Anfang des Sommers hatte die bahnbrechende Entscheidung des Obersten Gerichtshofs, die Chevron-Referenz aufzuheben, weitreichende Auswirkungen auf alle Branchen. Die Entscheidung hat erhebliche Auswirkungen auf den Spielraum und die Autonomie der Bundesbehörden bei der Festlegung, Auslegung und Durchsetzung von Vorschriften. Im Gesundheitswesen dient der Meilenstein als Gelegenheit, Bilanz darüber zu ziehen, was bisher mit Big Data erreicht wurde und wie die Zukunftsaussichten in dieser neuen Regulierungslandschaft aussehen.
Das neue Urteil bringt von Anfang an zusätzliche Komplexität in den ohnehin schon unklaren Regulierungsrahmen für KI im Gesundheitswesen mit sich, insbesondere im Hinblick darauf, wie fortschrittliche Technologien wie KI die Gesundheitsversorgung durch die Analyse enorm großer Mengen von Gesundheitsdaten (oder sogenannter „Big Data“) verbessern können. . Die darauffolgende Debatte über die KI-Regulierung hat ihr Potenzial, zur Verbesserung des amerikanischen Gesundheitswesens beizutragen, weitgehend verfehlt.
Spoiler-Alarm: Big Data wird die Herausforderungen im Gesundheitswesen nicht lösen. Hier ist der Grund: Seit Jahrzehnten sammeln und analysieren wir riesige Mengen an Gesundheitsdaten in der Hoffnung, die Gesundheitsergebnisse zu verbessern, Kosten zu senken und gesundheitliche Chancengleichheit zu erreichen. Tatsächlich markiert dieses Jahr den 15. Jahrestag des HITECH Act, eines 27-Milliarden-Dollar-Programms mit Bundesanreizen zur Förderung der Einführung elektronischer Krankenakten, wodurch riesige Pools an Gesundheitsdaten entstehen, die das Potenzial haben, die Gesundheitsversorgung zu verbessern. Darüber hinaus haben auch Pharmaunternehmen, Versicherungsansprüche, tragbare Geräte und andere Quellen reiche Mengen an Big Data beigesteuert.
Was müssen wir Jahre später dafür vorweisen? Nicht viel in verbesserten Gesundheitsergebnissen. Die Vereinigten Staaten bleiben das teuerste Gesundheitssystem der Welt. Trotz der hohen Ausgaben erleiden die Amerikaner unter den Ländern mit hohem Einkommen insgesamt die schlechtesten gesundheitlichen Folgen. Wir haben die niedrigste Lebenserwartung bei der Geburt, die höchsten Sterberaten aufgrund vermeidbarer oder behandelbarer Erkrankungen und die höchste Mütter- und Kindersterblichkeit. Die USA haben auch die höchste Rate an Menschen mit mehreren chronischen Erkrankungen und eine Fettleibigkeitsrate, die fast doppelt so hoch ist wie der Durchschnitt anderer wohlhabender Nationen.
Wohin gehen wir von dort aus? Wirkliche Transformationen und Veränderungen werden ständig durch massive strukturelle und systemische Hindernisse behindert, wie z. B. unser kompliziertes System für die Bezahlung und Erstattung von Pflegeleistungen, den zufälligen Zugang zur Pflege und allgemeiner durch Hindernisse und Reibungen im Zusammenspiel zwischen Anbietern und Kostenträgern , und Verbraucher. Bisher ist es dem technologischen Fortschritt allein nicht gelungen, die angestrebte „Ökosystemtransformation“ zu bewältigen, die erforderlich ist, um die glockenförmige Kurve der Gesundheitsergebnisse zum Nutzen aller Menschen nach rechts zu verschieben.
Was kann Big Data bieten, um solche Bemühungen voranzutreiben? Lassen Sie uns KI einsetzen, um Patienten zu befähigen, evidenzbasiertere, fundiertere Entscheidungen zu treffen und gleichzeitig Anreize proaktiv auszurichten. Medizinische Entscheidungen, die auf fundierten Daten basieren, können zu einer individuelleren Patientenversorgung, besser optimierten Kosten und gerechten Ergebnissen führen, die über globale Standards hinausgehen.
Neue KI-Technologien bieten eine beispiellose Chance, die Effizienz zu verbessern, Verschwendung zu reduzieren und Ungleichheiten zu beseitigen. Eine größere Vielfalt an Datenquellen stellt auch eine ungenutzte Chance dar. Die Patienten selbst können wertvolle Erkenntnisse über Faktoren wie den langfristigen Nutzen und Schaden einer Operation oder die Wahl medizinischer Therapien gewinnen. Von Patienten gemeldete Ergebnisse sind wichtig und können mithilfe von Big Data zu einem zentralen Bestandteil der Entscheidungsfindung werden. Darüber hinaus können sie auch direkt an Auslastung und Preisgestaltung anknüpfen.
In ähnlicher Weise bietet ein informierter Entscheidungsansatz mit Patienten anstelle der traditionellen Einwilligung nach Aufklärung eine Möglichkeit, die Werte und Präferenzen der Patienten in die Pflege zu integrieren. Mit generativen KI-Tools können wir den Patienten besser Klarheit über den Nutzen und Schaden einer bestimmten Behandlung verschaffen.
Wenn wir eine stärkere Beteiligung – und mehr Vertrauen – beim Datenaustausch fördern wollen, müssen diese Änderungen greifbare Vorteile für die Patienten mit sich bringen. Stellen Sie sich vor, Patienten personalisierte Einblicke in ihre Gesundheit zu geben. Dies hilft uns, von einer standardisierten Versorgung zu einer für jeden Patienten optimierten Versorgung überzugehen. Dies eröffnet Möglichkeiten, die Ausgaben zu senken, indem dauerhaft angewendete Verfahren und Behandlungen vermieden werden, die für einen besser informierten Patienten möglicherweise ungerechtfertigt, unwirksam oder einfach unerwünscht sind. Feiern wir heute das Versprechen neuer Technologien wie der generativen KI, Big Data für eine bessere Gesundheitsversorgung zu nutzen. Noch wichtiger ist jedoch, dass Technologen und Kliniker weiterhin als Veränderer arbeiten und auf eine echte Neugestaltung des Gesundheitsökosystems drängen, in dem das Potenzial von Big Data gedeihen kann
Foto: Metamorworks, Getty Images
Dr. Peter Bonis ist Chief Medical Officer von Wolters Kluwer Health und außerordentlicher Professor für Medizin an der Tufts University School of Medicine.
Dr. Jim Weinstein ist Leiter Global Access and Equity bei Microsoft. Zuvor war er CEO von Dartmouth Health, Gründungsdirektor und Peggy Thompson-Vorsitzender des Dartmouth Institute sowie Professor an der Dartmouth und Clinical Professor Northwestern University (Kellogg School of Management).
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