Как и где нужно внедрять AI и носимые устройства в здравоохранении?

В рамках пилотной программы Национальной службы здравоохранения Великобритании, пациенты, выписанные из нескольких больниц, получили специализированные манжетные устройства, которые дистанционно контролируют такие жизненно важные показатели, как частота дыхания, уровень кислорода, пульс, кровяное давление и температуру тела.

Эта программа, которая теперь включает искусственный интеллект (artificial intelligence, AI) для анализа всех данных о пациентах в режиме реального времени, позволила значительно снизить показатели повторной госпитализации и сократить количество посещений отделений неотложной помощи. Более того, потребность в дорогостоящих визитах врачей на дом также снизилась на 22%, а уровень соблюдения плана лечения увеличился до 96% по сравнению со средним показателем по отрасли в 50%.

Ранее мониторинг на дому включал поездки примерно раз в неделю сотрудников больницы для проверки состояния пациентов, что занимало порядка пол час времени на одну поездку. Но благодаря алгоритмам, которые теперь постоянно ищут предупреждающие признаки в данных и мгновенно оповещают как пациентов, так и врачей, появилась новая возможность обеспечить нужное лечение еще до того, как пациент или врач понял, что оно нужно.

Самый большой потенциал искусственного интеллекта - точное прогнозирование при почти нулевых затратах - справедливо породил значительный интерес к применению этой технологии практически во всех областях здравоохранения. Но сегодня не всегда применение AI одинаково полезно и пока лишь немногие прикладные AI-системы являются надлежащим ответом на крупнейшие проблемы, с которыми сталкиваются практически все системы здравоохранения - децентрализацией и обеспечение нормы прибыли.

Например, системы AI-диагностики на базе анализа медицинских изображений, уже очень хорошо себя показали и на них только в США планируется в ближайшие 4 года тратить по $2 млрд ежегодно. В настоящее время эта задача, как правило, является частью более крупных рабочих процессов, уже выполняемых высококвалифицированными врачами. Конечно, этим врачам может понадобиться помощь, но эта работа уже выполняется. И поэтому применение AI в таких условиях - даже если оно благотворно сказывается на результатах лечения пациента - вряд ли коренным образом улучшит способ оказания медицинской помощи или существенно снизит затраты в ближайшей перспективе.

Ведущие организации, стремящиеся к децентрализации системы здравоохранения, могут использовать искусственный интеллект для выполнения тех задач, которые раньше никогда не решались. Например, существует широкий спектр решений в области здравоохранения, которые принимаются ежедневно. Эти решения не требуют внимания квалифицированного врача, но в конечном счете играют большую роль в определении состояния здоровья пациента и, в конечном счете, стоимости медицинского обслуживания.

По данным ВОЗ, 60% факторов, определяющих здоровье и качество жизни человека, связаны с выбором образа жизни, включая правильный и своевременный прием медикаментов, физические упражнения и снижение стресса. С помощью моделей, основанных на AI-алгоритмах, теперь можно предоставлять пациентам помощь и напоминания на протяжении всего этого ежедневного процесса, основываясь на изменениях в жизненных показателях пациента. Благодаря обработке большого объема данных, алгоритмы машинного обучения особенно хорошо подходят для масштабирования этой задачи для больших групп населения.

Успех подобных программ на раннем этапе позволяет сделать три вывода об использовании искусственного интеллекта для решения проблем здравоохранения, ориентированного на пациента:

1. Необходимо сосредоточиться на воздействии на критические показатели - например, на снижение уровня повторных госпитализаций, которые дорого обходятся больницам. Можно начать с малого, с отдельных больниц. Например, крупнейшая в Атланте (США) больница Грейди смогла сэкономить за два года около $4 млн за счет снижения этого показателя на 31% благодаря внедрению AI-инструментария, который идентифицирует пациентов "группы риска".
2. Уменьшить риск, опираясь на партнеров нового типа. Следует создавать альянсы с партнерами, которые стремятся решать аналогичные проблемы. Самостоятельное выполнение сложных задач может быть рискованным только из-за отсутствия опыта и несовместимости данных.
3. Использовать искусственный интеллект для сотрудничества, а не конкуренции с высококвалифицированными специалистами. Врачи часто стремятся расширить свои знания и аргументацию, и AI может помочь им в этом. Сегодня многие AI-приложения в действительности конкурируют с врачами. Например, в радиологии некоторые алгоритмы выполняли диагностику на основе изображений так же или даже лучше, чем специалисты-люди. Однако неясно, будут ли пациенты и медицинские учреждения полностью доверять AI автоматизацию этой работы.

В совокупности эти три совета способны обеспечить правильный путь к эффективному использованию технологии, которая очень многое обещает. В более долгосрочной перспективе одним из преобразующих здравоохранение преимуществ AI будет углубление отношений между медиками и пациентами. Британский пилотный проект, упомянутый выше, например, приводит к более частым проактивным проверкам пациентов, чего раньше никогда бы не случилось. Это хорошо как для улучшения здоровья, так и для повышения лояльности клиентов на развивающемся рынке здравоохранения, ориентированном на потребителя.