AI-agenter för vården: Fördelar och användningsfall

AI-agenter är digitala assistenter som är utformade att hjälpa organisationer att automatisera vissa typer av arbetsuppgifter och förbättra beslutsfattandet. De kan förändra såväl sättet som hälso- och sjukvård utförs på som hur individer hanterar sin hälsa.

Även om vårdgivare redan nu håller på att införa AI för isolerade användningsfall kommer det verkliga värdet att uppnås först när man börjar använda AI-agenter som var och en ansvarar för olika uppgifter men samarbetar sömlöst med varandra. I en vårdmiljö kan en AI-agent ha tränats i att registrera och tolka muntliga instruktioner eller samtal mellan läkare och patienter, en annan i att förstå laboratorieresultat och en tredje i att omvandla behandlingsplaner till koder så att rätt ersättning betalas ut. När AI-agenter samarbetar under ledning av ett system som styr grupper av agenter med minimal mänsklig tillsyn kan de bidra till att skapa en översiktsbild av patienter som läkare kan använda för att fatta mer välgrundade beslut.

Vad är AI-agenter?

AI-agenter i kombination med flera olika datatyper använder stora språkmodeller – maskininlärningsmodeller som kan bearbeta naturligt språk – och retrieval-augmented generation (RAG) – som ger möjligheten att optimera utdata från en stor språkmodell utan att ändra på själva modellen. AI-agenter kan tilldelas uppgifter, undersöka sina omgivningar, vidta åtgärder utifrån sina roller och finjustera sitt beteende baserat på sina erfarenheter och återkoppling från användarna. Dessa uppgifter kan sträcka sig från att svara på enkla frågor och analysera kontext och ton i språk till att lösa komplexa verksamhetsutmaningar i branscher som exempelvis hälso- och sjukvården, detaljhandeln eller besöksnäringen. Agentiska AI-system kan övervaka de aktiviteter som utförs av komplexa uppsättningar AI-agenter. De kan använda tekniker som GenAI, ansiktsigenkänning och prediktiv analys och fördela uppgifter till specialiserade agenter för att uppnå specifika mål.

Vad är AI-agenter inom hälso- och sjukvården?

AI-agenter inom hälso- och sjukvården är programvarukomponenter som kan utföra tilldelade uppgifter, undersöka sina miljöer, vidta åtgärder baserat på sina roller och anpassa sina metoder baserat på sina erfarenheter. AI-agenter för hälso- och sjukvården använder sig av gränssnitt för chatt, text eller röst för att sammanfatta talade budskap, upptäcka signaler som kräver uppmärksamhet från en människa och genomsöka interna och externa data för att ge användarna – patienterna och vårdpersonalen – realtidsresultat och kontinuerligt förbättra prestandan och precisionen.

AI-agenter fungerar så att de tar in förfrågningar på mänskligt språk, omvandlar dem till kod och skickar dem sedan till organisationens datalager. Agenten använder en stor språkmodell för att förstå frågan och söker sedan i kunskapsbasen efter relevanta data. Den rangordnar innehållet efter semantisk relevans, slår samman det mest relevanta innehållet med frågan till ett sammanhängande svar, och skickar sedan svaret och det innehåll som användes som underlag till frågeställaren.

På en grundläggande nivå använder AI-agenter inom hälso- och sjukvården artificiell intelligens för att minska både vårdpersonalens och den administrativa personalens arbetsbörda, vilket ger dem utrymme att fokusera mer på patientkontakt, beslutsfattande på högre nivå och förbättringar av arbetsprocesser.

På en mer avancerad klinisk nivå kan AI-agenter analysera stora mängder data från vårdinformationssystem, medicinska forskningsdatalager, författningssamlingar och andra källor för att bistå vid diagnostisering och personanpassning av behandlingsplaner utifrån patientens bakgrund och andra faktorer. Agenterna använder sig av prediktiv analys för att bearbeta och tolka stora datauppsättningar, både historiska och aktuella, för att hjälpa vårdpersonal att göra mer välgrundade val och förbättra patientutfall.

