我們的「看診費用」有望調降?埃森哲:AI 將為醫院省下 4.7 兆台幣的成本

在所有 AI 正在顛覆的領域中,醫療是跟「人命」最相關的。在這種攸關生死的產業中,從最上游的醫學研究,到最下游的臨床治療,將會因為 AI 的導入而提升治療效率,並讓更多病患負擔得起。

富比士的 調查報告 指出,醫療機構投入 AI 研究的資金不斷上升,預計在 2021 年達到 66 億美金(約 2000 億新台幣)的規模;然而成本的數字更可觀。依照 Accenture(埃森哲)的調查,AI 將在 2026 年,為醫療機構省下 1500 億美金(約 4.7 兆新台幣)的成本,不但醫藥費有望降低,更可將省下的資金投入研究,造福更多病患。

AI 可以打破醫療機構的「鐵三角」難題:易得性、成本與品質

根據《Medicine’s Dilemmas》一書,醫療領域有所謂的「鐵三角」(Iron Triangle):易得性(access,病患是否能在需要的時候立即取得醫療服務)、成本(cost,病患的醫療費用)和品質(quality,病患能得到的醫療品質),這三者無法兼顧,醫療機構必須在之間取捨。然而 AI 將改變醫院的運作模式,可以讓醫院突破這個困境,可以用更低的成本,提供更高的醫療品質。

AI 可以解決的最首要問題,就是醫療單位的成本結構。醫療檢測是醫療流程裡的高成本環節,然而某些醫療 AI 可以在病患的手機裡執行,讓病患可以在家裡做初步的檢測,節省醫療成本。根據 Accenture 的預估,可以省下 20% 的成本。

麥肯錫也預估,AI 每年將為醫療機構省下 2694 億美元(約 8.4 兆新台幣)的成本,其中營運省下 1137 億美元(約 3.5 兆新台幣),是省成本最多的環節;其次是行銷與銷售,將省下 679 億美元(約 2.1 兆新台幣)的成本。

醫院導入 AI,初期主要應用在營運與行政

此外,根據資誠(PwC)的調查,有超過 1/3 的醫療機構在投資 AI,試圖將 AI 導入醫療流程。資誠表示,AI 可以提供高品質、個人化,以及資料導向的服務;目前醫療機構主要投資 AI 於這三個領域:數位化(digitization)、互動(engagement)與診斷(diagnostics)。數位化指的是利用 AI 等工具,降低醫院營運的成本;互動是指提升醫病之間的關係;而診斷指的是利用 AI,提供病患更優良的診斷與醫療建議。

然而,初期 AI 主要會用在醫院營運與行政上面的優化,臨床醫療的應用與發展比較晚。由於 AI 目前大多應用在後台的營運,病患比較「無感」,但 AI 將漸漸導入臨床醫療,病患將會感受到 AI 帶來的利益。

AI 醫療的兩大挑戰:醫病信任與規模化

然而應用 AI 時,醫療機構也面臨兩個挑戰:醫病雙方的信任,以及規模化的精準度。

醫護人員必須願意信任 AI 的診斷,然而 AI 的作業很「黑箱」,連開發人員也未必知道 AI 是如何取得結論的;儘管 AI 的正確率高,但如果無法用邏輯理解 AI 推論結果的過程,就無法取得醫護人員的信任,並讓他們願意採用 AI 的診斷。同樣的,病人也無法信任 AI 診斷。根據 Accenture 的調查,只有 1/4 的病人願意相信 AI。

另外一個問題是規模化(scalibility)。訓練 AI 用的數據範圍,會影響 AI 診斷的準確度;在大型的醫療機構裡,如果訓練 AI 用的數據不夠廣,診斷結果會有疑慮。此外,在小型的地區醫院或診所,使用 AI 也不符合成本效益。

雖然有上述兩個問題,但醫療機構大多對 AI 採取樂觀的態度。隨著人口老化,需要醫療服務的人持續增加,但能提供醫療服務的醫務人員將會減少,而 AI 可以填補這個缺口;此外,AI 也可以優化醫院的營運效能,不但減少營運成本,還可以讓醫護人員有更多的時間面對病人,提升醫療照護的品質。

參考資料來源:
1.《Forbes》:〈AI And Healthcare: A Giant Opportunity
2.《Medium》:〈What is the Iron Triangle of Health Care?
(本文提供合作夥伴轉載。首圖來源:Fshoq Blog CC Licensed)

延伸閱讀

提升台灣醫療品質下一步:如何透過科技降低院內感染的潛在風險?
不用包紗布了!以色列公司推出「醫療槍」,噴出奈米纖維層包紮病患傷口
無役不與的台灣醫療進步推動者,友信醫療集團下一步:精準醫療


我們正在找夥伴!

2019 年我們的團隊正在大舉擴張,需要你的加入跟我們一起找出台灣創新原動力! 我們正在徵 《採訪社群編輯》、《助理編輯》,詳細職缺與應徵辦法 請點我

點關鍵字看更多相關文章: