AI och datavetenskap möjliggör värdebaserad hälso- och sjukvård

Hälso- och sjukvården är en av de viktigaste och mest utmanande sektorerna i världen. Den påverkar miljarder människors liv och välbefinnande och förbrukar en betydande del av den globala ekonomin. Men sjukvården står också inför många problem, t.ex. stigande kostnader, ojämn kvalitet, ineffektiv leverans och ojämlik tillgång. Dessa problem förvärras av den växande efterfrågan på hälso- och sjukvårdstjänster, som drivs av faktorer som åldrande befolkningar, kroniska sjukdomar och pandemier.

För att ta itu med dessa problem krävs ett paradigmskifte inom hälso- och sjukvården, från en volymbaserad modell till en värdebaserad modell. En volymbaserad modell fokuserar på mängden tjänster som tillhandahålls, t.ex. antalet tester, procedurer eller sjukhusvistelser. En värdebaserad modell fokuserar på kvaliteten på de resultat som uppnås, t.ex. patienternas hälsostatus, tillfredsställelse och erfarenheter. En värdebaserad modell syftar till att förbättra patienternas hälsa och välbefinnande och samtidigt minska slöseriet och ineffektiviteten i vårdsystemen och datavetenskap kan möjliggöra värdebaserad vård på olika sätt, till exempel:

Förbättra patienternas engagemang och egenmakt

Artificiell intelligens och datavetenskap kan hjälpa patienter att bli mer informerade, engagerade och proaktiva i sin hälsa och vård. Artificiell intelligens och datavetenskap kan till exempel ge personlig och skräddarsydd information, utbildning och vägledning till patienter, baserat på deras hälsotillstånd, mål och preferenser. Artificiell intelligens och datavetenskap kan också tillhandahålla interaktiva och intelligenta verktyg, som chatbots, röstassistenter och bärbara enheter, som kan hjälpa patienter att övervaka, hantera och förbättra sin hälsa och sitt välbefinnande.

Förbättrad diagnos och behandling

Artificiell intelligens och datavetenskap kan hjälpa vårdgivare att fatta bättre och snabbare beslut, baserat på bästa tillgängliga bevis och data. Artificiell intelligens och datavetenskap kan t.ex. analysera stora och komplexa datamängder, som journaler, bilder, genomik och sensorer, och ge insikter, förutsägelser och rekommendationer för diagnos och behandling. Artificiell intelligens och datavetenskap kan också möjliggöra precisionsmedicin, vilket innebär att vården anpassas efter varje patients individuella egenskaper, behov och preferenser.

Optimera leverans och drift av hälso- och sjukvård

Artificiell intelligens och datavetenskap kan hjälpa hälso- och sjukvårdsorganisationer att förbättra effektiviteten och kvaliteten på sina tjänster och processer. Artificiell intelligens och datavetenskap kan till exempel optimera fördelningen och utnyttjandet av resurser, såsom personal, utrustning och anläggningar, och minska kostnader, fel och slöseri. Artificiell intelligens och datavetenskap kan också förbättra samordningen och samarbetet mellan vårdteam och effektivisera arbetsflödena och kommunikationen mellan vårdgivare och patienter.

Främja innovation och forskning inom vården

Artificiell intelligens och datavetenskap kan hjälpa forskare och innovatörer inom vården att upptäcka nya och bättre sätt att förebygga, diagnostisera, behandla och bota sjukdomar och tillstånd. Artificiell intelligens och datavetenskap kan till exempel påskynda utvecklingen och testningen av nya läkemedel, enheter och terapier, och minska tiden och kostnaden för kliniska prövningar. Artificiell intelligens och datavetenskap kan också göra det möjligt att generera och sprida ny kunskap och nya bevis samt främja en kultur av lärande och förbättring inom hälso- och sjukvården.

För att utnyttja den fulla potentialen hos artificiell intelligens och datavetenskap för värdebaserad hälso- och sjukvård krävs en samarbetsinriktad strategi med flera intressenter, där patienter, vårdgivare, betalare, lagstiftare, forskare och innovatörer deltar. Det behövs också en stödjande och möjliggörande miljö som främjar utveckling, antagande och utvärdering av artificiell intelligens och datavetenskapliga lösningar för hälso- och sjukvård. Det finns också ett behov av en kontinuerlig och adaptiv inlärnings- och förbättringsprocess som utnyttjar feedback och data från tillämpningar av artificiell intelligens och datavetenskap och införlivar bästa praxis och lärdomar från andra områden och sektorer.