Die Landschaft der psychischen Gesundheit steht vor mehreren erheblichen Herausforderungen, die in erster Linie auf einen gravierenden Mangel an Anbietern und eine steigende Nachfrage nach Dienstleistungen zurückzuführen sind. Wie in den letzten Jahren zu beobachten war, gab es in allen Bevölkerungsgruppen einen Anstieg des Bedarfs an psychiatrischen Dienstleistungen.
Dieses Missverhältnis zwischen Angebot und Nachfrage führt zu langen Wartezeiten, erschwertem Zugang zu medizinischer Versorgung und in einigen Fällen dazu, dass Patienten ohne die erforderliche Behandlung auskommen müssen.
Andy Flanagan ist CEO von Iris Telehealth, einem Anbieter von Telepsychiatrie-Technologie und -Diensten. Er hat einen Master of Science in Gesundheitsinformatik von der Feinberg School of Medicine der Northwestern University. Zuvor war er dreimaliger CEO, gründete ein SaaS-Unternehmen und hatte leitende Positionen bei Siemens Healthcare, SAP und Xerox inne.
Wir haben Flanagan interviewt, um die Herausforderungen im Bereich der psychischen Gesundheit zu besprechen: Wie Anbieter von verhaltensbezogener Gesundheitsfürsorge KI-Risikomodelle nutzen können, um sicherzustellen, dass Patienten zum richtigen Zeitpunkt dem am besten geeigneten Arzt zugewiesen werden, wie KI die Effizienz des bereits überlasteten Personals im Bereich der psychischen Gesundheit deutlich steigern kann und wie KI die Rentabilität der Bereitstellung von verhaltensbezogenen Gesundheitsdienstleistungen, einschließlich Telemedizindiensten, steigern kann.
F. Welche Herausforderungen gibt es heute im Bereich der psychischen Gesundheit? Und welche Rolle spielen Telemedizin und KI dabei?
A. Eines der dringendsten Probleme ist die ineffiziente Ressourcenverteilung. Derzeit funktioniert unser Gesundheitssystem oft nach dem Prinzip „Wer zuerst kommt, mahlt zuerst“, was nicht immer mit der klinischen Dringlichkeit übereinstimmt.
Wir priorisieren Patienten nicht effektiv nach ihrem Risikoniveau oder der Schwere ihres Bedarfs. Das bedeutet, dass jemand mit einer kritischen psychischen Erkrankung möglicherweise hinter anderen mit weniger dringendem Bedarf in der Warteschlange steht, was möglicherweise zu schlechteren Ergebnissen und häufigeren Besuchen in der Notaufnahme führt.
Hier kommen Telemedizin und KI als potenzielle bahnbrechende Neuerungen ins Spiel. Telemedizin hat sich bereits bewährt, insbesondere im Bereich der psychischen Gesundheit. Etwa 55 % der Fälle von psychischen Erkrankungen findet mittlerweile virtuell statt und hat nach der Pandemie nicht abgenommen wie in anderen Bereichen des Gesundheitswesens.
Dieser Trend ist darauf zurückzuführen, dass Telemedizin viele Hindernisse bei der Behandlung beseitigt – Patienten müssen sich nicht von der Arbeit fernhalten, zu Terminen fahren oder sich mit dem Stigma auseinandersetzen, das mit einem persönlichen Besuch in einer psychiatrischen Klinik verbunden sein kann. Telemedizin ist für die Patienten eine zufriedenstellende Lösung und ermöglicht bessere klinische Ergebnisse.
KI hingegen steckt noch in den Kinderschuhen, ist aber sehr vielversprechend. Eine der spannendsten Anwendungen im Gesundheitswesen ist die Patiententriage und Ressourcenzuweisung. KI-Algorithmen können Patientendaten analysieren, um das Risikoniveau zu bestimmen und die Behandlung entsprechend zu priorisieren. Das bedeutet, dass wir vom aktuellen „First-in, First-out“-Modell zu einem Modell übergehen könnten, bei dem die Patienten, die die Behandlung am dringendsten benötigen, zuerst behandelt werden.
Dieser Ansatz birgt das Potenzial, die Ergebnisse deutlich zu verbessern und die Belastung der Rettungsdienste zu verringern.
Darüber hinaus kann KI dabei helfen, Lücken im ambulanten Zugang und das Ungleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage innerhalb eines Gesundheitssystems oder einer Klinikbevölkerung nach Anbietertyp, Tageszeit und Schweregrad vorherzusagen. Diese Vorhersagefähigkeit kann Gesundheitssystemen dabei helfen, Personaleinsatz und Terminplanung zu optimieren, um die Produktivität und Patientenzufriedenheit zu steigern.
