Искусственный интеллект и трансформация здравоохранения: в поиске новых ценностей

Руководители бизнеса больше не считают, что искусственный интеллект повлияет на нашу жизнь в будущем — они видят это влияние уже сегодня. Искусственный интеллект (ИИ) проник во все сферы бизнеса, в корне меняя то, как компании ведут свою деятельность. Область здравоохранения не стала исключением.

Ключевые игроки на рынке здравоохранения используют ИИ, чтобы решить вопрос с неэффективностью и открыть для себя новые широкие возможности. Это может быть все от дистанционного оказания медицинских услуг до ранней диагностики заболевания и поиска новых лекарств, спасающих жизнь. На основе новых технологий сегодня производят кардиомониторы, умные инсулиновые помпы и другие диагностические устройства, недавно одобренные FDA (Управление по контролю качества пищевых продуктов и лекарственных препаратов США). В подразделениях компании Biopharma уже используют ИИ для улучшения эффективности своих разработок и исследований. В качестве примера можно привести идентификацию мишень-ориентированных препаратов. 

Стремительное развитие ИИ станет причиной сдвига ценностей в системе здравоохранения. Это приведет к серьезным последствиям не только для четырех крупных традиционных секторов (биофармацевтика, поставщики услуг, плательщики и медицинские технологии), но и для потребителей и технологических компаний. Компания Boston Consulting Group провела детальный анализ потенциального влияния ИИ на здравоохранение, выявив два перспективных сценария развития ситуации с распределением ценности между заинтересованными сторонами. Согласно первому сценарию, новые ценности, которые будут открыты благодаря ИИ, останутся у игроков четырех секторов здравоохранения и у технологических компаний. При развитии второго сценария ценности распределятся непосредственно между потребителями.

Здравоохранение вступает в век искусственного интеллекта

Искусственный интеллект — это сочетание новых методов сбора данных (в том числе, машинное зрение, распознавание речи и обработка естественного языка), методов обработки (машинное обучение) и инновационных интерфейсов, отражающих реальный мир (например, генерация речи и 3D навигация). Хотя под термином ИИ часто подразумевают самые разные технологии, не стоит путать ИИ с традиционным сбором данных и бизнес-аналитикой, так как последние технологии обычно связаны со структурированными данными, то есть применяются классические параметры статистики, такие как переменные, корреляции и регрессии. Возможности ИИ намного шире. Он может справиться с самыми разнообразными и неструктурированными наборами данных и работать с такими новыми методами, как нейронные сети.

ИИ активно проникает в область здравоохранения по трем причинам. Во-первых, развитые рынки сейчас находятся под давлением, так как от них требуют удержания расходов на прежнем уровне или их снижения и одновременно с этим улучшения результатов. Во-вторых, стали более широко доступны данные о здравоохранении, в том числе данные о геномике, электронные медицинские карты и информация с контролирующих устройств (кардиостимуляторы и нательные устройства). В третьих, благодаря достижениям в программном обеспечении и оборудовании стало возможным по-новому использовать эти данные.

По мере того, как инновации, основанные на ИИ будут все более распространены, они позволят поставщикам медицинских услуг ставить более точные диагнозы на раннем этапе следовательно, более эффективно лечить заболевания. Такие достижения крайне важны, так как они помогут добиться более высоких результатов лечения для пациента при низком уровне расходов. Такой подход к лечению получил название «медицина, основанная на ценности».

Роль ИИ в медицине

Существуют огромные возможности для повышения эффективности в семи областях цепочки ценности здравоохранения. Игроки четырех традиционных секторов медицины, а также технологические компании уже применяют инструменты и подходы ИИ, чтобы использовать эти возможности. К 2022 году расходы на инструменты на основе ИИ вырастут до 8 миллиардов долларов в год в следующих семи областях:  