En agent kan till exempel ta historiska data om sjukdomsutbrott och tolka dem mot mönster för aktuella laboratorievärden. Om agenten identifierar ett kluster av vissa värden hos en grupp människor kan den ge vårdpersonalen insikter och prognoser angående ett möjligt förestående utbrott. Den agent som har i uppgift att analysera aktuella datauppsättningar kan be en annan agent om regionala eller nationella data och kommer att behöva veta vilka tröskelvärden som finns och vilken som är brytpunkten för ett utbrott. En annan grupp agenter kanske får i uppgift att sammanställa data från ett datalager med mammografibilder, vilket kan visa på det typiska sjukdomsförlopp som kan kopplas till en specifik sorts mammografibild. Agenterna kan sedan jämföra denna datauppsättning med en enskild patients mammografibild och på så sätt hjälpa till att fastställa hur ett tillstånd kan komma att utvecklas och vilka behandlingsalternativ som läkaren har att välja mellan.

Viktiga lärdomar

• Läkare uppger fortfarande att de upplever en hög stressnivå kopplad till den mängd administrativt arbete som de förväntas utföra. AI-agenter kan bidra till att minska en stor del av denna stress genom att fungera som digitala assistenter som är integrerade i organisationens vårdinformationssystem.
• AI-agenter för hälso- och sjukvården kan stödja en mer kostnadseffektiv och produktiv verksamhet genom att effektivisera och automatisera administrativa processer.
• Även om en AI-agent för användaren kan te sig som en enskild entitet kan det finnas dussintals agenter bakom kulisserna med så vitt skilda uppgifter som att analysera provresultat, hantera receptförnyelser eller ge en läkare specifika rekommendationer angående en patients tillstånd.

Detta är AI-agenter för hälso- och sjukvården

AI-agenter för hälso- och sjukvården är digitala assistenter som bidrar till bättre interaktion mellan patienter och vårdpersonal genom en kombination av sjukvårdsinsikter och gränssnitt för röst, chatt och textmeddelanden.

AI-agenter för vården är inte fristående program, utan byggs in i administrativa och kliniska arbetsflöden. Inom exempelvis patientregistrering kan en agent automatisera arbetet med att fylla i långa repetitiva formulär. En läkare kan anropa agenter före ett besök och be om en kort genomgång av patienten på sin enhet för att bekanta sig med dennes sjukdomshistoria, senaste provresultat och sökorsak på väg till undersökningsrummet. (Det är ett exempel på när en ledande agent sammanför information från andra specialiserade agenter för att skapa en enhetlig rapport.) Läkare kan också anropa AI-agenter under patientbesök. En agent kan då, med patientens tillåtelse, lyssna på samtalet mellan patienten och läkaren och automatiskt skapa en sammanfattning av vad som diskuterades och beslutades. AI-agenter för hälso- och sjukvården kan också tränas på datauppsättningar som är specifika för ett tillstånd eller en sjukdom så att läkare kan dra nytta av det allra bredaste spektrumet av klinisk kunskap när de behandlar sina patienter.

I praktiken kommer förmodligen det största värdet med AI-agenter inom vården, åtminstone inledningsvis, att vara deras förmåga att avlasta vårdpersonalen med manuell datainmatning så att de kan fokusera på patienten och använda sin medicinska kunskap och mänskliga intuition. Även om utbrändheten hos läkare är på väg nedåt efter pandemin är det fortfarande nästan hälften av läkarna som uppger att de upplever minst ett symtom, enligt American Medical Association. En stressfaktor är den stora mängd administrativt arbete som de förväntas utföra.

AI-agenter kan också öka patienternas delaktighet genom att vården blir konsekvent tillgänglig och individanpassad. Vårdpersonalen kan till exempel be en agent hjälpa patienterna att orientera sig i vårdsystemet, bland annat genom att leta upp rätt mottagning, förklara remisser och försäkringsskydd eller hjälpa till att boka besök. Agenter kan tränas på beslutsträd som har godkänts av vårdpersonal för att kunna guida patienterna till den typ av vård som är lämpligast. Agenten kan till exempel ställa frågor, lyssna på symtom och erbjuda vägledning om egenvård eller rekommendera patienten att uppsöka en akutmottagning.

