Mai come oggi l’assistenza sanitaria ha dovuto affrontare così tante sfide tecnologiche e così tante pressioni per realizzarle.

Le innovazioni tecnologiche sono sbalorditive. L’intelligenza artificiale generativa sta redigendo ricorsi, riassumendo note cliniche, potenziando strumenti ambientali e consentendo il coinvolgimento dei pazienti a domicilio. Oltre il 96% degli ospedali statunitensi per pazienti ricoverati ora utilizza… Sistemi EHRQuesta dovrebbe essere l’era di un’assistenza sanitaria intelligente e senza interruzioni. Ma a un certo punto, tra potenziale e pratica, lo slancio si perde.

Infrastrutture obsolete, governance frammentata, affaticamento della forza lavoro e divari crescenti nelle risorse continuano a rallentare il progresso. Ancora più difficile è il fatto che pagatori, fornitori e pazienti stiano avanzando al proprio ritmo, ciascuno sviluppando capacità digitali senza una cadenza comune.

Nel frattempo, la pressione per fornire cure migliori con meno risorse aumenta. Più di 700 ospedali statunitensi, molti dei quali in aree rurali, sono in difficoltà. rischio di chiusura. Le modifiche legislative potrebbero ulteriormente ridurre la copertura per milioni di persone.

In questo momento, non sono le soluzioni puntuali, ma l’innovazione su larga scala a poter davvero trasformare l’assistenza sanitaria. Per scalare l’innovazione in modo sostenibile, l’assistenza sanitaria deve integrarla in flussi di lavoro reali, basarla sull’interoperabilità, gestirla con intento e costruire un allineamento tra i diversi sistemi.

Tutti stanno innovando. Allora perché sembra ancora che ci sia una certa discontinuità?

Il problema inizia quando l’innovazione avviene in modo isolato. I sistemi sanitari stanno sperimentando l’intelligenza artificiale di generazione (GenAI) e gli strumenti digitali, ma senza un’infrastruttura condivisa o un allineamento a livello aziendale, questi progetti pilota raramente raggiungono la scalabilità desiderata.

Solo uno su quattro sistemi ha modelli di governance in atto per gestire responsabilmente gestire l’uso di GenAIe la maggior parte di loro si scontra ancora con ambienti di dati frammentati. Invece di semplificare l’assistenza, questo spesso aggiunge ulteriore complessità al modo in cui i medici lavorano.

Prendiamo ad esempio il ciclo dei ricavi: l’intelligenza artificiale può ora generare ricorsi in pochi minuti, ma i pagatori li elaborano ancora manualmente. Questo crea asimmetria e fa lievitare i costi amministrativi.

Cosa serve per scalare l’intelligenza artificiale nel settore sanitario

Per progredire, i leader devono progettare in funzione della convergenza. Ciò significa integrare l’innovazione nel funzionamento effettivo dell’assistenza: collegare i punti tra i team e garantire che ogni sforzo porti a risultati migliori per tutti gli stakeholder chiave.

Ecco come si manifesta questo cambiamento in azione:

1. Riprogettare la forza lavoro, non sostituirla

L’innovazione scalabile in ambito sanitario inizia con una dura verità: i sistemi sanitari non faranno alcun passo avanti se non riconsidereranno il modo in cui lavorano effettivamente i team di assistenza. Nel 2024, il 57% dei dirigenti dei sistemi sanitari cita la carenza di personale come un preoccupazione strategica principaleLa mancanza di preparazione della forza lavoro è anche tra i tre principali ostacoli trasformazione digitaleCiò evidenzia un divario diffuso tra lo spiegamento e la prontezza umana sul campo.

I fornitori lungimiranti stanno rispondendo in vari modi:

  • Stanno investendo nella resilienza della forza lavoro. Gli infermieri vengono formati per ricoprire ruoli ibridi e tecnologici, non per sostituire l’intuizione clinica, ma per rafforzarla.
  • Stanno implementando strumenti GenAI che riducono il carico cognitivo. Ad esempio, la documentazione ambientale aiuta i medici automatizzare la presa di appunti e segnalare i rischi di riammissioneAnche i riepiloghi pre-visita stanno diventando essenziali, poiché forniscono informazioni sul contesto del paziente prima degli appuntamenti per semplificare l’erogazione dell’assistenza.
  • E stanno recuperando tempo e capacità ripensando i flussi di lavoro. La riprogettazione del flusso di lavoro, abbinata alla delega intelligente, ha potenziale di consegna Risparmio di tempo del 15-30% per turno, sufficiente a colmare un divario di quasi 300,000 infermieri ricoverati[8].

Questi sono i fattori abilitanti di un modello di assistenza più sostenibile. Per avere successo, l’innovazione deve basarsi sull’esperienza di chi eroga assistenza.

2. Creazione di framework di gestione del cambiamento per l’IA

Non esiste un approccio universale per sfruttare l’intelligenza artificiale in ambito sanitario. Perché non si tratta semplicemente dell’ennesima implementazione tecnologica.