Schließlich kann KI dazu beitragen, den Ärztemangel zu beheben, indem sie die Fähigkeiten des bestehenden Klinikpersonals erweitert. So könnte KI beispielsweise routinemäßige Verwaltungsaufgaben übernehmen und den Ärzten so mehr Zeit für die Interaktion mit den Patienten verschaffen. Sie könnte den Ärzten auch dabei helfen, fundiertere Entscheidungen zur Patientenversorgung zu treffen.
KI und Telemedizin bieten enormes Potenzial, sind aber kein Allheilmittel. Wir müssen uns gut überlegen, wie wir diese Technologien implementieren. Wir sollten uns vor generativen KI-Anwendungen in Acht nehmen, die die Privatsphäre der Patienten oder die Datensicherheit gefährden könnten.
Stattdessen sollten wir uns auf Anwendungen des maschinellen Lernens konzentrieren, die diskrete, anonymisierte Daten verwenden, um die Gesundheitsversorgung zu verbessern, ohne Patienteninformationen zu gefährden.
Telemedizin hat ihren Wert bei der Verbesserung des Zugangs zur Gesundheitsversorgung bereits unter Beweis gestellt – aber in Verbindung mit einem effektiven, verantwortungsvollen Einsatz von KI verspricht sie effizientere, wirksamere und personalisiertere Dienstleistungen im Bereich der psychischen Gesundheit. Wir müssen diese Technologien nutzen, um die menschliche Versorgung zu verbessern, statt sie zu ersetzen, und dabei immer den Fokus auf die Verbesserung der Ergebnisse und Erfahrungen der Patienten richten.
F. Wie können Anbieter von verhaltensmedizinischer Gesundheitsfürsorge KI-Risikomodelle nutzen, um sicherzustellen, dass Patienten zum richtigen Zeitpunkt dem am besten geeigneten Arzt zugewiesen werden? Und wie passt Telemedizin hier hinein?
A. Bei der KI-Risikomodellierung im Bereich der Verhaltensgesundheit werden zahlreiche Patientendaten analysiert, um die klinische Dringlichkeit und den Pflegebedarf zu beurteilen. Dabei werden Faktoren wie frühere Diagnosen, Medikamentenanamnese, Häufigkeit der Inanspruchnahme medizinischer Leistungen, soziale Determinanten der Gesundheit und sogar Echtzeitdaten von tragbaren Geräten oder vom Patienten gemeldete Ergebnisse einbezogen.
Durch die Verarbeitung dieses komplexen Informationsgeflechts kann die KI für jeden Patienten einen umfassenden Risikowert erstellen, der ein differenziertes Verständnis des aktuellen psychischen Gesundheitszustands und potenzieller zukünftiger Risiken ermöglicht.
Diese Risikostratifizierung ermöglicht es Anbietern, über das traditionelle „Wer zuerst kommt, mahlt zuerst“-Modell der Gesundheitsversorgung hinauszugehen. Anstatt Patienten in einer Warteschlange warten zu lassen, die ausschließlich auf dem Zeitpunkt ihrer Terminanfrage basiert, kann KI dabei helfen, Prioritäten basierend auf dem klinischen Bedarf zu setzen.
Beispielsweise könnte ein Patient mit einer Vorgeschichte von Selbstmordversuchen und kürzlichen Krisenereignissen für eine sofortige Intervention markiert werden, selbst wenn er einen Termin nach einer Person mit milderen Symptomen angefordert hat. Dieser Ansatz stellt sicher, dass begrenzte klinische Ressourcen dort eingesetzt werden, wo sie die größte Wirkung erzielen können, wodurch möglicherweise psychische Krisen verhindert und Besuche in der Notaufnahme reduziert werden können.
KI kann Patienten auch dem am besten geeigneten Arzt zuordnen, basierend auf ihren spezifischen Bedürfnissen und der Expertise des Arztes. So kann ein Patient, der sowohl an Depressionen als auch an einer Substanzgebrauchsstörung leidet, einem Arzt zugeteilt werden, der auf die Behandlung von Doppeldiagnosen spezialisiert ist. Diese Strategie kann zu effektiveren Behandlungsergebnissen und einer höheren Patientenzufriedenheit führen.
Darüber hinaus ermöglicht Telemedizin eine flexiblere Terminplanung, die die Fähigkeit des KI-Risikomodells ergänzt, dringende Fälle zu priorisieren. Wenn ein Hochrisikopatient schnell untersucht werden muss, erleichtert Telemedizin die Einordnung in den Terminplan eines Arztes, möglicherweise sogar noch am selben Tag. Diese schnelle Reaktionsfähigkeit kann entscheidend sein, um psychische Krisen zu verhindern und die Kontinuität der Versorgung sicherzustellen.