AI-agenter kan också förbättra vården på landsbygden genom att överbrygga de långa avstånden. Till exempel kan AI-agenter förenkla samordningen mellan vitt skilda tjänster såsom uppföljningar, remisser, transportresurser, alternativ för hemsjukvård och olika samhällsinsatser. De kan tolka dataströmmar från medicinsk utrustning i hemmet som till exempel blodtrycksmanschetter, blodsockermätare och pulsoximetrar och uppmärksamma läkare endast när vissa tröskelvärden uppnås eller om oroväckande trender observeras.

En annan fördel med AI-agenter är att de kan hjälpa till att anpassa åtgärdskoder efter försäkringsbolagens riktlinjer så att vårdpersonal får ersättning för den vård de ger. Det är en viktig aspekt med tanke på att vårdgivare i USA har en genomsnittlig vinstmarginal på bara 4,5 % enligt översiktsrapporten över nationella sjukhus från Kaufman Hall som publicerades i november 2024.

Eftersom AI-agenter kräver intensiv datorkraft, mycket mer än någon vårdgivare kan ha lokalt, så måste de köras i molnet. Molnet ger också vårdgivare tillgång till stora språkmodeller som har tränats på medicinska datauppsättningar. Ett annat alternativ är att träna dem på privata datauppsättningar i ett privat moln så att organisationen inte förlorar kontrollen över sina data. Molntjänster är nödvändiga för de interoperabla system som krävs för AI-agenter. Dessa system kan använda olika maskinvara, programvara, dataformat och lagring men ändå fungera tillsammans som interoperabla nätverk. Eftersom vården för en enskild patient vanligtvis spänner över flera olika vårdgivare och system, och eftersom patientsäkerhet, sekretess och regelefterlevnad är beroende av ett snabbt och spårbart informationsflöde, behöver hälso- och sjukvårdsbranschen interoperabla system. Dessa system kopplar samman data från vårdgivare, försäkringsbolag och lokala hälsoorganisationer och hjälper forskare och andra intressenter att fatta beslut som baseras på korrekt information.

Betydelsen av AI-agenter inom hälso- och sjukvården

Hälso- och sjukvården befinner sig ännu på ett tidigt stadium av införandet av AI-agenter på grund av branschens komplexitet och lagar som styr hur de får användas. Till exempel kan en uppgift som att förnya ett recept verka som klippt och skuren för att automatiseras, men agenten behöver först ta ställning till om det är säkert att ge ytterligare doser av läkemedlet utan att patienten nyligen har undersökts på en mottagning eller haft ett telefon- eller videobesök. När de implementeras korrekt har dock AI-agenter potentialen att frigöra vårdpersonal från datainmatningsuppgifter, förbättra graden av och korrektheten hos ersättning för utförd vård och förbättra beslutsfattandet inom vården. (Mer om dessa och andra fördelar kommer längre ned.)

Hur fungerar AI-agenter inom hälso- och sjukvården?

Vårdgivare kan använda en kombination av olika agenter snarare än en enskild agent. Varje agent är utformad att utföra en specifik uppgift, som till exempel att boka besök, förhandsregistrera patienter, förbereda vårdpersonalen, registrera och sammanfatta information från undersökningar eller hantera uppföljning för patienter. De fungerar så att de utnyttjar ett enormt kunskapslager från både interna källor (bland annat patientjournaler) och externa källor för att känna igen mönster och förstå användarnas behov.

Detta är standardplaneringsprocessen för att skapa ett agentiskt AI-system och dess kopplade uppsättning AI-agenter:

• Det agentiska AI-systemet programmeras i enlighet med organisationens mål, och dessa prioriteras så att kritiska åtgärder ges företräde.
• Systemet tränas på de interna och externa data som behövs för att kunna hantera förfrågningar, och konverterar rådata till användbara data.
• Det agentiska AI-systemet arbetar mot organisationens mål genom att fördela uppgifter till olika AI-agenter. Agenterna övervakar sin egen precision och spårar åtgärder och deras utfall. De justerar sina uppgifter vid behov baserat på mänsklig återkoppling och förändrade omständigheter och matar tillbaka dessa data i det agentiska AI-systemet.
• Det agentiska AI-systemet mäter framgångar mot de ursprungliga målen, identifierar områden som behöver förbättras och införlivar ny information och mänsklig återkoppling i kunskapsbasen för att ständigt kunna förbättra sin prestanda.