A differenza delle migrazioni cloud, in cui l’infrastruttura è determinante, l’intelligenza artificiale richiede innanzitutto di comprendere il lavoro, cosa richiede cognizione, cosa crea attrito e dove è più necessario il supporto. I Centri di Eccellenza aiutano i fornitori a fare le cose per bene.

Questi centri formalizzano la governance, allineano i flussi di lavoro e garantiscono sicurezza, equità e fiducia nell’implementazione. Senza di essi, l’innovazione rischia di arenarsi in superficie, utile in teoria, ma slegata dalla pratica assistenziale.

Alla Johns Hopkins, un dashboard di gestione predittiva dei posti letto, progettato in collaborazione con i team di prima linea, è diventato parte integrante del processo decisionale quotidiano. Ecco cosa significa integrazione. Affinché l’intelligenza artificiale possa scalare, deve prima di tutto adattarsi al ritmo della cura.

3. Colmare il divario di fiducia nell’intelligenza artificiale clinica

L’innovazione non è accolta in modo uniforme nel settore sanitario. L’intelligenza artificiale ha trovato il suo posto nel back office sanitario, ma in ambito clinico sta ancora trovando la sua voce. L’automazione si sta diffondendo rapidamente dove la posta in gioco è più bassa, come fatturazione e ricorsi, ma quando si tratta di diagnosi, triage o pianificazione dell’assistenza, l’esitazione è più profonda. Questo è comprensibile: ai medici in prima linea viene chiesto di fidarsi di strumenti che non hanno contribuito a sviluppare, in ambienti in cui gli errori comportano costi umani reali.

Ciò non significa che l’innovazione clinica debba fermarsi. Significa che deve essere guidata in modo diverso.

Affinché l’IA faccia davvero la differenza nella pratica clinica, deve alleggerire il carico di lavoro del medico. L’opportunità risiede nel supportare i medici in attività come la stratificazione e la sorveglianza del rischio sanitario della popolazione, la sintesi dell’anamnesi del paziente e la gestione delle capacità. Quando l’IA integra il processo decisionale, riduce l’affaticamento cognitivo e si integra naturalmente nel modo in cui viene erogata l’assistenza, crea fiducia.

4. Ridefinire il ROI oltre i dollari

Se vogliamo estendere l’intelligenza artificiale al settore sanitario, dobbiamo considerare il ROI da una prospettiva più ampia. Quando definiamo il ROI in base a risparmi sui costi e tagli al budget, rischiamo di trascurare ciò che è veramente importante. Il successo dovrebbe dimostrare risultati migliori e una connessione più forte tra medici e pazienti.

In un contesto in cui gran parte del lavoro fondamentale, come il coordinamento dell’assistenza, la sintesi clinica e il coinvolgimento di medici e pazienti, non è direttamente fatturabile, il ritorno sull’investimento non può essere misurato solo in termini monetari. Deve tenere conto del tempo recuperato, della fiducia costruita e di un’assistenza erogata in modo più attento.

I sistemi sanitari lungimiranti stanno iniziando a cambiare il dibattito. Si concentrano su ciò che migliora l’assistenza, anziché misurare il successo esclusivamente in base a ciò che viene automatizzato. Stiamo semplificando le attività quotidiane dei medici? Stiamo liberando tempo per essere presenti con i pazienti? Queste sono le domande a cui bisogna rispondere con chiarezza ogni giorno.

Ripensare l’intelligenza artificiale in ambito sanitario attraverso l’assistenza guidata dall’uomo

La prossima frontiera dell’intelligenza artificiale in ambito sanitario è la sua potenziamento. I sistemi stanno passando dall’automazione back-end all’intelligenza artificiale rivolta al paziente, utilizzando l’intelligenza artificiale che aiuta a prenotare le cure, a gestire i sintomi e a interpretare le cartelle cliniche longitudinali per informare le decisioni. Progettati correttamente, questi strumenti creano fiducia, riducono il carico cognitivo, migliorano l’accesso e liberano tempo per la relazione con il paziente.

Quasi il 60% degli amministratori delegati del settore sanitario considera ora la GenAI una priorità di investimento e il 79% rimane ottimista sulla crescita a lungo termine. Tuttavia, il 70% cita l’incertezza normativa come un fattore determinante. barriera chiave alla scalabilità.

Il percorso futuro richiede una leadership coraggiosa da parte dei provider. Il progresso non deriverà da implementazioni improvvisate o da successi rapidi. Deriverà dal lavoro che fa davvero progredire il sistema. Questo include l’eliminazione degli sprechi sistemici, la creazione di basi di dati condivise tra pagatori e provider, l’implementazione di un solido framework di gestione del cambiamento e il mantenimento dell’attenzione sul valore misurabile, sia finanziario che non finanziario.

È tempo di iniziare a trasformare l’intelligenza artificiale in qualcosa di più fondamentale, affidabile, trasparente e profondamente in sintonia con la realtà dell’assistenza. L’impatto dell’intelligenza artificiale risiede nel rendere possibile, in modo discreto e fluido, ogni flusso di lavoro, ogni decisione, ogni interazione. E, in definitiva, il vero progresso risiede nel modo in cui avviciniamo significativamente la tecnologia alle persone a cui è destinata.