• Дистанционная профилактика и лечение. ИИ можно применять для обслуживания пациентов вне врачебного кабинета или местной больницы. Виртуальные агенты, например, могут проводить первичную консультацию с пациентом, выявлять тех, кому не нужна встреча с врачом и передавать важную информацию врачам о тех пациентах, которые нуждаются в лечении. Кроме того, нательные устройства и другие приборы могут запускать сигналы предупреждения и проводить вмешательства на основании данных об отклонениях в жизненно важных функциях пациента. По оценкам Goldman Sachs использование подобных инструментов помогло бы сэкономить около 200 долларов ежегодно только в США. Учитывая этот потенциал, компания BCG ожидает, что к 2022 году индустрия здравоохранения потратит около 2.1 миллиардов долларов в год на ИИ для дистанционной профилактики и лечения.
• Диагностическая поддержка. Применение ИИ для диагностической визуализации и других клинических исследований может помочь врачам выявлять такие заболевания, как рак молочных желез, повреждение мозга или заболевания сердца более точно и на более ранних этапах. Так, например, недавно одобренное FDA медицинское устройство основано на ИИ и анализирует снимки сетчатки глаза, позволяя диагностировать ретинопатию. Такие инструменты помогут не только улучшить результаты лечения для пациентов, но и сэкономить деньги. Ранняя диагностика и лечение многих видов рака, например, сократит расходы на лечение более чем на 50%. Учитывая, что около 20% расходов на диагностику уходят на выплату заработной платы, можно ожидать очень большой окупаемости, если ИИ улучшит  проблемы с загруженностью и эффективностью работы высокооплачиваемых радиологов и других специалистов. К 2022 году ключевые игроки в области здравоохранения потратят около 1.2 миллиардов долларов в год на диагностическую поддержку основанную на ИИ.
• Клинические протоколы и поддержка. Профессионалы в области медицины могут использовать инструменты ИИ для разработки индивидуальных планов лечения по принципу медицины, основанной на ценности, снижая риск, улучшая клинические исходы и сокращая расходы. Наглядный пример: прямые расходы на медицинские ошибки, в том числе связанные с повторной госпитализацией, составляют примерно 2% от всех затрат на здравоохранение в США. Такие ошибки наносят ощутимый ущерб экономике из-за появления косвенных расходов, в том числе из-за сниженной продуктивности. По некоторым оценкам общий размер таких расходов составляет почти 1 триллион долларов. К 2022 году примерно 2.8 миллиардов долларов ежегодно будет потрачено на улучшение лечения и поддержки      посредством ИИ.
• Поиск и разработка новых лекарственных препаратов. Биофармацевтические компании инвестируют примерно на 60% больше в исследования и разработки, чем компания в любом другом секторе, при этом половина этих инвестиций уходит на клинические исследования. Однако окупаемость падает. По данным Bernstein Research, за последние 60 лет количество новых молекулярных субстанций от биофармацевтической индустрии на каждый доллар, потраченный на исследования и разработки, упало примерно на 9% в год. ИИ может исправить сложившуюся ситуацию, эффективно используя прошлые результаты и клинические данные, чтобы помочь компаниям выявить и разработать многообещающие препараты, одновременно улучшив дизайн клинического исследования и набор пациентов. Конечно, нельзя сказать, что ИИ станет волшебной палочкой от всех проблем, но имея правильную инфраструктуру данных и партнерство в индустрии, биофармацевтические компании смогут применять ИИ, чтобы вернуть продуктивность в область исследований и разработок. Ожидается, что общие расходы на поиск и разработку новых лекарственных препаратов с использованием ИИ к 2022 году достигнут 1.3 миллиардов долларов. 
• Деятельность. ИИ, в том числе обработка естественного языка, поможет автоматизировать составление и просмотр большого количества документов, связанных с оказанием медицинских услуг. В основном, это касается поставщиков медицинских услуг и плательщиков. Терапевты, например, тратят одну треть своего рабочего времени на бумажную работу, а плательщики несут административную ношу, обрабатывая запросы о возмещении. Биофармацевтические компании и компании, работающие в области медицинской техники могут использовать ИИ, чтобы наладить потоковые операции, в том числе глобальные цепочки поставки. К 2022 году расходы на ИИ в этой области предположительно составят 500 миллионов долларов.
• Маркетинг и продажи. ИИ может быть полезен биофармацевтическим компаниям и компаниям, работающим в области медицинской техники, чтобы найти поставщиков, которые заинтересуются продуктами компании. Кроме того, при помощи искусственного интеллекта можно создавать персонализированные маркетинговые обращения, чтобы охватить нужную группу клиентов. Все это сделает работу специалистов по продажам в обоих секторах более эффективной. Эффективность — это важнейшая задача в тех индустриях, где расходы на маркетинг и продажи зачастую превышают расходы на исследования и разработки.
• Функции поддержки. Машинное зрение, распознавание голоса и обработка естественного языка позволяют автоматизировать стандартные задачи и процессы. Чатботы, например, отвечают на вопросы потребителей о счетах или сбросе пароля. Все эти инструменты искусственного интеллекта наряду с прогрессивной роботизацией улучшат функцию поддержки во всех четырех секторах медицины. 

