Dyrektorzy generalni wypowiadają się na ten temat głośno.
Amazonka. Siła sprzedaży. IBM-a. Shopify.
Podczas każdej rozmowy telefonicznej z inwestorem przekaz jest ten sam: generatywna sztuczna inteligencja obniża koszty. Zmniejsza liczbę pracowników. Automatyzuje rutynową pracę. Światowe Forum Ekonomiczne przewiduje, że sztuczna inteligencja doprowadzi do likwidacji 92 milionów stanowisk pracy do 2030 r. Goldman Sachs podaje, że sztuczna inteligencja już co miesiąc niszczy 16 000 miejsc pracy w USA.
Ta logika jest bezbłędna pod względem technologicznym. Jeśli inżynierowie oprogramowania piszą kod szybciej, a prawnicy przeglądają więcej materiałów, potrzeba mniej osób w terenie. To jest to samo podejście, które zrewolucjonizowało rolnictwo. Traktory zastąpiły rolników. W 1900 roku 41% Amerykanów pracowało w rolnictwie. Dziś odsetek ten wynosi niecałe 2%. Żywność stała się tańsza w stosunku do poziomu dochodów, ponieważ siła mechaniczna zastąpiła ludzkie mięśnie.
Ten model wymiany ma sens w większości branż.
Nie pracuje w medycynie amerykańskiej.
Próby nakłonienia lekarzy i pielęgniarek do przyjęcia większej liczby pacjentów w krótszym czasie nie oszczędzają pieniędzy. Tworzą wąskie gardło na najniższym, podstawowym poziomie opieki. Prawdziwe koszty opieki zdrowotnej znajdują się na samym szczycie – są to choroby, którym można zapobiegać, które przeradzają się w stany kryzysowe zagrażające życiu.
Niekontrolowane nadciśnienie prowadzi do udaru mózgu. Trudna do kontrolowania cukrzyca powoduje niewydolność nerek i amputacje. Warunki te wymagają operacji. Wymagają hospitalizacji. Wymagają drogich leków.
Zapobieganie tym kryzysom pozwala zaoszczędzić więcej pieniędzy niż zwalnianie pracowników.
Wystarczy spojrzeć na liczby. Koszty opieki zdrowotnej wynoszą 5,7 biliona dolarów rocznie. Przewiduje się, że do 2036 roku osiągną one poziom 9 bilionów dolarów. Według KFF usługi lekarskie i kliniczne stanowią zaledwie 20% tych kosztów. Jeszcze mniejszy udział mają bezpośrednie wynagrodzenia lekarzy i pielęgniarek.
Nawet gdyby generatywna sztuczna inteligencja zmniejszyła koszty pracy lekarza o 10% – co jest bardzo odważnym założeniem – zmniejszyłaby ogólne koszty leczenia jedynie o 2–3%. I to przy założeniu, że oszczędności te zostaną przekazane pacjentom lub podatnikom. Ale nie zawsze to robią.
Porównaj to z leczeniem chorób przewlekłych. Skuteczne leczenie takich schorzeń, jak cukrzyca i nadciśnienie, może zmniejszyć ryzyko powikłań zagrażających życiu, oszczędzając ponad 1 bilion dolarów rocznie. To prawie 20% wszystkich wydatków.
Lepiej zapobiegać niż wymieniać. Za każdym razem.
Jak GenAI poprawia zarządzanie chorobami przewlekłymi
76% dorosłych Amerykanów żyje z chorobami przewlekłymi. Wysokie ciśnienie krwi. Cukrzyca. Niewydolność serca. Choroby te stanowią nieproporcjonalną część naszych kosztów leczenia.
Są one jednak słabo kontrolowane.
Tylko jedna na cztery osoby dorosłe w Stanach Zjednoczonych z nadciśnieniem kontroluje ciśnienie krwi. Miliony ludzi stoją przed podobną rozbieżnością między tym, co może zaoferować medycyna, a tym, co faktycznie zapewnia system.
Tutaj właśnie błyszczy generatywna sztuczna inteligencja. Nie poprzez zastąpienie lekarza, ale poprzez wypełnienie luki komunikacyjnej.
GenAI potrafi przełożyć złożone diagnozy na zrozumiały język. Lepsze zrozumienie prowadzi do lepszego przestrzegania zasad. Pacjenci postępują zgodnie z instrukcjami, gdy otrzymują je w przystępnej formie.
Można go także zintegrować z urządzeniami ubieralnymi. Ciągłe monitorowanie ciśnienia krwi u pacjentów z nadciśnieniem. Śledzenie poziomu glukozy dla diabetyków. Wczesne sygnały ostrzegawcze w niewydolności serca.
Pacjenci czekają obecnie kilka miesięcy na kolejną zaplanowaną wizytę. Do tego czasu szkody mogły już zostać wyrządzone. Dzięki monitorowaniu opartemu na sztucznej inteligencji lekarze otrzymują powiadomienia, gdy stan pacjenta się pogorszy. Mogą dostosować leki na kilka miesięcy przed wystąpieniem kryzysu.
