Man kann mit Sicherheit sagen, dass mittlerweile so ziemlich jede Führungskraft im Gesundheitssektor von der KI fasziniert ist. Kostenträger – ob privat, kommerziell oder staatlich – bilden da keine Ausnahme. Wie alle anderen in der Branche sind sie mit sinkenden Margen und explodierenden Kosten konfrontiert. Sie müssen unzählige Schichten komplizierter, verworrener und kritischer Daten verwalten und modernisieren. Und sie versuchen oft, die Technologie von morgen zu nutzen, obwohl sie noch immer mit der IT-Infrastruktur von gestern belastet sind.
Wenn Sie nicht weiterkommen und keinen Stein auf den Berg der „digitalen Transformation“ schieben können, warum greifen Sie dann nicht auf die Versprechen der KI zurück, Ihre IT-Last durch Automatisierung zu reduzieren?
Ich habe Verständnis. Aber KI ist kein Allheilmittel.
Die Realität beißt
Ich sage nicht, dass die Leistungsfähigkeit dieser neuen Technologien, so übertrieben sie auch gepriesen werden, nur ein Märchen ist. Wenn man KI-Tools auf einige besonders heikle IT-Abläufe und Workflow-Probleme der Kostenträger anwendet, lassen sich enorme Zeit- und Ressourceneinsparungen erzielen.
Beispielsweise sind die meisten etablierten Kostenträger dabei, von veralteten Plattformen auf moderne Cloud-Modelle umzusteigen. Dieser Prozess erfordert jedoch eine Rationalisierung der Daten des Unternehmens – eine grundlegende Überarbeitung der Verwaltung und der Funktionsweise des gesamten Datenstapels – und das alles, ohne dabei wichtige Abhängigkeiten aufzulösen und das Tagesgeschäft zum Erliegen zu bringen.
Wie man es auch dreht und wendet, die Modernisierung ist ein mühsames und komplexes Unterfangen. Ich hatte in den letzten sechs Monaten viel zu viele Besprechungen mit Kostenträgerteams, die irgendwo im Prozess feststeckten.
Beim Übergang von einer Legacy-Plattform können aktuelle KI-Tools tatsächlich dabei helfen, den Weg nach vorne freizumachen. Sie können beispielsweise eingesetzt werden, um die Datenrationalisierungs- und Validierungsprozesse zu beschleunigen, die 80 % des Aufwands ausmachen – was fantastisch ist! Aber damit kommen Sie nicht über die Ziellinie. Es gibt nur viel Bandbreite frei, um sich auf die 20 % zu konzentrieren, die der Schlüssel zum Erfolg sind: die komplexe Geschäftslogik, die Sie für Ihr neues Modell besser definieren, überdenken, vereinfachen und modernisieren müssen.
Tut mir leid. Es gibt keine Abkürzung für Strategie.
Angesichts der großen Frustration und Hoffnungen, die auf einer Technologie ruhen, um die so viel gehypt wird, ist es wichtig zu verstehen, wo KI derzeit tatsächlich hilft und wo ganz sicher nicht.
Wo KI funktioniert
Um einen ersten Eindruck davon zu bekommen, wie aktuelle KI-Technologie Kostenträgerorganisationen bei der IT-Modernisierung unterstützen kann, sollten Sie sich Copiloten der Generativen KI ansehen. Diese Tools sind wie Jarvis von Ironman und können darauf trainiert werden, bestimmte Arbeitskontexte und Daten zu verstehen, um schnell viele der zeitaufwändigen Vorbereitungen durchzuführen, die erforderlich sind, um Benutzer durch eine Aufgabe bis zum Abschluss zu führen.
Bei Legacy-Migrationen erweisen sich vom Kostenträger eingesetzte GenAI-Copiloten bereits jetzt als nützlich für die Migration und Integration von Daten (z. B. ETL/ELT), indem sie schnell Statistiken erstellen, die Datenqualität erfassen, überlappende Daten identifizieren und Duplikate entfernen sowie Code automatisch schreiben, anstatt ihn von vorne schreiben zu müssen.
Sie sind auch bei technischen Bewertungen nützlich, um demokratisierte Berichtsstrukturen und die tatsächliche Nutzung zu beleuchten. Wenn sie während der Umstellung auf die Systeme einer Zahlerorganisation angewendet werden, können sie effektiv Entity-Relationship-Diagramme (ERDs) erstellen, Datenstrukturen erklären und Abhängigkeiten zusammenfassen, um den Prozess auf Kurs zu halten.
