最近のChange Healthcareの研究では、人工知能（AI）がヘルスケアの幅広い改善を推進しているが、そのアプローチは戦術的であり、エンドツーエンドではないことが明らかになった。
この研究「Poised to Transform. 研究者たちは、医療従事者のAIに対する理解度を測定し、改善のための領域を発見し、その技術が現在どのように使用されているか、そして今後どのように使用されるかを学びました。
具体的には、AIが医師、病院、医療システムの収益サイクルの収集・管理方法を変革することがわかりました。医療リーダーの98％が収益サイクル管理（RCM）にAIを使用することを予想しており、65％が現在RCMにAIを使用していると報告しています。
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さらに、81％の経営者は、RCMプロセスを改善するために、AI技術のプロバイダー、ソリューション、またはソフトウェアシステムを検討するための技術評価をすでに実施しています。
また、回答者の35%が2023年までに「早期主流化/完全に成熟した」と回答していますが、現在は成熟していると回答したのは12%にとどまりました。
全体的に、AIとその影響に対する理解度は、エグゼクティブ、IT、レベニューサイクルのリーダーによって異なります。しかし、意見の相違が、医療機関がAIの変革的な力を十分に活用することを妨げていると研究者は強調しています。
具体的には、財務、セキュリティ、プライバシーに関する懸念がAIの採用を妨げ、成功要因を減少させている。
RCMや完全なAI統合でAIを開始するのが遅れる原因の第一位は予算の懸念であると研究者は指摘しており、非技術系幹部の75％が予算の懸念が主な障害であると答えています。
一方、プロバイダの56％は、責任、リスク、プライバシーの懸念を報告しており、スタッフの配置、情報への信頼、インフラの課題がその他の上位の理由となっていた。
2019年のIDC FutureScapeのレポートでは、2023年までに3つの医療システムと病院のうち1つでAI主導のインターフェースが未来を変えると予測しています。そして、診断・治療機能のためのAIへの世界的な支出はCAGR24%で成長しており、2023年までに49億ドルに達する可能性があるとしています。
さらに、製薬・バイオテクノロジーメーカーの50％近くが2021年までに、サプライチェーンを最適化するために、IoTデータを利用した処方分析やAIを採用することになるという。
10月に発表されたKLASとCenter for Connected Medicine（CCM）の報告書では、研究者らは、人工知能（AI）が今後2年間で最も有望な新興技術の1つとなることを明らかにしている。
現在、AIの最も一般的な利用分野は、臨床意思決定支援（61％）であり、次いで、ディクテーションアシスタントやテープ起こし（50％）、医療画像診断（48％）となっている。
AIの導入は医療システムにとって有益で変革的なものであるが、医療AIを慎重に進め、考え抜かれた効果的な方法でバランスをとることが極めて重要であると、全米医学アカデミーの報告書は述べている。
まず、AIツールの開発に使用されるデータの構成、セマンティクス、出所、品質について完全な透明性があるべきだと研究者は述べています。また、AI対話では、データ、アルゴリズム、パフォーマンスの報告を明確に分離すべきである。
人間中心のツールがAI実装の最前線に立つべきであり、これらのツールは完全な自動化に置き換えるのではなく、人間をサポートすべきである。
さらに、AIコミュニティは、倫理的包摂性、ソフトウェア開発、実装科学、人間とコンピュータの相互作用の既存のベストプラクティスを取り入れて、実装と維持のためのフレームワークを開発しなければなりません。
"チェンジヘルスケアのチーフAIオフィサーであるLuyuan Fang博士は、この研究の詳細についてのプレスリリースで、「AIは、戦略的な使用方法を理解しているプロバイダにとって、収益サイクル管理を変革するための準備が整っています。
"この研究で明らかになったギャップを埋めれば、エンドツーエンドのレベニューサイクルの改善、クレームの正確性、拒否反応の減少、臨床的洞察、ケアレベルの予測など、この技術から財務、業務、臨床上の利益を得ることができるようになります」とFang氏は続けています。
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