Sztuczna inteligencja i nauka o danych umożliwiają opiekę zdrowotną opartą na wartościach

Opieka zdrowotna jest jednym z najważniejszych i najtrudniejszych sektorów na świecie. Wpływa na życie i dobrobyt miliardów ludzi i pochłania znaczną część globalnej gospodarki. Jednak opieka zdrowotna boryka się również z wieloma problemami, takimi jak rosnące koszty, nierówna jakość, nieefektywne świadczenie usług i nierówny dostęp. Problemy te nasilają się wraz z rosnącym zapotrzebowaniem na usługi opieki zdrowotnej, napędzanym przez takie czynniki jak starzenie się społeczeństw, choroby przewlekłe i pandemie.

Aby rozwiązać te problemy, konieczna jest zmiana paradygmatu opieki zdrowotnej z modelu opartego na wolumenie na model oparty na wartości. Model oparty na wolumenie koncentruje się na ilości świadczonych usług, takich jak liczba badań, procedur lub hospitalizacji. Model oparty na wartości koncentruje się na jakości osiąganych wyników, takich jak stan zdrowia, satysfakcja i doświadczenie pacjentów. Model oparty na wartościach ma na celu poprawę zdrowia i dobrostanu pacjentów przy jednoczesnym zmniejszeniu marnotrawstwa i nieefektywności systemów opieki zdrowotnej, a nauka o danych może umożliwić opiekę zdrowotną opartą na wartościach na różne sposoby, takie jak:

Zwiększenie zaangażowania pacjentów i wzmocnienie ich pozycji

Sztuczna inteligencja i nauka o danych mogą pomóc pacjentom stać się bardziej poinformowanymi, zaangażowanymi i proaktywnymi w zakresie ich zdrowia i opieki. Na przykład sztuczna inteligencja i nauka o danych mogą dostarczać pacjentom spersonalizowanych i dostosowanych informacji, edukacji i wskazówek w oparciu o ich stan zdrowia, cele i preferencje. Sztuczna inteligencja i nauka o danych mogą również zapewnić interaktywne i inteligentne narzędzia, takie jak chatboty, asystenci głosowi i urządzenia do noszenia, które mogą pomóc pacjentom monitorować, zarządzać i poprawiać ich zdrowie i samopoczucie.

Poprawa diagnostyki i leczenia

Sztuczna inteligencja i nauka o danych mogą pomóc pracownikom służby zdrowia w podejmowaniu lepszych i szybszych decyzji w oparciu o najlepsze dostępne dowody i dane. Na przykład sztuczna inteligencja i nauka o danych mogą analizować duże i złożone zbiory danych, takie jak dokumentacja medyczna, obrazy, genomika i czujniki, oraz dostarczać spostrzeżeń, prognoz i zaleceń dotyczących diagnozy i leczenia. Sztuczna inteligencja i nauka o danych mogą również umożliwić medycynę precyzyjną, czyli dostosowanie opieki zdrowotnej do indywidualnych cech, potrzeb i preferencji każdego pacjenta.

Optymalizacja świadczenia opieki zdrowotnej i operacji

Sztuczna inteligencja i nauka o danych mogą pomóc organizacjom opieki zdrowotnej poprawić wydajność, skuteczność i jakość ich usług i procesów. Na przykład sztuczna inteligencja i nauka o danych mogą zoptymalizować alokację i wykorzystanie zasobów, takich jak personel, sprzęt i obiekty, a także zmniejszyć koszty, błędy i marnotrawstwo. Sztuczna inteligencja i nauka o danych mogą również poprawić koordynację i współpracę zespołów opieki zdrowotnej oraz usprawnić przepływy pracy i komunikację między świadczeniodawcami i pacjentami.

Wspieranie innowacji i badań w opiece zdrowotnej

Sztuczna inteligencja i nauka o danych mogą pomóc badaczom i innowatorom w dziedzinie opieki zdrowotnej odkrywać nowe i lepsze sposoby zapobiegania, diagnozowania, leczenia i leczenia chorób i schorzeń. Na przykład sztuczna inteligencja i nauka o danych mogą przyspieszyć opracowywanie i testowanie nowych leków, urządzeń i terapii oraz skrócić czas i obniżyć koszty badań klinicznych. Sztuczna inteligencja i nauka o danych mogą również umożliwić generowanie i rozpowszechnianie nowej wiedzy i dowodów oraz wspierać kulturę uczenia się i doskonalenia w opiece zdrowotnej.

Aby w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji i nauki o danych w opiece zdrowotnej opartej na wartościach, potrzebne jest podejście oparte na współpracy z wieloma zainteresowanymi stronami, angażujące pacjentów, świadczeniodawców, płatników, ustawodawców, badaczy i innowatorów. Potrzebne jest również wspierające i sprzyjające środowisko, które sprzyja rozwojowi, przyjmowaniu i ocenie sztucznej inteligencji i rozwiązań data science dla opieki zdrowotnej. Istnieje również potrzeba ciągłego i adaptacyjnego procesu uczenia się i doskonalenia, który wykorzystuje informacje zwrotne i dane z aplikacji sztucznej inteligencji i nauki o danych oraz uwzględnia najlepsze praktyki i wnioski wyciągnięte z innych dziedzin i sektorów.