Hur förändras hälso- och sjukvården av AI-agenter?

AI-agenter kan minska den administrativa bördan, förbättra vårdsamordningen och utöka tillgången till vård i områden med otillräckliga resurser. De sammanfattar forskning och effektiviserar arbetsflöden så att vårdpersonalen kan fokusera på beslutsfattande och relationen med patienten. Dessutom förbättrar de patientupplevelsen genom att patienterna får en tillförlitlig ”assistent” som hjälper dem att hitta rätt i det komplexa vårdsystemet och uppnå bättre hälsoutfall. AI-agenter kan göra vården mer lättillgänglig, mer kontinuerlig mellan besöken och mindre administrationstyngd. Och även om patienterna kommer att uppfatta AI-agenter som en enhetlig källa till hjälp och kunskap finns det egentligen många olika agenter som alla har fått i uppgift att hantera olika delar av vårdresan. Dessa agenter kommer troligen från flera olika leverantörer med expertis inom olika specifika områden.

Fördelar med AI-agenter inom hälso- och sjukvården

AI-agenter kommer att kunna gynna vårdgivare och deras patienter framför allt på två sätt: genom att bidra till att förbättra kliniskt beslutsfattande och behandlingar och genom att minska kostnaderna för och bördan av administrativa uppgifter. Fortsätt läsa för att få veta mer om dessa och andra fördelar.

• Stöd för vårdpersonal. AI-agenter kan bistå läkare vid beslutsfattande genom att tillhandahålla en översikt av patientens bakgrund före besök och ge dem tillgång till maskininlärningsverktyg som har tränats på specifika uppsättningar kliniska data. En onkolog med en lungcancerpatient kan till exempel be AI-agenten att sammanställa data från flera platser – kanske den senaste kliniska forskningen om tillståndet, laboratorierapporter, datortomografibilder och patientens egenrapporterade vanor och livsstil – och skapa en prediktiv analysmodell som kan användas som vägledning vid val av behandling. Agenter kan också hjälpa till att minska utbrändheten hos vårdpersonal och administratörer genom att vissa manuella datainmatningsuppgifter försvinner.
  
  St. John’s Health använder AI-agenter för att underlätta för läkare att hinna klart med sina journalanteckningar i tid. Läkare kan ta med sig sin mobila enhet in i undersökningsrummet och, med patientens tillåtelse, aktivera en AI-funktion som lyssnar i bakgrunden. Agenten går igenom konversationen och identifierar information som rör vårdkontinuitet och fakturering och skapar sedan en tydlig och koncis digital sammanfattning.
• Minskade kostnader. Med rörelsemarginaler som kan vara så låga som under 5 % är det nödvändigt för vårdgivare att hålla efter sina kostnader. Genom att använda AI-agenter för att automatisera och effektivisera fakturering, kodning och processer för att få ersättning från försäkringsbolag kan vårdgivare sänka sina administrativa kostnader utan att tumma på vårdkvaliteten.
• Förbättrad diagnostik. AI-agenter kan främja korrektare diagnoser genom att ge vårdpersonal kortfattade sammanfattningar om patienters sjukdomshistorik (och till och med genomiska data), relevant medicinsk forskning och data som har registrerats från patienternas medicintekniska utrustning, liksom analyser av bilder från röntgen, datortomografi och magnetisk resonanstomografi.
• Individanpassad behandling. Med hjälp av data från många olika källor kan samverkande AI-agenter hjälpa till att skapa individanpassade behandlingsplaner som sedan granskas och godkänns av vårdpersonal. AI-agenter kan också ta hänsyn till sensordata från personlig medicinsk utrustning och varna vårdpersonalen om resultaten ligger utanför gränsvärdena.
• Ökad effektivitet. Läkare tillbringar i genomsnitt omkring 15 minuter med en patient, för att sedan behöva ytterligare 15–20 minuter för att uppdatera patientjournalen. Genom att automatisera journaluppdatering och kodning av behandlingar för ersättningsändamål kan AI-agenter frigöra tid för läkarna som i stället kan läggas på att interagera med patienter och arbeta med kliniskt beslutsfattande i tvärprofessionella vårdteam.
  
