메디 케이드는 공화당 의원들이 세금 감면 자금을 조달하기 위해 깊은 삭감을 추진함에 따라 격렬한 정치적 전투의 중심점이되었습니다. 도널드 트럼프 대통령과 GOP 지도자들은 메디 케이드 지출을 삭감하는 것을 목표로합니다. 8 억 8 천만 달러 향후 10 년 동안 프로그램 예산의 약 10%를 줄입니다. 그러나 Medicaid가 노인 및 장애인을 포함하여 약 8,300 만 명의 저소득 미국인에게 건강 보험을 제공함에 따라 그 결과는 심각 할 수 있습니다.
Medicaid의 미래를 확보하기 위해 인공 지능 (AI)은 의료 비용 상승에 대한 잠재적 인 솔루션으로 떠오르고 있습니다. 오늘날 AI 중심 예측 분석을 통해 의료 서비스 제공 업체는 응급 치료가 필요하기 전에 고위험 환자를 식별 할 수 있습니다.
“Medicaid가 예산 제약에 직면하여 AI는 품질을 희생하지 않고 비용을 줄일 수 있습니다.” Grace Chang, CEO이자 창립자 인 Kintsugi나에게 말했다. “누락 된 진단 또는 환자 추적 관찰과 같은 운영 비 효율성은 종종 보이지 않지만 엄청나게 비용이 많이 듭니다. AI는 응급실에 남용 또는 약물 치료를받지 않을 위험이있는 환자를 플래그 할 수 있습니다. 시스템에서 수십억 달러를 피우지 만 올바른 툴링으로 해결할 수있는 영역.”
캘리포니아 기반 AI 의료 스타트 업 Kintsugi 음성 바이오 마커를 사용하여 우울증 및 불안 환자의 조기 선별 검사를 자동화하여 임상의 평가 시간을 줄입니다. Chang은 대부분의 의료 시스템이 이미 Shoodsfafted라고 주장하며 AI는 가장 중요 할 때 가장주의를 기울여야하는 사람의 우선 순위를 정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
설립자에 따르면, 의료의 가장 어려운 문제를 해결하기 위해 AI를 사용하지 않는 실제 위험은 “우리는 그것을 사용하지 않을 것입니다.
AI가 메디 케이드 및 의료 비용을 줄이는 방법
행정 비 효율성은 의료 비용의 상당 부분을 차지합니다. 그러나 NCBI (National Center for Biotechnology Information)의 연구에 따르면 AI는 의료 산업을 최대로 절약 할 수 있다고 추정합니다. 매년 1,500 억 달러 이러한 프로세스를 간소화함으로써. 마찬가지로, 국가 경제 연구국 향후 4 년간 AI 자동화를 통한 의료 지출이 200 ~ 3,600 억 달러에 달하는 비용을 추정합니다. 오늘날 AI는 질병 발생 및 인구 통계 변화를 예측하여 Medicaid 및 Healthcare에서 필수적인 역할을 수행하여 사전 자원 할당을 가능하게합니다. 이 기술은 또한 예측 분석을 향상시켜 환자의 결과를 예상하여보다 효과적인 치료 전략과 예방 치료 개선을 초래합니다. 또한 AI는 개인화 된 의약품을 발전시켜 개별 환자에게 맞춤화하여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
최근의 기술 혁신을 활용하면서, 여러 AI 기반 의료 스타트 업은 진단을 가속화하고 치료 결과를 향상시키기 위해 Medicaid의 AI 채택을 개선하는 최전선에 있습니다. 예를 들어, 보스턴 기반 정량적 AI 기반 플랫폼을 통해 방사선 효율을 향상시키고 MRI 및 CT 스캐너 활용을 최적화합니다. AI는 이미징 워크 플로에서 병목 현상을 정확히 파악하여 환자 대기 시간을 줄이고 스캐너 처리량 개선 및 병원 수익을 창출 할 수 있습니다.
“건강 시스템, 특히 메디 케이드 인구를 복무하는 사람들은 더 적은 비용으로 더 많은 일을하도록 요청 받고 있습니다. 그리고 더 낮은 마진의 현실을 보상하기 위해 더 많은 스캔을해야합니다.” Robert MacDougall, Quanicly의 공동 설립자나에게 말했다. “의료 영상의 운영 AI는 직원에게 스트레스를받지 않고 처리량을 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI는 한 사람이 수동으로 관리하기에는 조정 작업이 너무 복잡한 스케줄링과 같은 영역에 배치 할 수 있습니다.”
MacDougall에 따르면, 대부분의 스케줄링 시스템은 스캐너 하드웨어, 프로토콜 복잡성, 환자 이동성 및 진정 요구와 같은 스캔 지속 시간에 영향을 미치는 중요한 요소를 간과합니다. 이러한 변수를 실시간으로 관리하는 것은 인적 기능을 넘어서서 AI는 스케줄링 및 효율성을 최적화하고 병원의 수익을 돕기위한 필수 도구입니다.
마찬가지로 AI 구동 약물 관리 플랫폼 Arrine 약물 요법을 최적화하고 불필요한 약물을 표시하여 처방 오류를 줄이는 데 도움이됩니다. “AI는 다양한 데이터 세트 (환자의 약물 이력, SDOH 데이터 및 임상/의료 문헌)에서 점을 빠르게 연결하여 각 환자에 대한 개인화 된 권장 사항을 만들 수 있습니다.” Yoona Kim, Arine의 CEO이자 창립자설명했다.
그녀는 환자가 기존 조건에 잠재적 인 부정적인 영향을 고려하지 않고 새로운 약물을 처방 받으면 AI가 문제를 실시간으로 표시하여 응급실 방문을 초래하기 전에 합병증을 예약 할 수 있다고 덧붙였다. “AI는 반복적 인 작업 (예 : 문서화, 요약)을 자동화 할 수 있지만 환자 치료와 관련하여 임상의를 통제해야합니다.” 말했다 김.
의료 효율성과 결과를 개선 할 AI의 잠재력을 감안할 때, 국회의원들은 채택을 우선시하거나 예산 제약과 재정 정책이 접근을 어둡게 할 것인가? 이 토론이 어떻게 전개되는지는 여전히 남아 있습니다.
“운영 AI의 목표는 자원 사용 방식을 개선하여 액세스를 확장하는 것입니다. 직원에게 부담을 추가하지 않고 동일한 장비에서 더 많은 환자를 스캔 할 수 있다면, 특히 자원 부족 지역에서 액세스를 개선하고 있습니다. 열쇠는 제한이 아닌 생산성입니다.” MacDougall 강조되었습니다.
게시물 Medicaid 컷 효과 : AI가 들어오는 의료 위기를 예방할 수 있습니까? 먼저 나타났습니다 Unite.ai.
