Es wird erwartet, dass die Gesundheitskosten im Jahr 2025 um 8 % steigen werden, der stärkste prognostizierte Anstieg seit über einem Jahrzehnt. Diese enormen Kosten betreffen uns alle – vom Anbieter bis zum Kostenträger, von Life-Science-Unternehmen bis hin zu Regierungsbehörden, und ganz sicher auch uns als Patienten. Dieser Kostenverlauf ist nicht nachhaltig.
Nachdem ich mehr als 30 Jahre in der IT-Branche im Gesundheitswesen verbracht habe, habe ich gesehen, wie Technologie oft eine entscheidende Rolle bei Strategien zur Bekämpfung steigender Kosten und gleichzeitiger Aufrechterhaltung einer qualitativ hochwertigen Versorgung spielt. Ich gehe davon aus, dass sich diese vier Trends im Jahr 2025 beschleunigen werden.
1. Datenverfeinerung ist nicht optional.
Versicherungsunternehmen und selbstversicherte Arbeitgeber verzeichnen weiterhin einen erheblichen Anstieg der Leistungskosten. Einer Schätzung zufolge werden die Kosten der arbeitgeberfinanzierten Krankenversicherung voraussichtlich um 9 % steigen.
Die Kuratierung und Aggregation von Gesundheitsdaten sowie die Verknüpfung abgeschlossener Schadensfälle mit klinischen Daten werden für Organisationen zu einer der effektivsten Möglichkeiten für Organisationen, Behandlungsoptionen zu verbessern und die Erschwinglichkeit zu verbessern. Dies ist jedoch eine komplexe Arbeit.
Lassen Sie uns diese Herausforderung anhand eines aktuellen Problems in einen Kontext stellen: der Verwaltung von GLP-1s. Eine kürzlich durchgeführte Umfrage ergab, dass jeder achte Erwachsene angibt, diese immer beliebter werdende Medikamentenklasse einzunehmen. Im Gespräch mit unseren Kunden haben wir herausgefunden, dass etwa zwei von drei Kostenträgern GLP-1 für die Gewichtsabnahme übernehmen. Sie berichten, dass sie unterschiedliche Ansätze zur Behandlung dieser Medikamente bei Patienten mit Diabetes und bei Patienten, die sie zur Bekämpfung von Fettleibigkeit verwenden, anwenden. Beispielsweise wird die Verwendung bei Patienten mit Diabetes häufig durch Stufentherapien und Mengenbegrenzungen in der Apotheke überwacht, während andere Patienten an Programmen zur Gewichtsreduktion teilnehmen.
Das zunehmende Wissen der Verbraucher im Gesundheitswesen stellt Arbeitgeber und Versicherungsunternehmen vor weitere Herausforderungen. Mit zunehmender finanzieller Belastung erwarten die Menschen mehr von ihren Vorteilen in Bezug auf Transparenz und Zugang zu Dienstleistungen, insbesondere zu Angeboten für psychische Gesundheit und Wellness.
Zahler benötigen ausgefeilte Analysen, um zu verstehen, wie sich ihre Strategien bei ihren Mitgliedern auswirken, wie sie sich auf die Auslastungsraten auswirken und welcher Ansatz zu besseren Ergebnissen führt. Und wir hören von unseren Kunden, dass der letzte Schritt – den Weg zu besseren Ergebnissen zu verstehen – eine komplexe und schwierige Aufgabe ist. Ein tiefes Verständnis dieser Trends ermöglicht es den Kostenträgern, ihre Ziele zu erreichen.
Das Gleiche gilt auch für die Welt der Biowissenschaften. Seit Jahrzehnten nutzen Forscher große Gesundheitsdatensätze und holen stets das Beste aus dem heraus, was ihnen zur Verfügung steht. Heute ist es jedoch eine andere Geschichte. Forscher haben mehr Datenauswahl als je zuvor, und das erfordert ein neues Maß an Raffinesse und Datenkompetenz. Um Erkenntnisse aus den heutigen realen Daten zu gewinnen, benötigen Forscher eine Grundlage umfassender, vielfältiger und vertrauenswürdiger Informationen, die auf Verknüpfungen zwischen Datensätzen basieren.
2. Anwendungsfälle werden die Einführung künstlicher Intelligenz (KI) vorantreiben.
Realitätsprüfungen haben in den letzten Jahrzehnten die Euphorie über die Fähigkeit der KI, jede Herausforderung zu lösen, gemildert. Während das Versprechen der KI klar und stark ist, verfolgt das Gesundheitswesen heutzutage einen pragmatischeren Ansatz.