Rezultatem jest stabilność. I nie tylko wydajność.
Gdy dostęp do opieki jest krytyczny
Godziny przyjęć są ograniczone. Problemy zdrowotne – nie.
O 2 w nocy w niedzielę pacjent nie ma innego wyjścia. Może poczekać do poniedziałku i mieć nadzieję, że jego stan się nie pogorszy. Lub może udać się na pogotowie (ER).
Wizyty na ostrym dyżurze są drogie. Są chaotyczne. A często nie są one konieczne.
GenAI może zaprowadzić porządek w tym chaosie.
Narzędzie AI może ocenić objawy. Może powiedzieć pacjentowi: „Natychmiast jedź do szpitala” lub „Poczekaj do rana”. Ostatnie badania pokazują, że duże modele językowe odpowiadają na pytania medyczne z dokładnością porównywalną z dokładnością lekarzy. Czasami jest nawet lepiej.
Strach jest spowodowany „halucynacją” AI. Błędy. Ale porównaj sztuczną inteligencję do przestraszonego pacjenta, który o północy wyszukuje w Google swoje objawy. Ryzyko korzystania z narzędzia AI jest znacznie niższe niż ryzyko nierobienia niczego.
Oczywiście nadzór jest niezbędny. Lekarze muszą pozostać zaangażowani w ten proces. Jednak podstawowe ubezpieczenie bezpieczeństwa zostało znacznie ulepszone.
Koordynacja opieki nad osobami starszymi
Ponad 90% dorosłych powyżej 65. roku życia cierpi na co najmniej jedną chorobę przewlekłą. Prawie każdy bierze leki.
Pacjenci Medicare cierpiący na wiele schorzeń odwiedzają średnio 14 lekarzy rocznie.
Czternaście.
To logistyczny koszmar. Jest to również zagrożenie dla bezpieczeństwa.
Leki zmieniają się wraz z wiekiem. Lek, który uratował Ci życie w wieku 60 lat, może być niebezpieczny w wieku 80 lat. Jednak recepty często odnawiają się automatycznie. Mijają lata. Ryzyko się kumuluje.
Następnie inny lekarz przepisuje nowy lek, nie wiedząc o starych.
Występują interakcje leków. Zdarzają się upadki. Biodra pękają.
Generatywna sztuczna inteligencja pełni rolę niewidzialnego inspektora bezpieczeństwa. Może zidentyfikować leki, które nie spełniają już krajowych wytycznych. Może ostrzegać w przypadku konfliktu dwóch leków.
Mniej błędów. Mniej hospitalizacji. Obniżone koszty.
Dlaczego wdrożenie zostało wstrzymane
Bariery nie są techniczne. Technologia istnieje.
Bariery mają charakter finansowy, systemowy i kulturowy.
Finanse: Lekarze i szpitale otrzymują wynagrodzenie na podstawie wielkości świadczeń. Opłata za usługę nagradza lekarzy za robienie więcej. Jeśli GenAI umożliwi pacjentom zarządzanie opieką w domu, zagrozi to modelowi przychodów opartemu na wolumenie. Kapitacja – stałe opłaty za służenie ludności – lepiej dostosowuje zachęty. Ale jeszcze tam nie jesteśmy.
Systemowe: Opieka zdrowotna jest rozdrobniona. Opiera się na zaplanowanych wizytach. Samo osadzenie aplikacji w elektronicznej karcie zdrowia (EHR) nie naprawia uszkodzonego modelu. Lekarze muszą aktywnie wykorzystywać sztuczną inteligencję do zapewnienia ciągłości opieki, a nie tylko jako cyfrową pieczątkę.
Kultura: Przedkładamy interwencję nad zapobieganie. Chirurg, który otwiera zablokowaną tętnicę, jest oklaskiwany. Zespół podstawowej opieki zdrowotnej, który udrożnił tętnicę, pozostaje niewidoczny. I nie oszukujmy się: klinicyści postrzegają sztuczną inteligencję jako zagrożenie. Narzędzie, które wykonuje pracę lekarza, jest przerażające.
Cykl wirtuozowski
Jeśli liderzy opieki zdrowotnej uznają obecny system za świetny, nigdy go nie naprawią. Będą po prostu próbować zastąpić pracowników.
Ale jeśli zobaczą, że setki tysięcy ludzi umiera każdego roku z powodu powikłań, którym można zapobiec, obliczenia ulegną zmianie.
Prawidłowe wdrożenie GenAI generuje pozytywne opinie.
Unikana potrzeba pomocy zmniejsza się. Lekarze mają więcej czasu na skomplikowane przypadki. Poprawia się jakość opieki. Komplikacje są zmniejszone. Koszty spadają. Obniżenie kosztów uwalnia zasoby na większą profilaktykę.
Zastępowanie lekarzy nie jest przyszłością medycyny amerykańskiej.
Przyszłością jest pomaganie im w utrzymaniu ludzi przy życiu dłużej, przy mniejszym tarciu i kłopotach.
