La atención médica es un sector complejo y fragmentado que ha aumentado durante mucho tiempo por los sistemas y regulaciones hereditarias.
Si parece una receta de innovación, es posible que desee verificar sus oídos.
La inercia institucional de la industria a largo plazo en términos de modernización no solo de la actividad de atención, sino también de los flujos de trabajo administrativos y los procesos que respaldan que podrían comenzar a descongestarse.
¿La razón? La evolución de la agencia inteligencia artificial, que representa la última iteración autónoma de la tecnología de software de Buzzy.
“Estamos en un período único en la historia”, “,” Empoderar AI CEO Ganesh Padmanabhan Dicho durante una discusión organizada por el CEO de PYMNTS Karen Webster. “Hasta que los modelos de lenguaje importantes ocurran específicamente, era imposible destilar información de la compleja documentación clínica médica y contextualizarla para diferentes flujos de trabajo. Ahora es posible”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”
Sin embargo, señaló Webster, el Agente AI se ha convertido en el último punto de discusión, cualquiera que sea su mundo real, las áreas críticas.
“Era una IA generativa, ahora es una IA agente”, dijo. “Pero siempre es una tecnología emergente. ¿Por qué llegó el momento de ser aplicado En la atención médica, dado que una gran parte de la industria siempre trata de garantizar que las armas alrededor de la automatización básica? »»
“La atención médica es una de estas industrias con mucho conocimiento”, dijo Padmanabhan. “Los datos a menudo son creados por humanos para que otros humanos consumen, lo que hace que la automatización sea más difícil”.
En el corazón del problema de la atención médica se ahoga en cargos administrativos. En los Estados Unidos, aproximadamente 1,5 mil millones de dólares se gastan cada año para la administración de atención médica, un costo que contribuye a la atención retrasada, el agotamiento profesional de los médicos y la mala experiencia del paciente.
Dirigirse a “casos de atención” con una agencia ai
En lugar de atacar todas las facetas de la atención médica al mismo tiempo, empodere la IA, que ha cerrado $ 28 millones financiación El mes pasado, se centró en lo que Padmanabhan llamó “actividad de atención”. Esto incluye andamios invisibles que respalda la forma en que se brinda la atención, como las aprobaciones de seguros, las relaciones de calidad y la comunicación del paciente.
“Nos centramos en la construcción de asistentes, co -pilotes y agentes de IA para aumentar el mercado laboral”, dijo Padmanabhan. “Hay dos personas a menudo olvidadas en la atención médica: proveedores que entregan cuidado, y pacientes que lo reciben. Los pusimos a ambos en el centro. »»
Un ejemplo es la autorización previa, un proceso complejo y manual en el que los médicos buscan Aprobación de la aseguradora Para procedimientos médicos. Esto a menudo implica faxes, retrasos de varias semanas y revisiones interminables de enfermeras y médicos, finalmente dejando a los pacientes en el limbo.
“Todo este proceso lleva días, si no semanas”, dijo Padmanabhan. “Está muy sujeto a errores. Nuestro objetivo es automatizar la contribución, analizar información en los registros médicos, juzgar las políticas y resumirla para que un médico tome una decisión en unos minutos”.
Como Webster señaló sobre el dolor del dolor: “Después de que un médico dijo:” Quiero que vea al Doctor Xyz, “supone que esta llamada sucederá. Y luego este no es el caso. Tienes que cazarlo. Esta carga recae en el paciente”.
Continuar la confianza en un entorno con altos problemas
Para las compañías de atención médica, los médicos no cuandoTambién.
“Hay una escasez de 300,000 enfermeras en el espectro del proveedor”, dijo Padmanabhan. “La mayoría trabaja en los planes de salud haciendo documentos. Debemos permitir una transición para que hagan lo que Ellos significan Hacer, que es brindar atención en el momento de la atención. »»
Sin embargo, la automatización de los flujos de trabajo en la atención médica no es tan simple como devolver un interruptor.
“Este es un problema difícil”, dijo Padmanabhan. “Los datos de atención médica no están completamente digitalizados. Hay brechas en el conocimiento”.
Enfatizar la propia solución de AI es implementar un “co -piloto” que identifique las partes de un flujo de trabajo automatizado, Y luego orquesta transferencias perfectas entre la IA y los trabajadores humanos, dijo. Con el tiempo, estos sistemas aprenden y mejoran según el uso del mundo real.
La confianza es el Gable.
Webster destacó el riesgo de salida incorrecta.
“En un marco clínico, las ramificaciones del mal pueden ser bastante significativas”, dijo. “¿Cómo se construye estos cheques y contrapesos?”
“Debe establecer confianza a través del producto”, dijo Padmanabhan. “Es crucial mostrar evidencia, una fuente y permitir que los médicos regresen a los datos de origen”.
La visión a largo plazo de la IA agente en la atención médica no es solo optimizar los procesos actuales; Es una cuestión de redefinir sucesións.
“No hacemos atención médica en este país. Hacemos un cuidado de enfermedad”, dijo Padmanabhan. “Debemos pasar de la medición de las tasas de mortalidad a monitorear el número de intervenciones preventivas reducidas de la enfermedad crónica”.
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