KI ist nicht die erste Technologie, die nicht das unmittelbare Allheilmittel für alle Gesundheitsprobleme ist. Blockchain ist ein weiteres Beispiel, das mir in den Sinn kommt. Es wird fünf bis zehn Jahre dauern, bis der volle wirtschaftliche Nutzen der KI realisiert wird. Im Vergleich dazu dauerte es 20 Jahre, bis Mobiltelefone und Internettechnologie ihr volles Potenzial entfalteten. Wir können aus diesen Erfahrungen der Vergangenheit lernen und stattdessen neue Technologien gezielt einsetzen.
Wir werden viele Anwendungsfälle sehen, die sich auf betriebliche Effizienz und KI-Integration am Arbeitsplatz konzentrieren. KI wird Verwaltungsaufgaben wie Terminplanung, Ressourcenzuweisung und Lieferkettenmanagement automatisieren. Diese Automatisierung reduziert den Aufwand und ermöglicht es den medizinischen Fachkräften, mehr Zeit für die Patientenversorgung aufzuwenden.
Der Einsatz von KI zur Erleichterung administrativer Aufgaben kann auch dazu beitragen, Burnout bei Ärzten zu reduzieren. Beispielsweise gewinnen spezifische Anwendungsfälle in der Neurologie und Schlaganfallversorgung in der Bildgebung an Bedeutung, wenn KI Ärzte dabei unterstützen kann, Patienten mit dem dringendsten Pflegebedarf zu priorisieren. KI-Algorithmen unterstützen Radiologen, indem sie Anomalien in Röntgenaufnahmen, CT-Scans und MRTs mit erhöhter Genauigkeit erkennen. KI kann auch umfangreiche Datensätze durchsuchen, um vertrauenswürdige Informationen am Behandlungsort bereitzustellen, beispielsweise für einen Arzt, der schnelle und genaue Dosierungsinformationen für ein Neugeborenes benötigt.
Über ihre Suchfunktionen hinaus kann KI auch andere manuelle Aufgaben reduzieren. Beispielsweise können Behörden bei der Erbringung staatlicher Leistungen und Dienstleistungen KI verwenden, um von Bürgern hochgeladene Dokumente zu analysieren und zu überprüfen. Dadurch können Prozesse deutlich effizienter gestaltet werden und Sachbearbeiter können mehr Zeit für komplexe Aufgaben aufwenden.
In der Life-Science-Branche gibt es zahlreiche Anwendungsfälle, in denen KI-Assistenten Arbeitsmethoden rationalisieren und bessere Ergebnisse mit ROI für klinische Studien erzielen. Beispielsweise müssen Forschungsteams Teilnehmerdaten in medizinische Codes übersetzen. Die KI-gestützte Dateneingabe hat diesen Prozess weniger manuell gemacht. Es nutzt prädiktive Vorschläge und aktuelle Codierungswörterbücher für konsistente, genaue Einträge.
Diese Lösungen müssen in den Technologien verankert werden, um Skalierbarkeit zu gewährleisten und die Gesamtzeit und die Kosten für die Bereitstellung neuer Behandlungen und Lösungen für Patienten zu senken.
In Zukunft werden prädiktive Analysen auf Basis generativer KI frühzeitige Interventionen und vorbeugende Pflege ermöglichen. Durch die Modellierung der Patientenergebnisse auf der Grundlage genetischer Veranlagungen und Krankengeschichte unterstützt KI ein proaktives Gesundheitsmanagement und eine verbesserte Langzeitpflege. KI ermöglicht auch eine personalisierte Medizin, da Ärzte genetische, klinische und Lebensstildaten analysieren, um individuelle Behandlungspläne zu entwickeln. Dieser Wandel hin zu Präzision und patientenzentrierter Versorgung verbessert die Gesundheitsergebnisse und minimiert Nebenwirkungen.
Der KI-Hype wird bald durch Anwendungsfälle für spezifische KI-Investitionen ersetzt. Es bedarf einer klaren Kapitalrendite, bevor Unternehmen Investitions- und Betriebskosten zu ihren Budgets hinzufügen können.