Смещение ценностей

ИИ станет причиной смещения ценностей в здравоохранении, что отразится на доходах и прибыли. Это произойдет благодаря устранению неэффективности, лучшему принятию медицинских решений и повышению качества оказываемых медицинских услуг. Смещение ценностей произойдет не только в медицинских секторах, но и среди игроков, которые традиционно не относятся к области медицины, а также среди потребителей.

Влияние на игроков в области здравоохранения. Можно выделить три главные категории смещения ценностей. Первая категория включает в себя изменения, вызванные созданием приложений, которые позволят сократить расходы внутри сектора и следовательно, получить дополнительную ценность. Это общий положительный результат для сектора. Второе, смещения в результате разработки приложений в одном секторе медицины могут поставить под угрозу доход или прибыли в других секторах.  В таких случаях ценность переместится из одного сектора медицины в другой. В третьих, смещения в результате разработки приложений в одном из четырех секторов медицины приводят к переносу ценности из этого сектора в технологические компании или к потребителям.

• Биофармацевтические компании. В первой категории смещения ценностей биофармацевтические компании получат значительное преимущество благодаря более эффективным исследованиям, продажам, маркетингу и производству, основанным на ИИ. Некоторые компании уже используют ИИ для прогнозирования трудностей в производстве. Это позволяет компаниям предпринять необходимые меры, чтобы избежать дефицита критически важных продуктов. Во второй категории смещения ценностей ценности перейдут от биофармацевтических компаний к плательщикам и поставщикам, так как инструменты искусственного интеллекта смогут определить оптимальные клинические протоколы и изменить модели назначения лекарственных препаратов или применить профилактические меры. Кроме того, так как многие поставщики медицинских услуг работают по договору и получают вознаграждение за хорошие клинические исходы при низких расходах, то благодаря экономии за счет более эффективного использования биофармацевтических продуктов, ценности, принадлежавшие ранее биофармацевтическим компаниям, перейдут поставщикам. Технологические компании также смогут получить свою долю ценностей у биофармацевтических компаний, так как их алгоритмы для идентификации клеточной мишени, оптимизации лидера и набора пациентов будут глубже внедрены в процесс исследований и разработок.
• Поставщики услуг. Алгоритмы диагностики и выбора метода лечения улучшают клинический исход и сокращают потери. Поставщики услуг также почувствуют улучшенную эффективность благодаря снижению уровня повторной госпитализации (что часто сопровождается штрафами) и более низким накладным издержкам больницы. Как было сказано выше, изменения в потреблении лекарственных средств сместят некоторые ценности от биофармацевтических компаний к поставщикам услуг. Если планирование, кодирование и выставление счетов будет осуществляться с применением ИИ, то это повысит производительность труда в больницах. Однако для поставщиков есть и отрицательные стороны. Если улучшится контроль, лечение и профилактика хронических заболеваний, то упадет спрос на медицинские услуги, и ценности перейдут к плательщикам. Кроме того, некоторые ценности в секторе поставщика услуг перейдут технологическим компаниям и компаниям в области медицинской техники, которые разрабатывают ИИ-решения и умные системы наблюдения, соответственно.
• Плательщики. Как и в других секторах, ИИ повлияет, преимущественно, на обработку требований и другие операции. Улучшится выявление случаев мошенничества, убытков и злоупотребления. Эта ценность останется у плательщиков. ИИ-решения в области работы со здоровьем населения, скорее всего, приведут к улучшению здоровья пациентов и снижению числа поданных заявлений на возмещение. Кроме того, повышенная эффективность и улучшенное принятие клинических решений, что отразится в снижении количества повторных госпитализаций например, приведет к экономии средств. Как мы уже рассказали ранее в этой статье, поставщики услуг сохранят некоторые ценности, но основную пользу от экономии получат плательщики. К плательщикам также перейдут некоторые ценности, которыми ранее владели биофармацевтические компании, так как ИИ будет способствовать оптимальному потреблению лекарственных препаратов и более настойчиво обсуждать возможность покрытия расходов на рецептурные препараты страхованием. Однако плательщики увидят и третью, негативную категорию смещения ценностей. Рыночная конкуренция и давление со стороны регулирующих органов, в том числе минимальные показатели медицинской убыточности, скорее всего, заставят плательщиков передать некоторые ценности потребителям в форме более низких страховых премий или расширенной страховой защиты.
• Медицинские технологии. ИИ в целом повысит эффективность в области медицинских технологий, в том числе в отношении цепочки поставок, маркетинга и продаж. Ценности останутся у индустрии. Как было отмечено ранее, внедрение умных систем наблюдения и диагностических устройств приведет к экономии в лечении, поэтому некоторые ценности, которые раньше были у поставщика, перейдут в область медицинских технологий. Из отрицательных последствий можно назвать то, что технологические компании начнут активно предлагать  продукты и решения, посягающие на индустрию медицинской техники.
• Потребитель. Первичное влияние на потребителя окажется положительным. Улучшенная эффективность в системе здравоохранения, основанная на использовании ИИ, откроет ценности для плательщиков, и некоторые из этих ценностей будут переданы потребителям в виде более дешевой или расширенной страховки, а также улучшенного здоровья. 
• Технологические компании. ИИ открывает новые возможности для технологических компаний, которые смогут занять главные позиции в области традиционного здравоохранения. Уже сегодня такие игроки, как Alphabet, IBM, Apple, Amazon и Alibaba вкладывают большие инвестиции в здравоохранение. Эти компании разрабатывают продукты на основе ИИ для всех четырех секторов медицины, охватывая поддержку клинических решений для поставщиков услуг, диагностические инструменты для компаний, работающих в области медицинских технологий; решения по управлению общественным здоровьем для плательщиков и по идентификации клеточной мишени для биофармацевтических компаний. И это не полный список. Одновременно появляются менее крупные игроки на рынке технологических решений и предлагают свои инновационные ИИ-решения для здравоохранения. Среди них можно выделить компанию Atomwise, которая занимается разработкой ИИ-подходов к поиску новых лекарственных препаратов; компанию Babylon Health, разрабатывающую ИИ-системы, которые подбирают медицинских специалистов для пациентов; и Zebra, которая разрабатывает программное обеспечение для автоматического анализа изображений диагностической визуализации.

