2025健康の傾向IT

医療費は2025年に8％上昇すると予想されます。 10年以上にわたって最も重要な予測される増加。これらの驚異的なコストは、プロバイダーから支払者、ライフサイエンス企業、政府機関まで、私たち全員に影響を与え、患者として私たちに影響を与えます。このコスト軌道は持続可能ではありません。

ヘルスケアIT業界で30年以上を費やしてきましたが、高品質のケアを維持しながら、コストの上昇と戦う戦略においてテクノロジーが頻繁に果たすことがよくあることを見てきました。これらの4つのトレンドが2025年に加速することを期待しています。

1.データの洗練はオプションではありません。

保険会社と自己保険の雇用主は、給付コストの大幅な増加を引き続き見ています。で 1つの見積もり、 雇用主が後援するヘルスケアの補償のコストは、9％上昇すると予想されます。

ヘルスケアデータのキュレーションと集約に加えて、閉じた請求を臨床データとリンクすることは、組織が治療オプションを改善し、手頃な価格に取り組むための最も効果的な方法の1つになります。ただし、これは複雑な作業です。

現在の問題を使用して、この課題をコンテキストに置きましょう：GLP-1の管理。 a 最近の調査 成人8人に1人が、このますます人気のあるクラスの薬を服用していることを報告しています。クライアントと話をする際に、3人の支払者のうち約2人がGLP-1をカバーして体重減少をカバーしていることがわかりました。彼らは、糖尿病患者と肥満に対処するためにそれらを使用している患者のためにこれらの薬を管理するためにさまざまなアプローチを使用していると報告しています。たとえば、薬局の福利厚生マネージャーのステップ療法と量制限は、糖尿病患者の使用を監督することが多く、他の患者は減量管理プログラムに参加します。

ヘルスケア消費者の増加は、雇用主と保険会社にさらに挑戦しています。経済的負担が増加するにつれて、人々は透明性とサービスへのアクセス、特にメンタルヘルスとウェルネスの提供の点でより多くの利益を期待しています。

支払者は、メンバー間で戦略がどのように機能するか、利用率にどのように影響するか、どのアプローチがより良い結果につながるかを理解するために、洗練された分析を必要とします。そして、クライアントから、最後の作品 – より良い結果への道を理解することは、複雑で困難な作業であると聞きます。これらの傾向を深く理解することで、支払者は目標を達成することができます。

同じことがライフサイエンスの世界でも当てはまります。何十年もの間、研究者は大規模な健康データセットを使用しており、常にアクセスできるものを最大限に活用しています。しかし、今日は別の話です。研究者はこれまで以上に多くのデータの選択肢を持っていますが、それには新しいレベルの洗練とデータの専門知識が必要です。今日の実際のデータから洞察を得るために、研究者は、データセット間のリンクに基づいて構築された包括的で多様な信頼できる情報の基盤を必要としています。

2。ユースケースは、人工知能（AI）の採用を推進します。

現実のチェックは、過去数十年にわたってあらゆる課題を解決するAIの能力について陶酔感を和らげました。 AIの約束は明確で強力ですが、ヘルスケアは最近、より実用的なアプローチを取っています。

AIは、すべてのヘルスケアの問題に対する当面の万能薬ではない最初の技術ではありません。ブロックチェーンは、思い浮かぶ別の例です。 AIからの完全な経済的価値は、実現するには5〜10年かかります。それに比べて、携帯電話とインターネットテクノロジーは、潜在能力を最大限に発揮するのに20年かかりました。私たちはこれらの過去の経験から学び、代わりに新しい技術をターゲットを絞った方法で作業することができます。

運用効率と職場のAI統合を中心とした多くのユースケースが見られます。 AIは、スケジューリング、リソース割り当て、サプライチェーン管理などの管理タスクを自動化します。この自動化により、オーバーヘッドが削減され、医療専門家が患者ケアにより多くの時間を捧げることができます。

AIを使用して管理タスクを軽減することも、臨床医の燃え尽き症候群を減らすのに役立ちます。たとえば、AIが臨床医が最も緊急のケアを必要とするために患者に優先順位を付けるのに役立つ場合、神経学と脳卒中ケアの特定のユースケアが画像診断で牽引力を獲得しています。 AIアルゴリズムは、X線、CTスキャン、およびMRIの異常を精度を高めて検出することにより、放射線科医を支援します。 AIはまた、新生児の乳児のために迅速かつ正確な投与情報を必要とする臨床医など、ケアの時点で信頼できる情報を提供するために、広範なデータセットをふるいにかけることができます。

