Реформа ОСМС: сбережет ли ИИ деньги казахстанской медицины
Где зарыта неэффективность госрасходов и с чего начинать трансформацию, выяснял inbusiness.kz.
В своём недавнем послании народу Казахстана президент Касым-Жомарт Токаев задал новый вектор развития отечественного здравоохранения, акцентировав внимание на одной из самых чувствительных тем – финансовой устойчивости системы и эффективности расходования средств.
Решение, предложенное президентом, звучит технологично и масштабно: правительству поручено выстроить новую систему мониторинга качества и объёма медуслуг с применением технологий искусственного интеллекта (ИИ).
Идея понятна: цифровой разум должен беспристрастно анализировать потоки данных, выявлять "приписки", необоснованные назначения и случаи некачественного лечения, тем самым оптимизируя колоссальные бюджеты. Однако станет ли ИИ той самой "волшебной пилюлей"? Inbusiness.kz обсудил перспективы и, что важнее, подводные камни этой реформы с Али Нургожаевым, исполнительным директором Ассоциации аналитиков здравоохранения и экспертом в сфере политики здравоохранения.
Три кита неэффективности
По мнению эксперта, прежде чем говорить о внедрении сложных IT-решений, необходимо честно признать наличие трёх ключевых "болевых точек", которые мешают системе быть по-настоящему эффективной сегодня.
"Ключевых болевых точек три – это отсутствие следующих показателей или систем. Первое – отраслевое ROI, Return on Investments, то есть показатель, который демонстрирует, как вкладываемые средства отражаются на здоровье населения. Второе – это система оценки эффективности тарифообразования. И третье – система оценки эффективности применяемых фондом методов оплаты медицинской помощи поставщикам", – поясняет Али Нургожаев.
Проще говоря, сегодня система не может в полной мере ответить на три фундаментальных вопроса:
- Становятся ли казахстанцы здоровее от потраченных миллиардов?
- Справедливы ли и экономически обоснованы те цены (тарифы), по которым государство закупает медуслуги?
- Стимулирует ли сам способ оплаты (например, за каждый пролеченный случай или на одного прикрепленного пациента) клиники оказывать качественную помощь, а не гнаться за количеством услуг?
"Пока эти три системы отсутствуют или реализованы таким образом, что остаётся широкое пространство для совершенствования, трудно ожидать эффективности в вопросе мониторинга расходования средств", – отмечает эксперт.
ИИ – не волшебник, а инструмент
Именно в этом контексте и следует рассматривать инициативу по внедрению ИИ. В идеальном мире такая система действительно могла бы стать мощным оружием против нецелевого расходования средств.
"В идеале такая система на основе искусственного интеллекта должна сократить количество случаев "приписок", то есть, когда завышаются объёмы предоставленной медицинской помощи на бумаге, ну и различных дефектов качества", – соглашается Нургожаев.
Но здесь же он предостерегает от излишнего оптимизма. Искусственный интеллект – это не какая-то панацея. Сначала должен быть выработан правильный подход, который и должен быть отражён в дальнейшем в системе искусственного интеллекта.
"На данный момент я, как бы экспертно, не вижу выработанной грамотной системы, грамотного подхода к мониторингу медицинской помощи. Ну и как следствие, мои личные ожидания от такой информационной системы, даже на базе ИИ, очень умеренные".
Смысл прост: искусственный интеллект не рождает мудрость из ничего. Он лишь автоматизирует и масштабирует ту логику, те правила и индикаторы, которые в него заложат люди. Если заложить в него существующие, несовершенные подходы, мы получим лишь очень быстрый и дорогой калькулятор, который с высокой скоростью будет считать по старым правилам.
С чего начать? С "пристального взгляда"
Так что же делать? По мнению Али Нургожаева, ответ лежит не в немедленном поиске сложных зарубежных IT-платформ, а в базовой, кропотливой аналитической работе внутри страны.
"У нас на данный момент можно методом пристального взгляда, проходясь по конкретным категориям медицинской помощи и лекарственного обеспечения, понимать болевые точки, в которых контроль или мониторинг эффективности даст сразу существенные результаты – и в финансовом выражении, и в плане исходов лечения для пациентов", – считает он.
Эксперт приводит наглядный и тревожный пример.
"Могу предположить, что могут существовать чрезвычайно дорогостоящие препараты, после применения которых не оказывается надлежащим образом медицинская помощь, а именно ведение пациентов. Например, такие случаи могут быть в области педиатрии. И как следствие, такой пациент может заболеть неким инфекционным заболеванием, и здесь может быть даже летальный исход. То есть все ранее потраченные средства могут разбиться просто об отсутствие элементарного ведения пациента", – иллюстрирует проблему эксперт.
Это и есть та самая "точка неэффективности". Дорогостоящее лечение проведено, деньги потрачены, но из-за сбоя в последующем, гораздо более дешевом звене цепи (патронаж, наблюдение), весь результат, а с ним и бюджет, обнуляются.
Вывод, по мнению аналитика, очевиден:
"Для начала нам нужно просто проанализировать свои бизнес-процессы по каждой нозологии, диагнозу, направлению медпомощи и понять точки неэффективности. Это достаточно прямолинейный, простой анализ. И таким образом можно достичь существенной оптимизации и бюджета, и клинических результатов".
Безусловно, искусственный интеллект — это мощный союзник с огромным потенциалом для всей системы здравоохранения. Однако, как и любой сложный инструмент, он требует правильной настройки. Именно предварительный анализ бизнес-процессов, устранение текущих пробелов и создание чётких индикаторов эффективности послужат тем самым фундаментом, на котором ИИ сможет вырасти из перспективной технологии в реально работающий механизм, обеспечивающий не только контроль, но и, что гораздо важнее, повышение качества всей системы.
