Oscar

Zdravstvena industrija je ozloglašeno složena. Oscar Health, tehnološka kompanija u oblasti zdravstva, veruje u korišćenje tehnologije i podataka kako bi služila pacijentima na svakom koraku njihove nege. „Jezički modeli su bili prvi put kada smo pomislili da možete da prevedete haotičnost stvarnog sveta u jasan digitalizovan plan“, rekao je Mario Schlosser, suosnivač i direktor za tehnologiju u kompaniji Oscar.

Za Oscar je odluka o partnerstvu sa OpenAI bila jasna. „Redovno upoređujemo sve glavne modele, koristeći vlasničke skupove podataka za slučajeve upotrebe specifične za zdravstvo“, objasnila je Nikhita Luthra, viša menadžerka proizvoda i rukovoditeljka AI istraživanja i razvoja u Oscaru. „OpenAI modeli dosledno postižu najbolje rezultate.“

Lakoća usklađenosti sa propisima takođe je bila važan faktor. Oscar je bio prva osiguravajuća kompanija koja je sa OpenAI potpisala Ugovor o poslovnom saradniku (BAA)⁠(отвара се у новом прозору). To je Oscaru omogućilo da brzo počne sa radom, uz istovremeno obezbeđivanje usklađenosti sa HIPAA propisima. „OpenAI je bio sjajan partner u tome da se osigura da se podaci koriste na zaista odgovoran način i u skladu sa propisima“, rekla je Luthra.

Oscar je koristio veštačku inteligenciju da ubrza i automatizuje zamorne manuelne procese koji povećavaju troškove zdravstvene zaštite. Uspeh su postigli sa sledećim slučajevima upotrebe:

Klinička dokumentacija. Dokumentovanje jednog razgovora između pacijenta i medicinskog tima čoveku može da oduzme više od 20 minuta. Uz OpenAI API, Oscar je skratio vreme potrebno za dokumentovanje razgovora o medicinskoj nezi i pregled rezultata laboratorijskih testova za gotovo 40%, čime je uštedeo bezbroj sati širom kompanije i, manje opipljivo, smanjio sagorevanje na poslu tako što je medicinskim sestrama i kliničarima omogućio da se fokusiraju na složenije zadatke. Ovo je tek početak — istraživanje i razvoj pokazuju da GPT‑4 u nekim slučajevima može da donese povećanje produktivnosti i do 90%.

Izgradnja asistenta za odštetne zahteve. Razumevanje životnog toka jednog odštetnog zahteva izuzetno je složen posao, jer su u igri milioni ugovornih varijabli. Kada lekar ima pitanje u vezi sa zahtevom, Oscarovi timovi moraju da prolaze kroz detaljne evidencije svake odluke donete tokom obrade tog zahteva. Uz OpenAI API, Oscar je izgradio asistenta koji efikasno prati tok zahteva i automatizuje proces odgovaranja na pitanja o odštetnim zahtevima pacijenata.

Asistent za odštetne zahteve smanjio je vreme potrebno timu za obradu zahteva da reši eskalacije za 50%, uz tačnost jednaku ili bolju od ljudskih agenata. Oscar očekuje da automatizuje istragu za najmanje 4.000 тикета mesečno, odnosno 48.000 тикета do kraja godine.

Medicinska dokumentacija sadrži ključne informacije o pacijentima i koristi se širom zdravstvenog sistema, ali je napisana veoma nestrukturiranim i neurednim prirodnim jezikom. Za pacijente sa najsloženijim i najakutnijim zdravstvenim stanjima može imati i do 500 stranica. Pronaći relevantnu informaciju u medicinskoj dokumentaciji isto je kao tražiti iglu u plastu sena. U partnerstvu sa OpenAI, Oscar otključava veoma moćne slučajeve upotrebe medicinske dokumentacije koji ranije nisu bili izvodljivi, kao što su:

• Pomoć kliničarima da pronađu relevantne informacije o pacijentu kako bi brže pregledali odštetne zahteve za osiguranje
• Sažimanje prethodne medicinske dokumentacije kako bi se pružalac usluge pripremio za susret sa pacijentom i učinio ga efikasnijim i personalizovanijim
• Izdvajanje informacija iz velikog broja medicinskih kartona i njihova analiza radi odgovaranja na pitanja poput „Koji od ovih pacijenata sa dijabetesom bi bio dobar kandidat za kontinuirano praćenje glukoze?“

Reč je i o pravičnosti: „U sistemu postoji pristrasnost prema kojoj pacijenti sa najakutnijim i najsloženijim zdravstvenim stanjima imaju najdužu medicinsku dokumentaciju, koju je najteže pretraživati, analizirati i sažimati“, objasnila je Luthra.

Oscar nije samo prihvatio veštačku inteligenciju — oni njome žive i dišu. Kompanija je uspostavila centralizovani AI Pod čiji je zadatak da vodi druge timove, poput timova za proizvode, nauku o podacima i operacije, kroz proces primene veštačke inteligencije na njihove slučajeve upotrebe. Umesto da koriste veštačku inteligenciju radi nje same, u Oscaru veruju da je potpuno razumevanje poslovnih problema unapred ključ uspeha. „Videli smo da se najuspešnije primene dešavaju kada uspemo da veoma složen problem raščlanimo na manje, savladive zadatke“, objasnila je Luthra. To usmerava i njihovu filozofiju zapošljavanja, pa se Oscar više fokusira na istrajnost, skromnost i radoznalost nego na citate iz publikacija ili akademska priznanja: „Ljudi koji to mogu su oni koji su izuzetno radoznali u vezi sa tim kako ljudi razlažu probleme u stvarnom svetu. Pet od šest ljudi u našem Pod-u su žene, a svi smo u dvadesetim i tridesetim — što pokazuje da ne postoji jedan stereotip o tome ko pomera granice razvoja veštačke inteligencije.“ Oscar je takođe uveo samoregulaciju, proaktivno postavljajući standarde kako bi se osiguralo da se veštačka inteligencija u zdravstvu koristi odgovorno i etički. U partnerstvu sa Belom kućom predvodili su koaliciju 37 najvećih zdravstvenih osiguravača i pružalaca usluga kako bi zajednički razvili i pridržavali se principa za upotrebu veštačke inteligencije⁠(отвара се у новом прозору).

Oscar s ponosom deli uvide o generativnoj veštačkoj inteligenciji na svom korporativnom blogu i društvenim mrežama. „Ljudi se u zdravstvu svi suočavaju sa istim pitanjima“, rekao je Schlosser. „Ako prvi rešimo neki problem, treba da kažemo drugima o tome — i oni će nama reći šta su oni rešili, a to je fantastičan način da se zamajac pokrene.“ Od samog početka, Oscar je na veštačku inteligenciju gledao kao na nešto više od alata za automatizaciju rutinskih zadataka — vide je kao ključ za otključavanje preko potrebne revolucije u zdravstvu. „Ne želimo samo da se bavimo pojednostavljivanjem administrativnih slučajeva upotrebe na margini“, rekao je Schlosser. „Treba da težimo tome da ove modele koristimo kako bismo pomogli u rešavanju kliničkog problema zajedno sa vašim lekarom. U naredne tri do pet godina moramo desetostruko da smanjimo troškove odlaska kod lekara i boravka u bolnici. Jedini način da se to postigne jeste da model bude u središtu svega — ne samo da vodi beleške, već da se integriše u interakcije između članova osiguranja i pružalaca usluga.“