In che modo le organizzazioni sanitarie rurali possono trarre vantaggio dall'intelligenza artificiale?
Alan Morgan, CEO della National Rural Health Association, afferma che durante le sue conversazioni con ospedali e sistemi sanitari emergono tre casi di utilizzo comuni dell'intelligenza artificiale.
Il primo è l'implementazione dell'intelligenza artificiale ambientale per documentare gli appuntamenti dei pazienti . Questo può aiutare i medici a prestare maggiore attenzione alle esigenze dei pazienti, alleviando al contempo l'onere di prendere appunti. "È incredibile quanto tempo si stia liberando", afferma Morgan. "Penso che questo sia potenzialmente il più grande vantaggio che potremmo ottenere dall'intelligenza artificiale".
L'utilizzo dell'intelligenza artificiale per prendere appunti migliora l'esperienza del paziente, spiega Kwong, poiché i medici non si concentrano più esclusivamente sulla tastiera del computer. Oltre alla visita, i modelli di intelligenza artificiale possono valutare la cartella clinica di un paziente e segnalare eventuali problemi che meritano un follow-up. Ad esempio, se un paziente riferisce in diverse visite di avere difficoltà ad addormentarsi, un modello di intelligenza artificiale addestrato a individuare schemi ricorrenti può segnalare il problema e sollecitare il sistema sanitario a effettuare un follow-up.
"L'intelligenza artificiale può aiutare a identificare schemi che un medico potrebbe non notare a prima vista, o che potrebbe inizialmente considerare un commento superficiale", afferma Kwong. Questo scenario tende a incontrare poca resistenza, poiché fornisce informazioni aggiuntive ai medici senza dire loro esplicitamente cosa fare.
Il secondo è il secondo parere basato sull'intelligenza artificiale , che può contribuire a ridurre gli errori diagnostici. Sebbene le allucinazioni nei modelli di intelligenza artificiale e i bias nei set di dati di addestramento rimangano un problema, la possibilità di accedere alle consulenze in pochi secondi presenta un chiaro vantaggio, osserva Morgan. Questo è particolarmente vero nelle aree rurali, dove gli specialisti possono trovarsi a centinaia di chilometri di distanza o non essere disponibili al di fuori del normale orario di lavoro.
Il terzo è la semplificazione della fatturazione e della codifica , un caso d'uso fondamentale per la sopravvivenza delle organizzazioni rurali. Secondo un rapporto del Center for Healthcare Quality and Payment Reform , circa un terzo degli ospedali rurali rischia la chiusura a causa di problemi finanziari derivanti dal costo elevato dell'assistenza, dai limiti dell'assistenza federale e dalle scarse riserve finanziarie.
Morgan aggiunge che i dirigenti degli ospedali rurali vedono l'intelligenza artificiale nel ciclo dei ricavi come una risposta all'uso dell'intelligenza artificiale da parte delle compagnie assicurative per valutare i sinistri, una pratica che rischia di essere oggetto di azioni legali collettive .
In un podcast con il Rural Health Information Hub, Jordan Berg, direttore del National Telehealth Technology Assessment Resource Center, afferma che l'applicazione dell'intelligenza artificiale al ciclo dei ricavi è più di una semplice automazione delle attività di routine. Con i giusti strumenti di intelligenza artificiale, afferma, le organizzazioni possono garantire che i servizi vengano fatturati al livello appropriato, avvisare fornitori e pazienti quando le fatture sono in scadenza e identificare opportunità per un'ulteriore ottimizzazione del ciclo dei ricavi , "il tutto con un input minimo da parte di utenti e stakeholder".
Ulteriori casi d'uso dell'IA in contesti rurali includono l'ottimizzazione dei flussi di lavoro nella cartella clinica elettronica (EHR), il potenziamento del supporto diagnostico e decisionale , l'implementazione di cliniche mobili con operatori supportati da agenti di IA e il miglioramento della pianificazione e della messaggistica di follow-up. Questi esempi funzionano bene perché non causano particolari attriti.
"I pazienti sono soddisfatti di ricevere una chiamata automatica di promemoria per gli appuntamenti", afferma Kwong. "Per le organizzazioni con risorse limitate, uno strumento del genere può essere un buon investimento".
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La mancanza di politiche non ostacola l'adozione dell'intelligenza artificiale per l'assistenza sanitaria ruraleUn problema per i sistemi sanitari rurali, indipendenti e comunitari in cerca di indicazioni su dove e come utilizzare al meglio l'intelligenza artificiale è la mancanza di indicazioni da parte di Capitol Hill. Le recenti normative hanno definito in modo dettagliato l'implementazione dei sistemi EHR, i casi d'uso accettabili per la telemedicina e gli standard e le infrastrutture necessari per lo scambio di informazioni sanitarie, tra le altre cose.
Nel frattempo, non esiste un framework simile per l'intelligenza artificiale in ambito sanitario. Morgan afferma che questo non sorprende; dato il tipico lungo periodo di adozione della tecnologia in ambito sanitario, la politica si muove a un ritmo lento. Al momento, aggiunge, "sembra molto poco invasivo".
Il disegno di legge sulla spesa proposto dall'amministrazione Trump prevede una sospensione di 10 anni delle leggi statali o locali sull'intelligenza artificiale, in sostituzione di una regolamentazione federale di ampio respiro, con pochi ostacoli al rispetto delle normative. "È un periodo molto instabile e i politici stanno ancora cercando di orientarsi", afferma Kwong.
Anche senza le barriere di sicurezza delle politiche federali – o un corpus di ricerche empiriche su come le organizzazioni sanitarie rurali utilizzano l'IA – l'adozione sembra decollare, afferma Morgan. "Ho visto molte mode passeggere", come l'introduzione di robot negli ospedali, "ma l'IA ha un potenziale incredibile , e stiamo sostanzialmente parlando di un aumento dell'utilizzo solo nell'ultimo anno".
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