KI-Copiloten sind außerdem bereits nützlich, um eine Vielzahl kosten- und zeitaufwändiger – aber notwendiger – Funktionen zu optimieren, die für den Betrieb der Kostenträger von grundlegender Bedeutung sind. Denken Sie an die Rolle der Bildgebung bei der Vorabgenehmigung. KI-Copiloten, die auf Bilddaten angewendet werden, beschleunigen Genehmigungsprozesse für alltägliche Verfahren mit klar erkennbaren Standards. Sie sind auch geschickt darin, Betrug, Verschwendung und Missbrauch zu erkennen und können sicherstellen, dass alle Bilder einzigartig sind und nicht eingereicht werden, um die Kostenträgerorganisation zu „manipulieren“ und unabsichtlich zu genehmigen. (Ja, das passiert häufiger, als Sie denken.)
Und dank ihrer Fähigkeit, riesige Datenmengen und Datenbeziehungen aufzunehmen und zu organisieren, sind KI-Copiloten auch schon jetzt wirksam dabei, die Leistungsfähigkeit der Kostenträger in der Pflege und im Fallmanagement zu verbessern, wo sie zum Aufbau von Behandlungsansätzen für bestimmte Erkrankungen oder Methoden der Arzneimittelverwaltung eingesetzt werden.
Wo KI nicht funktioniert (und nicht funktionieren sollte)
Wenn etwas für eine Sache wirklich effektiv ist, ist es naheliegend anzunehmen, dass es auch für andere Dinge effektiv sein kann. Die gerade erwähnten Anwendungsfälle zeigen, wo KI gut funktioniert, es gibt aber auch eine Litanei von Beispielen, wo ihr Einsatz die Dinge katastrophal verpfuscht hat.
Kostenträger müssen bei der Implementierung von KI vorsichtig sein und sich ihrer Grenzen und Risiken voll bewusst sein. Kostenträger sollten sich beispielsweise niemals auf KI verlassen, wenn sie:
Ethische oder moralische Entscheidungen Behandlung seltener oder ungewöhnlicher Erkrankungen
Wenn ich Ihnen erklären soll, warum KI unter diesen Umständen nicht geeignet ist, sollten Sie sich bitte aus dem Gesundheitswesen zurückziehen.
KI funktioniert selbst in geeigneten Bereichen nicht, wenn sie schlecht implementiert ist. Ein KI-Modell zu erstellen oder zu integrieren und es nicht zu überwachen und zu warten, ist ein gefährliches und sinnloses Unterfangen. Jedes komplexe Datenmodell ohne einen für die Validierung und Interpretation verantwortlichen Menschen wird scheitern, ebenso wie das Vertrauen auf Code zur Generierung von Code ohne Aufsicht, Schulung und Eingabeaufforderungen.
Einfach ausgedrückt: Sie können keinen KI-Copiloten auf den Fahrersitz setzen.
Dies gilt insbesondere für die direkte Schnittstelle zu Ihren Kunden. In jeder Branche untergraben Fehler bei der KI-Ausführung (selbst urkomische) das menschliche Vertrauen. Kostenträger haben großen Einfluss auf sensible und ernste Gesundheitsfragen der Menschen und müssen diese Beziehung schützen. Neuigkeiten verbreiten sich schnell, insbesondere in der Krankenversicherung, wo alle Ihre Kunden in der Regel von nur wenigen Maklern vor Ort verwaltet werden. Wenn auch nur einer dieser Makler das Vertrauen in die Integrität Ihres Unternehmens verliert, ganz zu schweigen von seiner Fähigkeit, mit Technologie umzugehen, kann dies Ihr Geschäft langfristig beeinträchtigen.
KI-Tools können unglaublich leistungsstark und nützlich sein, aber sie sind keine Zauberei. Sie sind immer noch nur Werkzeuge und müssen mit Bedacht eingesetzt werden.
Die blinde Implementierung von KI zur Befriedigung der Neugier einer Führungskraft, nur weil es gerade das Schlagwort des Jahres ist, könnte sich als extrem kostspieliges und verschwenderisches Unterfangen erweisen.
Foto: HASLOO, Getty Images
Chris Puuri, VP, Global Head of Healthcare and Life Sciences bei Hakkōda, nutzt sein tiefgreifendes Verständnis von IT im Gesundheitswesen und regulatorischen Herausforderungen, um Probleme mit Daten und Analysen zu lösen, die speziell im Gesundheitswesen auftreten. Mit über 18 Jahren Erfahrung als Datenarchitekt für Organisationen aus den Bereichen Medizinsysteme, Pharma, Kostenträger und Biotech-Unternehmen hat Chris Datenlösungen für einige der größten Gesundheitsorganisationen des Landes entwickelt, integriert und eingeführt.
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