Pflegeinitiativen?
ACOs benötigen klinische Daten, um ihre Ziele zu erreichen – und die Versprechen, die KI bietet
Wir werden den Wert des klinischen Fortschritts in Bezug auf Gesundheitsergebnisse, geringere Kosten oder gesundheitliche Chancengleichheit nie erkennen, wenn wertorientierte Versorgung und das Bereitstellungssystem nicht Hand in Hand gehen. Ebenso werden die Fachgebiete, die erfolgreiche Algorithmen zur Risikovorhersage entwickelt haben, nicht an die ACO-Ressourcen der Bevölkerungsgesundheit oder der Patientennavigation gebunden, die die Zukunft des Patienten verändern können.
Der Mangel an Daten, die von ACOs gesammelt werden, erschwert es ihnen, ihre Mission zu erfüllen, die Ergebnisse zu verbessern und die Kosten innerhalb eines Benchmarks zu halten und gleichzeitig eine gerechte Bereitstellung von Gesundheitsdiensten und eine gute Patientenerfahrung sicherzustellen. Während alle ACOs Anspruchsdaten von Medicare erhalten, nutzen viele die Anspruchsdaten nur für das Kostenmanagement. Dieser retrospektive und nicht vorausschauende Ansatz, der auf Erkenntnissen aus klinischen Daten basiert, macht es für ACOs schwierig, größere Einsparungen oder signifikante Verbesserungen der Patientenergebnisse zu erzielen.
Aufgrund von Bedenken hinsichtlich der Kosten der Datenaggregation verschiedener Anbietersysteme kämpften die ACOs als Gruppe gegen die Notwendigkeit, Daten aus elektronischen Gesundheitsakten (EHR) für die Qualitätsberichterstattung zu sammeln, und meldeten die Qualität weiterhin nur bei einer kleinen Stichprobe von Patienten an Medicare. Es besteht kein Zweifel, dass viele ACOs ihre Praxen mit nicht zertifizierten EHRs haben, was die Aggregation teurer macht. Aber ACOs werden nur dann zukunftsfähig sein, wenn sie datengesteuerte Lösungen einführen können, um Ergebnisse, Kosten und Dienstleistungen für historisch marginalisierte Menschen zu verbessern.
ACOs, die in der Zukunft der wertorientierten Pflege führend sein werden, müssen mehr tun, einschließlich der Verwendung von Vorhersagetools, um vermeidbare Einweisungen und andere Kosten zu vermeiden. Sie müssen die Lücke zwischen fragmentierter Spezialversorgung und Sozialdiensten schließen und für jeden Patienten eine ganzheitliche Sicht und einen ganzheitlichen Plan bieten. Dazu ist die Erstellung einer patientenzentrierten, wertbasierten Pflegedatenbank, der Austausch von Leistungsanalysen, die zentrale Koordinierung von Verbesserungsinitiativen und der Aufbau von Überweisungsnetzwerken zu externen Spezialisten und Sozialdiensten erforderlich.
Lösungen mit künstlicher Intelligenz können dazu beitragen, die Gesundheit der Patienten zu verbessern – aber zunächst müssen ACOs die wertbasierten Pflegedatensubstrate schaffen, die für den Einsatz dieser Lösungen erforderlich sind.
Drei Strategien zur Erstellung lebendiger, wertbasierter Pflegedatensätze
Hier sind drei Strategien zum Aufbau der Datensätze, die ACOs benötigen, um künstliche Intelligenz zu nutzen, um Kosten zu verwalten und die Ergebnisse für alle zu verbessern:
Aggregieren Sie Daten aus allen EHRs von Anbietern im ACO, einschließlich demografischer, transaktionaler und klinischer Daten. Daten sind der Treibstoff für die Leistungsbemühungen von ACO – und der Dateninhalt muss kontinuierlich verbessert werden. Bauen Sie das Datensubstrat so auf, dass es klinisch umfangreich ist, und integrieren Sie die Bewertung durch spezielle Risikoalgorithmen. Auch wenn es den ACOs möglicherweise an Daten mangelt, ist dies bei vielen teilnehmenden Anbietern nicht der Fall – und ihre Daten, die mehr klinische und soziale Daten erfassen, sollten einbezogen werden. Ebenso sollten Risikobewertungsdaten von KI-gestützten Algorithmen, die von teilnehmenden Gruppen verwendet werden, um das Risiko von Patienten zu identifizieren und zu bewerten und Patienten an Dienste zu verweisen, ebenfalls Teil der ACO-Datenerfassung sein. Teilen Sie Daten mit Anbietern, einschließlich Leistungsdaten, Patientenbehandlungsepisoden und allgemeinen Patientenrisikodaten. Stellen Sie sicher, dass Anbieter in der Episodenanalyse sehen können, wo sich ihre eigenen Patienten befinden, in den Kostenschwankungen für jede Episode und im Vergleich zu ihren anderen Patienten.
Um langfristig erfolgreich zu sein, müssen ACOs heute Konzepte entwickeln, wie künstliche Intelligenz genutzt werden kann, um Gesundheitsversorgung und wertebasierte Pflegeaktivitäten zu verbinden. Die Verknüpfung der Funktionen elektronischer Gesundheitsakten mit Fortschritten in der KI bietet ACOs die Möglichkeit, ihre Daten zu teilen, um die Gesundheitsergebnisse der Patienten zu verbessern – ein Gewinn für alle.
Foto: Ralf Hiemisch, Getty Images
Theresa (Terry) Hush ist Gesundheitsstrategin und Change-Expertin mit Erfahrung im gesamten Gesundheitsspektrum. Terry verfügt über ein breites Spektrum an Erfahrungen im Gesundheitswesen, darunter Führungspositionen im öffentlichen, gemeinnützigen und privaten Sektor, sowohl auf der Kostenträger- als auch auf der Anbieterseite des Unternehmens, gespickt mit Erfahrung in der öffentlichen Politik und Regulierung im Gesundheitswesen. Sie ist Mitbegründerin und CEO von Roji Health Intelligence, das 2002 gegründet wurde, um Anbieter bei der Umsetzung wertorientierter Pflege mit Technologie und datengesteuerten Diensten zu unterstützen. Terry ist Experte darin, durch Bildung und Zusammenarbeit einen Konsens für gewünschte Veränderungen zu schaffen. Er hilft Unternehmen dabei, Kosten- und Ergebnisverantwortung zu übernehmen, um Wachstum zu erzielen.
