Ein Stich rechtzeitig spart neun, heißt es – und ein Blutverdünner rechtzeitig spart einen Weg in die Notaufnahme wegen eines Herzinfarkts, wie es heißt Diagnostische Robotik hofft zu zeigen. Die auf maschinellem Lernen basierende Vorsorge des Unternehmens zielt darauf ab, gefährliche (und kostspielige) medizinische Krisen vorherzusagen und zu vermeiden, allen Geld zu sparen und sie hoffentlich im Allgemeinen gesünder zu halten – und sie hat 45 Millionen US-Dollar gesammelt, um sie zu erweitern.
Es ist wichtig, zu Beginn zu erklären, dass diese besondere Kombination aus KI, Versicherung, Krankenhausrechnungen und „prädiktiver Medizin“ kein technotopischer Alptraum ist. Das ganze Unternehmen basiert darauf, dass es sowohl besser für Sie als auch billiger ist, wenn Sie beispielsweise Ihre Herzgesundheit verbessern, anstatt einen Herzinfarkt zu erleiden.
Deshalb sagen Ihnen Ihre Ärzte, Sie sollten weniger rotes Fleisch essen und vielleicht sogar ein Medikament zur Erhaltung des Cholesterinspiegels einnehmen, anstatt zu sagen: „Nun, wenn Sie einen Herzinfarkt haben, gehen Sie einfach in die Notaufnahme.“ Es ist nur gesunder Menschenverstand und spart Patienten, Krankenhäusern und Versicherungsunternehmen Geld. Und keine Sorge, diese Art der Vorhersage kann nicht dazu verwendet werden, Ihre Prämien zu erhöhen oder die Versorgung zu verweigern. Sie möchten, dass Sie monatliche Zahlungen leisten – sie möchten nur nicht für eine Operation von 25.000 US-Dollar berappen müssen, wenn sie helfen können.
Die Frage ist, was ist mit weniger offensichtlichen Zuständen oder solchen, für die Patienten keine spezifischen Tests hatten? Hier kommen maschinelle Lernmodelle ins Spiel; Sie sind sehr gut darin, ein Signal aus einer großen Menge an Rauschen herauszukitzeln. Und in diesem Fall wurde die KI mit 65 Millionen anonymisierten Krankenakten trainiert.
„Wir sehen, wie die Leute aussehen Vor die Probleme – alles, was wir tun, ist vorbeugende Pflege“, sagte Kira Radinsky, CEO und Mitbegründerin von Diagnostic Robotics. „Es geht darum, dem richtigen Patienten die richtige Intervention zur richtigen Zeit anzubieten.“
Sie stellte fest, dass sich die Anbieter oft auf die teuersten Patienten konzentrieren, um die Kosten zu senken – zum Beispiel jemanden mit fortgeschrittener Herzerkrankung. Aber während Akut- und Erhaltungspflege für sie weiterhin wichtig sind, ist dieses Geld bereits aus der Tür gegangen. Auf der anderen Seite, wenn Sie jemanden mit frühen Anzeichen einer kongestiven Herzinsuffizienz diagnostizieren, können Sie das Fortschreiten stoppen und Geld und möglicherweise sogar ein Leben sparen. Und die Technik gilt über Dinge hinaus, die in Labors nachgewiesen werden können.
„Angenommen, die Herausforderung besteht darin, Patienten zu finden, die an Depressionen oder Angstzuständen leiden, aber keine Medikamente einnehmen“, schlug Radinsky vor. „Wie identifiziert man jemanden mit Depressionen oder Angstzuständen anhand von Krankenakten? Wir ermitteln die Entropie ihrer Besuche – viele Anbieter, viele Beschwerden – das ist ein starkes Signal. Dann stellen Sie spezifische Fragen, eine medizinische Triage, und Sie bringen sie mit einem Psychologen oder Psychiater in Verbindung, und sie verschlechtern sich nicht mehr.
Das Unternehmen behauptet, es könne ER-Besuche um drei Viertel reduzieren, was über die unmittelbaren Vorteile für eine Person und ihren Anbieter hinaus wichtig ist; Notaufnahmen und Notfallbehandlungen sind in den USA überfordert, paradoxerweise aufgrund der allgegenwärtigen Angst vor enormen medizinischen Kosten.
Beispiel einer Tablet-Benutzeroberfläche, die die Informationen eines Patienten anzeigt, sortiert nach den Modellen von Diagnostic Robotics.
In vielen Fällen, sagte sie, bieten medizinische Anbieter oder Versicherer Medikamente oder Behandlungen kostenlos oder zu nominalen Kosten an, da sie wissen, dass sie sich später eine größere Rechnung sparen. Sicher, es ist alles aus Eigeninteresse, aber das bedeutet, dass Sie ihnen vertrauen können.
Die in Tel Aviv ansässige Diagnostic Robotics hat gerade eine große B-Runde in Höhe von 45 Millionen US-Dollar aufgelegt, angeführt von StageOne-Investoren, mit Beteiligung von Mayo Clinic, Technion (Israel Institute of Technology) und Bradley Bloom. Radinsky sagte, dies werde dem Unternehmen helfen, direkter mit Anbietern zusammenzuarbeiten und neben spezifischen Hochrisikozuständen ganzheitlichere Gesundheitsziele zu verfolgen. (Das Unternehmen verfolgt derzeit etwa 20.)
Ein Pilotversuch dieses breiteren Ansatzes wurde kürzlich in einer Studie mit einigen hundert Patienten validiert, in der der KI-vorbereitete Gesundheitsplan enthalten war statistisch nicht von einem Arzt zu unterscheiden. Das Unternehmen betreut bereits Millionen von Patienten in gewisser Weise in Israel, Südafrika und in den USA mit Blue Cross Rhode Island.
Wenn sie zu Ihrem Anbieter expandieren, erwarten Sie keine Art von Roboterprüfung, obwohl der Name offensichtlich darauf hindeutet.
„Sie erhalten Anrufe von Pflegemanagern, die zusätzliche kostenlose oder fast kostenlose Behandlungen anbieten“, sagte Radinsky. Die KI hat ihre Arbeit bereits erledigt, und vielleicht deuten Ihre Testergebnisse und Ihr Standort darauf hin, dass Sie einem Risiko ausgesetzt sind – und Sie tun gut daran, diese Empfehlungen ernst zu nehmen. KI mag noch viel Luft nach oben haben, aber sie ist gut darin, statistische Korrelationen aufzuspüren.
Sie fügte sorgfältig hinzu, dass sie auch aktiv daran arbeiten, Verzerrungen in den Algorithmen zu finden, zu definieren und zu mindern, unabhängig davon, ob sie auf voreingenommene Daten oder menschliches Versagen an anderer Stelle zurückzuführen sind. „Der Algorithmus versucht zu sehen, wer am meisten davon profitiert“, erklärte Radinsky, aber wie bei anderen Formen der KI und des maschinellen Lernens wird nur eine sorgfältige Überwachung zeigen, ob seine Vorstellung davon, wer davon profitiert, mit der realen Welt übereinstimmt.