Два возможных исхода. Направление сдвига ценностей понятно, однако мы пока не можем определить, каков будет масштаб этого сдвига. Трудно прогнозировать, до какой степени четырем традиционным секторам медицины удастся сохранить свои ценности и не передать их потребителям и индустрии технологий. Возможно развитие нескольких сценариев. Давайте рассмотрим два:       

·                     Сценарий 1. Согласно такому развитию событий, большинство ценностей, которые появятся благодаря ИИ, останутся в индустрии здравоохранения и технологической индустрии. Игроки всех четырех секторов сохранят ценности, появившиеся благодаря улучшениям эффективности (первая категория ценностей, описанная выше). Технологические компании, компании, работающие в области медицинских технологий, поставщики медицинских услуг и плательщики получат самую большую выгоду, а влияние на биофармацевтические компании, скорее всего, будет нейтральным. Потребители увидят улучшенные результаты лечения, но практически не заметят экономии.

·                     Сценарий 2. По этому сценарию, значительная доля ценностей перейдет потребителям. ИИ будет способствовать развитию модели здравоохранения, основанной на ценности, то есть результаты лечения будут лучше при более низких затратах. Ценности перейдут потребителям в виде более низких страховых премий или сниженных собственных расходов. Большая выгода будет у технологических компаний и компаний в области медицинских технологий, а биофармацевтические компании потеряют ценности из-за смещения (более точное выявление заболеваний, профилактика и ранее лечение).

Дальнейшие перспективы

Интеграция ИИ в стратегии и деятельность здравоохранения должна быть непрерывной и устойчивой. Но даже те компании, которые еще только планируют инвестировать в ИИ, могут уже сейчас сделать первые шаги, чтобы усилить положительное смещение ценностей или свести к минимуму отрицательное влияние.

