ヘルスケアの隠れたコストAI：プレミアム価格がプレミアム結果に等しくない理由

私はヘルスケア業界全体で否定できない影響を与えました。AIトリアージアシスタントを使用してケースを優先し、より速く対応するための看護師ナビゲーターから、プロバイダーが訪問を文書化するのを支援するツールまで、繰り返しのリソース集中管理タスクを自動化するシステムまで。ユースケースが追加されたように、AIへの投資も増加しています。しかし、ヘルスケアシステムは、彼らが実際にお金の価値を得ているかどうかをより詳細に検討し始めています。

多くの組織は、真のコストベネフィット比を考慮せずに最小限の時間を節約するAIツールのプレミアム価格を支払っています。ヘルスシステムがユーザーあたり数千人で毎年購入する多くのAIツールは、毎日5分しか節約しないため、投資収益率を正当化するのが困難です。組織は、限界時間の節約のためにプレミアム価格を支払っています。

組織が現在のAIツールに対して支払うもの、提供する価値が限られているもの、そして今後数年間で出現する可能性のあるシステムとの間には、基本的な切断があります。組織はAIを採用しています。なぜなら、それは彼らが試すべきことのように聞こえるので、テクノロジーはまだ初期段階にあります。今日の多くのAI企業は生き残りません。なぜなら、更新時間が来ると、彼らは彼らの価値を証明することができないからです。その結果、特定のAIベンダーに関しては、組織はためらい、疲労の兆候を示しています。

2024年のヘルスケアによると、Bain＆CompanyおよびKlas Researchからの支出報告書によると、 医療提供者のほぼ半数 現在の技術スタックで最大の問題点としてコストを挙げています。これは、限られたROIを示す高い値札を持つAIツールが火に燃料を追加するだけであることを意味します。

どうやってここに着いたの？

時には、AIツールはパイロットフェーズ中に隔離してうまく機能しますが、健康システム全体に押し出されたときに困難が発生することがよくあります。これは、これらのシステムが複雑なワークフローとの統合を必要とする場合に特に当てはまります。実際、一部のベンダーは、実際には、単一の部門で1人の研究者のみが使用できる場合に、大規模な顧客がアプリケーションを使用していると主張しています。これは、これらのツールがまだ証明されておらず、大規模にシームレスに動作することが微調整されていないことを意味します。

今日の医療システムへの最善のアドバイスは、1つのソリューションを提供する新しい会社を選択する前に、現職のベンダーにAI戦略について尋ねることです。 AIを既存のワークフローに統合できる確立された企業は、市場の修正に耐えられない可能性のあるポイントソリューションよりも優れています。

同じレポートでは、規制および法的考慮事項が生成AIを実装するための最大の障壁であることがわかりました（回答者の38〜43％）。これらの複雑さは、採用を遅らせる追加のハードルを作成できます。

一方、多くのAIツールはChatGPTなどのパブリックモデルに基づいて構築され、その後、軽くカスタマイズされ、ヘルスケアブランディングで販売されています。アプリケーションは革新的に聞こえるかもしれませんが、彼らが提供する実際のリフトはしばしば小さいです。

現在までに、数十億ドルがすでにヘルスケアAIに費やされており、さらに数十億が増えています。しかし、その投資のどれだけが実際により良いケアや意味のある時間の節約にどの程度変換されるかはまだ不明です。 世界経済フォーラム 「ヘルスケアの生成AIが、人々の生活を改善することなく、数十億ドルを害する、または単に浪費するかどうかについての立場をとるのは時期尚早です。」

次のAI購入前の4つの質問

AIの約束はエキサイティングですが、まだ早いです。市場に出るツールの多くは、単にプライムタイムの準備ができていません。この不確実性は、医療システムのリーダーが投資を再評価することを強制しています。

次に、複数のポイントソリューションを管理する緊張があります。あるツールはドキュメントを処理し、別のツールは請求のみを処理し、患者のフォローアップにはさらに別の別のツールが必要です。これらのポイントソリューションのコストと複雑さは、時間とともに増加します。現在、多くのCIOは、新しいテクノロジーを評価しているのと同じくらい多くの時間を統合を解き放ちます。

これが、医療システムが焦点を変えている理由の1つです。新しいベンダーから購入する代わりに、彼らはコアプラットフォームに戻り、AIがすでに使用しているシステムにどのように統合されているかを尋ねています。これらのソリューションは、最新のスタートアップと同じスポットライトを得ることができない場合がありますが、多くの場合、より信頼性の高いパスを提供します。

カイザーパーマネンテでダニエル博士 このまさに問題に思慮深いアプローチをとっています。この組織は、研究、臨床運用、教育、および管理全体のAIの取り組みにシステム全体のガバナンスを適用しています。彼は、AIがそれを置き換えるのではなく、臨床医の判断を強化すべきだと考えています。 Kaiserが生成的なAIツールを展開したとき、それは監視と意図的なデザインを備えていました。

これらのすべての理由から、ヘルスシステムが次のAI購入に急いで行くのではなく、いくつかの基本的な質問をするのに良い時期です。

1. このツールは実際にどのような問題を解決しますか？ 測定可能な結果を伴う特定の運用ボトルネックに対処するツールを探します。パイロットの前に、解決しようとしている問題のベースラインメトリックを確立します。優れたAIツールは、効率と品質の両方を改善する必要があります。患者の転帰やスタッフの満足度を改善せずに既存のプロセスを自動化する場合、投資する価値はないでしょう。

2. それは現実的にどれくらいの時間とお金を節約しますか？ 実装、トレーニング、継続的なサポートなど、節約された1分あたりの真のコストを計算します。 1日あたり15分未満を節約するために、ユーザーあたり1,000ドル以上をユーザーあたり1,000ドル以上費やしている場合、ROIは更新コストを正当化しない可能性があります。既存のものをスピードアップするのではなく、ワークフローステップ全体を排除するツールに焦点を当てます。

3. これはパイロットですか、それともスケーリングが証明されていますか？ 少なくとも3つの異なる組織の規模と設定にわたる実装の成功の証拠を要求します。幅広い患者集団で一貫した結果を提供するツールを探し、組織全体の展開にコミットする前に、常に複数の臨床環境でテストしてください。

4. これは既存のシステムに適合しますか、それともすでに過負荷のある技術スタックにさらに別のレイヤーを追加していますか？ EHRと直接統合するツールに優先順位を付け、スタッフがナビゲートする必要があるシステムの数を減らします。追加のデータ入力、個別のログイン、またはワークフローの破壊を必要とするAIソリューションは、懐疑的に表示する必要があります。

ヘルスケアシステムがAI投資のROIを測定するためのより現実的なアプローチをとる時です。デモでよく見える限られたユースケースから真の値を分離するもの。

写真：Phive2015、Getty Images

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