Medicaid se ha convertido en un punto central de una acalorada batalla política, ya que los legisladores republicanos presionan por recortes profundos para ayudar a financiar reducciones fiscales. El presidente Donald Trump y los líderes republicanos tienen como objetivo reducir el gasto de Medicaid por $ 880 mil millones Durante la próxima década, recortando aproximadamente el 10% del presupuesto del programa. Sin embargo, las consecuencias podrían ser graves ya que Medicaid proporciona cobertura de salud para aproximadamente 83 millones de estadounidenses de bajos ingresos, incluidas personas mayores y personas con discapacidades.
Para asegurar el futuro de Medicaid, la inteligencia synthetic (IA) está surgiendo como una solución potencial para el aumento de los costos de atención médica. Hoy, el análisis predictivo impulsado por la IA permite a los proveedores de atención médica identificar a los pacientes de alto riesgo antes de requerir atención de emergencia.
“Con Medicaid que enfrenta limitaciones presupuestarias, la IA puede reducir los costos sin sacrificar la calidad”, Grace Chang, CEO y fundador, Kintsugime dijo. “Las ineficiencias operativas, como los diagnósticos perdidos o el seguimiento de los pacientes pobres, a menudo son invisibles pero increíblemente costosas. La IA puede marcar a los pacientes en riesgo de uso excesivo de uso excesivo o no adherencia de medicamentos, áreas que sangran miles de millones del sistema pero se pueden solucionar con las herramientas correctas “.
Startup de atención médica de IA con sede en California Kintsugi Utiliza biomarcadores de voz para automatizar la detección temprana de los pacientes con depresión y ansiedad, lo que ayuda a reducir el tiempo de evaluación del clínico. Chang afirma que la mayoría de los sistemas de atención médica ya tienen poco private, y la IA puede ayudar a priorizar quién necesita más atención, cuándo más importa.
Según el fundador, el riesgo actual de no usar IA para resolver los problemas más difíciles de salud es “Que no lo usaremos para cerrar brechas críticas en la atención”.
Cómo la IA está reduciendo los costos de Medicaid y la atención médica en basic
Las ineficiencias administrativas representan una porción significativa de los costos de atención médica. Pero, un estudio del Centro Nacional de Información de Biotecnología (NCBI) estima que la IA podría ahorrar a la industria de la salud hasta $ 150 mil millones anuales Al optimizar estos procesos. Del mismo modo, el Oficina Nacional de Investigación Económica Estima ahorros de hasta $ 200 – $ 360 mil millones en gastos de atención médica a través de la automatización de IA en los próximos cuatro años. Hoy, la IA está desempeñando un papel esencial en Medicaid y la atención médica al pronosticar brotes de enfermedades y cambios demográficos, permitiendo la asignación proactiva de recursos. La tecnología también está ayudando a mejorar el análisis predictivo para anticipar los resultados de los pacientes, lo que lleva a estrategias de tratamiento más efectivas y mejoró la atención preventiva. Además, la IA puede avanzar en la medicina personalizada, adaptando los tratamientos a pacientes individuales para obtener mejores resultados.
Al aprovechar las innovaciones tecnológicas recientes, varias nuevas empresas de salud con IA están a la vanguardia de mejorar la adopción de IA en Medicaid para acelerar los diagnósticos y mejorar los resultados del tratamiento. Por ejemplo, con sede en Boston Cuantínamente está mejorando la eficiencia de radiología a través de su plataforma basada en IA para optimizar la utilización de MRI y el escáner CT. La IA puede identificar los cuellos de botella en los flujos de trabajo de imágenes, lo que lleva a los tiempos de espera de los pacientes reducidos, un mejor rendimiento del escáner e ingresos hospitalarios.
“Se les pide a los sistemas de salud, especialmente aquellos que sirven a las poblaciones de Medicaid, que hagan más con menos. Y necesitan hacer más escaneos para compensar la realidad de los márgenes más bajos”. Robert MacDougall, cofundador de Quantivlyme dijo. “La IA operativa en las imágenes médicas puede ayudar a administrar el rendimiento sin poner el estrés en el private. La IA se puede implementar en áreas como la programación, donde la tarea de coordinación es demasiado compleja para que cualquier persona administre manualmente”.
Según MacDougall, la mayoría de los sistemas de programación pasan por alto los factores críticos que afectan la duración del escaneo, como el {hardware} del escáner, la complejidad del protocolo, la movilidad del paciente y las necesidades de sedación. La gestión de estas variables en tiempo actual está más allá de la capacidad humana, lo que hace de la IA una herramienta esencial para optimizar la programación y la eficiencia, y ayudar a los resultados de los hospitales.
Del mismo modo, la plataforma de gestión de medicamentos con IA Arino Ayuda a reducir los errores de receta optimizando los regímenes de los medicamentos y marcando medicamentos innecesarios. “La IA puede conectar rápidamente los puntos en diversos conjuntos de datos (historias de medicamentos de los pacientes, datos de SDOH y literatura clínica/médica) para hacer recomendaciones personalizadas para cada paciente”. Yoona Kim, CEO y fundadora de Arineexplicado.
Agregó que si a un paciente se le prescribe un nuevo medicamento sin considerar su potencial impacto negativo en las condiciones existentes, la IA puede marcar el problema en tiempo actual, presentando complicaciones antes de dar como resultado una visita a la sala de emergencias. “La IA puede automatizar tareas repetitivas (por ejemplo, documentación, resumen), pero cuando se trata de atención al paciente, necesitamos mantener a los médicos en management”, dicho Kim.
Dado el potencial de AI para mejorar la eficiencia y los resultados de la atención médica, ¿los legisladores priorizarán su adopción, o las limitaciones presupuestarias y las políticas fiscales eclipsan el acceso al acceso? Queda por ver cómo se desarrolla este debate.
“El objetivo de la IA operativa es expandir el acceso mejorando cómo se utilizan los recursos. Si podemos escanear a más pacientes en el mismo equipo sin agregar carga al private, estamos mejorando el acceso, especialmente en áreas con recursos poco recursos. La clave es la productividad, no la restricción”, “,”, no restricción “, MacDougall enfatizado.
