AI在医疗保健中的机遇：解决供需问题
在与K Health的合作下 - 20小时前
在合适的时间将合适的患者交给合适的提供者
当前，医疗保健AI主要集中在减轻行政负担上，包括解决临床医生的文档挑战和管理运营者的收入周期复杂性。这些应用非常重要，有助于减少每年在美国医疗保健上花费的4.5万亿美元。然而，它们并未解决护理交付本身的问题，也未能应对医疗保健中最大的挑战：供需失衡。
美国医疗保健系统正日益远离经济平衡。患者需求变得越来越复杂，这主要是由老龄化人口和慢性病率上升驱动的。与此同时，临床医生短缺问题日益严重，使得医疗保健系统无法满足这一不断增长的需求。
AI对可及性、成本和质量的最大影响将来自将智能系统集成到护理点的工作流程中。这种集成有潜力改变提供者与患者之间的互动，使医疗保健系统能够创建基于丰富资源而非稀缺资源的交付模式。
未来医疗保健不太可能显著增加提供者数量。相反，它将采用利用AI代理优化核心“任务”的护理模式。这种方法将创造平衡，确保在合适的时间将合适的患者交给合适的提供者。
AI如何影响患者需求
访问障碍通常会阻止患者需求与适当的供应连接。患者面临缺乏关于如何开始护理旅程的知识、路径分散和提供者可用性不足等问题。这些问题因碎片化的医疗保健系统而加剧。
AI有潜力通过个性化导航和可扩展的患者参与消除这些障碍。这些工具的基础在于依赖患者的全面医疗历史。例如，一个30岁女性的头痛可能是流感症状、肿瘤治疗的副作用或运动相关损伤的表现——每种情况都需要不同的护理路径。基于患者电子病历（EMR）的AI代理将更广泛的医疗历史与当前的投诉相结合，从而对需求形成细致的理解，确保患者被引导至合适的提供者。
AI还能够主动与患者互动，超越被动护理。AI代理可以提供个性化的健康信息，进行自动外展以填补护理缺口，并在必要时监测慢性疾病的发展。这些代理将提高护理连续性，并通过鼓励行为改变和及时干预来推动质量改进。
AI如何增强提供者供应
在供应方面，临床医生短缺问题非常严重，并且趋势正在朝向灾难发展。在保留和职业倦怠等挑战的基础上，临床医生通常缺乏能够在护理点放大其能力的技术和信息。这导致供需不匹配——例如，心血管医生管理血压控制良好的高血压患者——同时限制了提供高效护理的工具。
AI可以通过增强临床医生的“任务”并无缝集成到他们的工作流程中来改变这一动态。作为历史学家，AI从各种来源（包括EMR）合成患者数据，为每位患者的需求提供个性化、上下文丰富的调查。这些见解在护理点传递给临床医生，使他们能够专注于复杂的解决问题和患者教育。这种方法不仅提高了生产力，还通过诊断和治疗过程中一致、全面的数据可用性提高了护理质量。
这些好处已经在K Health公司得到了实现，该公司是一家临床AI公司，与Cedars-Sinai和Hackensack Meridian Health等领先医疗系统合作。使用K Health的平台，初级保健提供者在护理点接收AI收集的见解，简化工作流程并提高护理交付质量。这种嵌入现有初级保健团队的虚拟医生模型，通过使用K的AI工具，有潜力扩大可及性和患者群体规模，同时保持高质量标准。
(全文结束)