3. Erwarten Sie neue Regeln in den Vereinigten Staaten und passen Sie sich ihnen an.
Die Trump-Regierung hat signalisiert, dass sie plant, bestehende Bundesbehörden und -programme zu ändern, um die Kosten zu senken. Der gewählte Präsident hat mehrere Personen benannt, die wichtige Bundesgesundheitsbehörden wie die FDA, NIH und CDC leiten sollen, was einige Branchenbeobachter als „out-of-the-box-Entscheidungen“ und als eine „bunte Besetzung“ bezeichnen, die daraus entstehen könnte wesentliche Veränderungen. Während sich viele neue Beamte lautstark für Kostensenkungen ausgesprochen haben, werden die Einzelheiten noch ausgearbeitet.
Änderungen in den Vereinigten Staaten können auch ein Katalysator für weitere Änderungen anderer globaler Regulierungsbehörden sein. Beispielsweise ist die Europäische Union (EU) beim Datenschutz viel strenger als die USA. Wenn die USA die Datenschutzanforderungen für Unternehmen weiter reduzieren, könnten EU-Regulierungsbehörden von globalen Unternehmen verlangen, Server zu verlagern.
Wie bei jeder Änderung in der Verwaltung müssen die für die Leistungserbringung zuständigen Regierungsbehörden bereit sein, sich anzupassen. Bundes-, Landes- und Kommunalbehörden müssen auch bereit sein, mit den Bürgern darüber zu kommunizieren, wie sich diese Änderungen auf Anspruchsberechtigung und Leistungen auswirken. Technologie muss in der Lage sein, sich an Änderungen in Gesetzgebung, Politik und Bevölkerungsbedürfnissen anzupassen.
4. Cybersicherheit ist im Gesundheitswesen wichtiger denn je.
Nach Angaben des Weltwirtschaftsforums ist das Gesundheitswesen die Branche, die am stärksten von Cyberangriffen betroffen ist. Im Jahr 2023 kosten Datenschutzverletzungen im Gesundheitswesen durchschnittlich jeweils etwa 11 Millionen US-Dollar, fast doppelt so viel wie ein Verstoß in der Finanzbranche, die an zweiter Stelle steht.
Die jüngsten aufsehenerregenden Cyberangriffe werden sich noch viele Jahre lang auf Gesundheitsorganisationen auswirken. Um zukünftige Risiken zu mindern, gibt es in den USA einen Gesetzesvorschlag: den Health Infrastructure Security and Accountability Act von 2024. Der Gesetzentwurf sieht zusätzliche Sicherheitskontrollen und -maßnahmen, neue Bußgelder und Strafen für Unternehmen vor, die Gesundheitsinformationen nicht einhalten und schützen.
Sicherheitsbedenken sind sowohl ein Treiber als auch ein Hindernis für Gesundheitsdienstleister, Systeme und Daten in die Cloud zu verlagern. Angesichts der zunehmenden Komplexität und Menge der Gesundheitsdaten kann Cloud Computing Skalierbarkeit, mehr Sicherheit und eine effizientere Datenverwaltung bieten. Die Sicherung dieser Systeme ist jedoch von größter Bedeutung, insbesondere bei sensiblen Patienteninformationen.
Viele Gesundheitsorganisationen nutzen zunehmend Hybrid-Cloud-Modelle für besseres Datenmanagement, Interoperabilität und Kosteneffizienz. Cloud-Technologie kann die nahtlose Integration zwischen Gesundheitsdienstleistern, Kostenträgern und Biowissenschaftsunternehmen erleichtern und gleichzeitig die Sicherheit gewährleisten. Die Cloud-Infrastruktur kann auch die Einführung von KI und Big-Data-Analysen beschleunigen, indem sie zugänglichere und sicherere Umgebungen bereitstellt.
Datenverfeinerung, gezielte KI, Anpassung an neue Regeln und Cybersicherheit; Gesundheitsorganisationen, die diese Ziele effektiv verfolgen, werden besser in der Lage sein, Kosten zu senken und gleichzeitig eine qualitativ hochwertige Versorgung aufrechtzuerhalten.
Quelle: Metamorworks, Getty Images
Gerry McCarthy ist Chief Executive Officer von Merative, einem Daten-, Analyse- und Softwarepartner für die globale Gesundheitsbranche.
McCarthy ist seit 30 Jahren in der Gesundheitsinformationstechnologie tätig und fungierte zuletzt als CEO von eSolutions, einer Lösung für das Umsatzzyklusmanagement, die im Oktober 2020 an Waystar überging. Vor eSolutions war er Präsident von Transunion Healthcare und hatte mehrere Führungspositionen bei McKesson inne .
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