Недавно CMS сделала серьезный намек на будущее в области улучшения и измерения качества. В заявке на участие в конкурсе CMS QualTech ставится задача задействовать искусственный интеллект, чтобы помочь CMS в четырех перспективных направлениях:
- Аудит медицинских карт и деятельности провайдеров
- Участие в ежегодных профилактических осмотрах
- Цифровые показатели качества
- Различные больничные панели мониторинга повторных госпитализаций, осложнений, приобретенных в стационаре, и закупок на основе ценности
CMS ищет восемь финалистов, которые представят свои работы на мероприятии в ноябре 2026 года.
Использование ИИ со стороны CMS в оценке качества
Что интересно, так это использование CMS искусственного интеллекта в качестве движущей силы, которая, вероятнее всего, значительно расширит сферу применения оценки качества. Исторически сложилось так, что оценка качества CMS для всех стационарных и амбулаторных программ включала небольшое количество тщательно отобранных переменных — возможно, наиболее известными из них являются показатели, которые играют ключевую роль в рейтингах звездности Medicare Advantage и выплатах. Если посмотреть на это через призму ИИ, эти показатели представляют собой буквально крошечную горстку параметров. Практикующие клиницисты выражали обеспокоенность тем, что ограниченный охват показателей качества не отражает всю сложность реальной клинической практики.
Современные большие языковые языковые модели (LLM), работающие на базе ИИ, впечатляют во многом благодаря огромному количеству используемых внутренних переменных и параметров. Хотя количество параметров моделей ИИ держится в строжайшем секрете, по оценкам экспертов отрасли, модель Claude Opus 4.5 оперирует порядка 2 триллионами параметров. Для звездных рейтингов CMS MA измеряется порядка 50 параметров. Таким образом, разница в аналитическом масштабе между сегодняшней оценкой качества CMS и тем периодом, когда CMS будет использовать современный ИИ, может составлять примерно 40 миллиардов раз.
Как применение столь высокой аналитической детализации может изменить саму суть оценки качества? Экономика сыграет здесь ключевую роль. Исследователи подсчитали, что издержки на соблюдение требований по оценке качества составляют 15 миллиардов долларов ежегодно, а колебания цен на акции страховщиков Medicare Advantage на основе звездных рейтингов колоссальны, что говорит о масштабных последствиях для результатов рейтинга. В настоящее время наличие столь малого числа переменных, определяющих звездные рейтинги, статистически предполагает потенциально высокую степень случайности в оценках.
ИИ может полностью изменить характер оценки качества за счет анализа всей истории болезни пациента. Хотя в показателях по-прежнему возможны манипуляции, делать это станет гораздо сложнее, а классические инструменты генерации заметок путем копирования и вставки устареют. В оценку качества ухода могут закладываться все более глубокие биологические переменные (например, классический показатель уровня гликированного гемоглобина HbA1c в динамике) и новые данные, полученные с помощью технологий (такие как показатели жировых отложений по данным поперечной томографии и параметры физической активности на основе акселерометров в мобильных телефонах).
Что использование ИИ со стороны CMS в оценке качества означает для плательщиков
Каковы последствия для плательщиков, поскольку CMS начинает внедрять ИИ в процесс оценки качества? Более фундаментальные показатели требуют перехода от измерения процессов к учету более глубокой биологии пациента. Плательщикам придется приложить гораздо больше усилий для изменения поведения пациентов. У плательщиков появляется все больше эффективных инструментов для контроля массы тела, артериального давления, липидов и воспалительных процессов, но для этого потребуется новый уровень адресного цифрового взаимодействия с пациентами (и их лечащими врачами). Корпоративное программное обеспечение плательщиков должно будет поддерживать не только обработку претензий, но и стратегическое мышление в отношении клинических данных. Как только что обсуждалось, работа с клиническими данными — это настоящая задача из сферы Big Data (даже без учета новых рабочих нагрузок ИИ).
Плательщикам потребуется не просто хранить большие объемы клинических данных, но и производить вычисления с их помощью, а также обмениваться ими. Массивные данные и высокопроизводительные API для поддержки этих вычислений определяют победные стратегии плательщиков в следующем десятилетии. Стоит отметить, что CMS поощряет создание не только инструментов для вычисления качества с помощью ИИ, но и API, которые будут использоваться для передачи информации об изменениях в управлении лечением. ИИ служит катализатором, призванным ускорить эти изменения в мире оценки качества уже в ближайшем будущем.
Вы можете узнать больше о других изменениях в цифровых показателях качества, посмотрев наш недавний вебинар: «За пределами претензий: как клинические данные и FHIR API меняют цифровое управление качеством».