·                     Биофармацевтические компании. Для максимального повышения эффективности от ИИ, биофармацевтические компании должны начать реагировать как можно быстрее, чтобы внедрить ИИ в исследования и разработки и в управление персоналом по продажам. Для того чтобы ограничить потерю ценностей из-за меньшего потребления рецептурных препаратов, игроки на рынке биофармацевтических продуктов должны активизировать свои усилия. Это могут быть усилия по разработке продуктов и услуг по диагностике и наблюдению, в том числе продукты, позволяющие выявить пациентов, которые вероятней всего отреагируют на лечение препаратом. Компании также могут заняться сбором реальных данных, демонстрирующих ценность лечения плательщикам, поставщикам услуг и регулирующим органам.

·                     Поставщики. Больницы и другие группы поставщиков должны также быстро реагировать, чтобы взять на вооружение ИИ-инструменты, обеспечивающие поддержку клинических решений, анализ изображений диагностической визуализации, наблюдение за пациентами. Также эти инструменты позволят автоматизировать такие процессы, как распределение ресурсов, кодировка и выставление счетов. Эти шаги помогут поставщикам получить максимальную ценность и сохранить ее за счет улучшенной эффективности. Для того чтобы свести к минимуму отрицательное смещение ценности, поставщики также должны работать в направлении профилактики и дистанционного оказания услуг. Этого можно добиться за счет расширения системы амбулаторного и домашнего лечения, а также внедрения виртуальных консультаций.

·                     Плательщики. Плательщики должны своевременно внедрить ИИ-инструменты, которыесоздают для них ценность, усилив общую эффективность лечения. Плательщики могут, например, использовать ИИ для улучшения работы со здоровьем населения. Можно собирать и анализировать данные пациентов, чтобы лучше лечить заболевания и решать медицинские проблемы. Автоматизация позволит снизить расходы на решение проблем с мошенничеством, убытками, злоупотреблением, обработкой заявок на возмещение и работу с клиентами. 

·                     Медицинские технологии. Компании, работающие в области медицинских технологий, должны принять более агрессивный подход к разработке ИИ-устройств для визуализации, диагностики, наблюдения за пациентами и хирургии. Это позволит компаниям получит выгоды от роста эффективности в здравоохранении. Одновременно с этим они должны внедрить такие ИИ-инструменты, которые улучшат эффективность внутри самих компаний, особенно в области исследований и разработок, продаж и маркетинга. Для того чтобы в полной мере использовать смещения ценностей в этих областях, игроки в здравоохранении должны убедиться, что у них есть соответствующий кадровый потенциал и данные. 

Ситуация с кадровым потенциалом имеет ряд разных, но взаимосвязанных аспектов. Игрокам в области здравоохранения нужно привлекать специалистов по обработке и анализу данных и инженеров из таких компаний, как Alphabet, Apple и Tesla. Вместе с тем, необходимы также лидеры, которые четко осознают возможности искусственного интеллекта, компетентны в соответствующих технических вопросах и умеют донести важность ИИ другим организациям. Компаниям также нужно выяснить, как организовать сотрудников, чтобы они смогли создать сплоченную и динамичную группу специалистов, интегрированную при этом в структуру организации.     

Ситуация с ИИ-данными не менее масштабна. Искусственный интеллект требует огромного количества данных, однако информация в здравоохранении часто неупорядочена и плохо структурирована. Кроме того, информация распространяется среди игроков с разными стандартами и ограничениями от регулирующих органов. В результате, у индивидуальных игроков есть на руках ценные совокупности данных, но возникают трудности с тем, чтобы собрать всю информацию от разных учреждений индустрии вместе. У плательщиков, например, есть базы данных заявлений на возмещение, которые представляют уникальную и полезную информацию. Однако у них не всегда есть доступ к другой информации, например электронным медицинским картам, которые позволили бы плательщикам получить общую картину на уровне системы. Таким образом, мы можем сделать вывод, что компании должны либо инвестировать в генерацию данных, которые нужны им для внутренних целей, либо вступать в партнерства с внешними игроками, чтобы через них получить доступ к данным. 

Хороший кадровый потенциал и достаточное количество данных станет обязательным условием в меняющейся индустрии. Поэтому организации, у которых есть и кадровый потенциал, и данные будут обладать весомым преимуществом. Игрокам в области здравоохранения нужно начинать действовать уже сейчас, чтобы разработать и внедрить стратегии и подготовить себя к будущим изменениям. 

Источник: https://www.bcg.com/publications/2019/chasing-value-as-ai-transforms-health-care.aspx

Автор: Alexander Aboshiha,Ryan Gallagher,andLauren Gargan