Da diese KI-Risikomodelle immer ausgefeilter und weiter verbreitet werden, könnte es zu einer Verschiebung hin zu einer proaktiveren, präventiven Verhaltensgesundheitsversorgung kommen. Anstatt darauf zu warten, dass sich Patienten in einer Krise melden, könnten Anbieter KI nutzen, um Patienten zu identifizieren, die von einer frühen Intervention profitieren könnten, und proaktiv auf sie zugehen.
F. Wie kann KI die Effizienz des bereits überlasteten Personals im Bereich der psychischen Gesundheit deutlich verbessern? Und wie hilft dies den Telemedizinanbietern?
A. Eine der vielversprechendsten Anwendungen für die durch KI verbesserte Arbeitseffizienz sind Verwaltungs- und Dokumentationsaufgaben. Fachkräfte im Bereich der psychischen Gesundheit verbringen viel Zeit mit Papierkram, der Dokumentation und anderen Verwaltungsaufgaben.
KI-gestützte Tools können diese Prozesse optimieren, indem sie beispielsweise mithilfe natürlicher Sprachverarbeitung klinische Notizen aus aufgezeichneten Sitzungen erstellen oder die Versicherungskodierung automatisieren. Dadurch können Ärzte mehr Energie auf die direkte Patientenversorgung konzentrieren und potenziell mehr Patienten behandeln, ohne die Qualität zu beeinträchtigen.
KI kann auch als leistungsstarkes Entscheidungshilfetool für Kliniker dienen. Durch die Analyse klinischer Daten und die ständige Aktualisierung der neuesten Forschungsergebnisse können KI-Systeme evidenzbasierte Behandlungsempfehlungen geben, die auf die individuellen Umstände jedes Patienten zugeschnitten sind. KI-Systeme sollten jedoch kein klinisches Urteilsvermögen ersetzen.
Ein KI-System könnte beispielsweise potenzielle Wechselwirkungen zwischen Medikamenten aufzeigen oder alternative Behandlungsansätze auf Grundlage der Krankengeschichte und Symptome eines Patienten vorschlagen. Es liegt jedoch immer im Ermessen des Arztes, das angemessene Maß an Pflege zu bestimmen.
Insbesondere für Telemedizinanbieter können KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten die Erstaufnahme von Patienten übernehmen, indem sie grundlegende Informationen sammeln und vorläufige Untersuchungen durchführen, bevor ein Patient einen Arzt trifft. Diese klinischen Support-Tools stellen sicher, dass der Anbieter bereits zu Beginn der Telemedizinsitzung einen umfassenden Überblick über die Situation des Patienten hat.
F: Erläutern Sie bitte, wie KI die Rentabilität der Bereitstellung von verhaltensbezogenen Gesundheitsdiensten, einschließlich Telemedizindiensten, steigern kann.
A. KI verbessert die betriebliche Effizienz, optimiert die Ressourcenzuweisung und erweitert den Zugang zur Gesundheitsversorgung – all dies wirkt sich auf das Endergebnis eines Gesundheitssystems aus. KI-Algorithmen können Patientendaten, historische Muster und Echtzeitfaktoren analysieren, um die Terminplanung und die Arbeitsbelastung der Ärzte zu optimieren. Diese Optimierung kann die Nichterscheinensquote senken und die Effizienz der Ärzte verbessern.
KI kann sogar dabei helfen, Patienten zu identifizieren, bei denen das Risiko eines Behandlungsabbruchs besteht oder die von intensiveren Leistungen profitieren könnten, und ermöglicht so proaktive Eingriffe.
Wir wissen auch, dass der effektive Einsatz dieser Technologie die Rentabilität steigert, indem viele zeitaufwändige Verwaltungsaufgaben durch Algorithmen automatisiert werden, die bei Dokumentations-, Abrechnungs- und Kodierungsvorgängen helfen. Dies reduziert den Verwaltungsaufwand für das Klinikpersonal, minimiert Fehler und verbessert das Umsatzzyklusmanagement.
KI kann den gesamten virtuellen Pflegeablauf optimieren – von der Patientenaufnahme bis zur Koordinierung der Folgeversorgung – und ermöglicht es den Anbietern, sich stärker auf die direkte Patientenversorgung zu konzentrieren und möglicherweise mehr Patienten in einem bestimmten Zeitraum zu behandeln.
KI-gestützte prädiktive Analysen identifizieren Trends bei Patientennachfrage, Behandlungsergebnissen und Betriebskennzahlen und unterstützen so die strategische Planung, Ressourcenzuweisung und den Ausbau der Dienste. Telemedizinanbieter könnten diese Fähigkeit nutzen, um unterversorgte Märkte oder optimale Zeitpunkte für die Bereitstellung bestimmter Dienste zu identifizieren, was zu größeren Marktanteilen und Umsatzwachstum führen würde.
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