検索機能を超えて、AIは他の手動タスクを減らすこともできます。たとえば、政府の利益とサービス提供では、機関はAIを使用して、市民ユーザーがアップロードしたドキュメントを分析および検証できます。これにより、プロセスがはるかに効率的になり、ケースワーカーが複雑なタスクにより多くの時間を費やすことができます。

ライフサイエンス業界では、AI-ASSISTANTSが作業方法を合理化し、臨床試験のためにROIで改善された結果を推進する多くのユースケースがあります。たとえば、研究チームは参加者データを医療コードに翻訳する必要があります。 AIアシストデータ入力により、このプロセスがマニュアルを減らしました。一貫した正確なエントリのために、予測的な提案と最新のコーディング辞書を使用します。

これらのソリューションは、スケーラビリティを確保し、患者に新しい治療と解決策をもたらすための全体的な時間とコストを削減するために、技術に染み込んでいる必要があります。

将来、生成AIを搭載した予測分析により、早期介入と予防ケアが可能になります。遺伝的素因と病歴に基づいて患者の転帰をモデル化することにより、AIは積極的な健康管理と長期ケアの改善をサポートします。また、AIは、臨床医が遺伝的、臨床的、ライフスタイルデータを分析してカスタマイズされた治療計画を開発するため、個別化医療を可能にします。精度と患者中心のケアへのこのシフトは、健康への転帰を改善し、副作用を最小限に抑えます。

AI誇大広告は、特定のAI投資のユースケースにまもなく置き換えられます。組織が予算に投資と営業費用を追加する前に、明確な投資収益率が必要になります。

3.米国の新しい規則を期待し、適応させます。

トランプ政権は、既存の連邦政府機関とプログラムを変更してコストを削減することを計画していることを示しています。社長エレクトは、FDA、NIH、CDCなどの主要な連邦保健機関を率いるために複数の人々を指名しました。 一部の業界オブザーバー 「すぐに使える選択」と、大きな変更を加える可能性のある「カラフルなキャスト」と呼ばれています。多くの次の役人はコストの削減について声を上げていますが、詳細はまだ開発されています。

米国の変化は、他のグローバルな規制機関からの追加の変更の触媒でもあります。たとえば、欧州連合（EU）は、米国が企業のデータプライバシー要件をさらに削減する場合、EU規制当局がグローバル企業にサーバーの移転を要求する可能性がある場合、米国よりもデータプライバシーに対してはるかに厳しいです。

管理の変更と同様に、福利厚生の提供を担当する政府機関は、調整する準備ができている必要があります。連邦、州、地方の機関は、これらの変化が適格性と利益にどのような影響を与えるかについて市民と通信する準備ができている必要があります。テクノロジーは、法律、政策、人口のニーズの変化に適応できる必要があります。

4.サイバーセキュリティは、ヘルスケアではこれまで以上に重要です。

によると 世界経済フォーラム、ヘルスケアは、サイバー攻撃の最もターゲットを絞った業界です。 2023年、ヘルスケアデータ侵害はそれぞれ平均約1,100万ドルの費用がかかり、金融業界での違反のコストのほぼ2倍になり、2位になりました。

最近の注目度の高いサイバー攻撃は、今後何年もヘルスケア組織に影響を与えます。将来のリスクを軽減するために、米国に提案されている法律があります。 2024年の健康インフラのセキュリティおよび説明責任法。 この法案は、健康情報を遵守し保護していない企業に、追加のセキュリティ管理と措置、新しい罰金、罰則を課しています。

セキュリティ上の懸念は、システムとデータをクラウドに移動する医療提供者にとっての推進力と障壁の両方です。ヘルスケアデータの複雑さと量の増加を考えると、クラウドコンピューティングはスケーラビリティ、より良いセキュリティ、より効率的なデータ管理を提供できます。ただし、これらのシステムの保護は、特に敏感な患者情報を使用することで最も重要です。

多くのヘルスケア組織は、データ管理、相互運用性、および費用効率を向上させるために、ハイブリッドクラウドモデルをますます採用しています。クラウドテクノロジーは、セキュリティを維持しながら、医療提供者、支払者、ライフサイエンス企業間のシームレスな統合を促進できます。クラウドインフラストラクチャは、よりアクセスしやすく安全な環境を提供することにより、AIおよびビッグデータ分析の採用を加速することもできます。

データの洗練、ターゲットAI、新しいルールへの適応、およびサイバーセキュリティ。これらの目的を効果的に追求するヘルスケア組織は、高品質のケアを維持しながらコストを削減するためにより良い位置になります。

出典：Metamorworks、Getty Images

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