  Med hjälp av AI-agenter flödar läkaranteckningarna på Billings Clinic automatiskt in i patientjournalen, vilket innebär en avsevärd effektivisering. Mottagningen uppger att de har lyckats korta den genomsnittliga dokumentationstiden med 37,59 % och att den genomsnittliga tid per patient som läkare lägger på patientjournalen har minskat med 16,69 %.
• Övervakning i realtid. Genom att ansluta till verktyg för fjärrövervakning av patienter, såsom smarta klockor, enheter för hjärtövervakning och blodsockermätare, kan AI-agenter följa patienters hälsa kontinuerligt. I stället för att bara förlita sig på information som har samlats in under mottagningsbesök eller oplanerade besök på akuten kan läkare som ett resultat av detta få tillgång till en stadig ström av hälsodata som kan analyseras och tolkas av AI-agenten. Läkaren kan få endast de varningar som kräver åtgärder. Denna typ av realtidsövervakning kan också bidra till att patienter blir mer engagerade i sin egen hälsa, eftersom AI-agenten kan konfigureras att kommunicera med dem på naturligt språk.
• Snabbare läkemedelsutveckling. En läkare kan omöjligt känna till varenda klinisk prövning som skulle kunna vara till nytta för hens patienter. AI-agenter kommer att kunna följa kliniska prövningar kontinuerligt och uppmärksamma läkare på när det finns en som passar en specifik patients diagnoser och sjukdomsbakgrund. Detta skulle kunna leda till ökad takt i forskningen kring och upptäckandet av nya behandlingar.
• Ökad tillgänglighet. Interaktiva AI-agenter använder naturligt språk för att göra det lättare för patienter att ta kontrollen över sin vård. Patienter kan till exempel fråga en agent om ett symtom, be en agent att boka ett besök eller få påminnelser från en agent om att förnya recept.
  
  Ledningen vid AtlantiCare, ett nätverk av vårdinrättningar i New Jersey, förväntade sig förbättringar i verksamheten när de implementerade AI-agenter. Vad de inte hade väntat sig var den positiva effekt det hade på patientnöjdhetssiffrorna. AtlantiCare använder också AI-agenter för att skapa anteckningar på flera olika språk för att kunna ge bättre stöd till patienter som inte pratar engelska.
• Prediktiva insikter. AI-agenter som använder prediktiv dataanalys skulle kunna göra det lättare för läkare att förutsäga medicinska tillstånd och hälsorisker för patienter, och utifrån det skräddarsy behandlingsplaner.

Komponenter hos AI-agenter inom hälso- och sjukvården

AI-agenter använder flera olika resurser för att utföra sitt arbete beroende på agentens specifika roll i vårdmiljön. En agent avsedd för patientinteraktion samtalar med patienter och använder då olika källor för patientuppgifter och andra data för att kunna svara på frågor och ge stöd i livsstilsfrågor. En annan agent lyssnar på en undersökning och identifierar den specifika information som behövs för att uppdatera patientjournalen. Vissa agenter svarar bara på förfrågningar från andra agenter. Till exempel kan en agent med ansvar för att sammanfatta en behandlingsplan kontakta en agent som förstår laboratorievärden och en annan som kan tolka radiologiska bilder. De flesta AI-agenter behöver en avancerad kombination av följande komponenter:

• Perception. AI-agenter för hälso- och sjukvården använder ljud- och videoinspelning för att samla in information från omgivningen, exempelvis en läkares undersökningsrum, och omvandla dessa data till format som kan matas in i patientens elektroniska journal och användas av läkaren för att rekommendera en behandling.
• Handling. Denna komponent handlar baserat på analyser, insikter och direktiv från agenter. Agenter kan interagera med sin omgivning, till exempel genom att ge en läkare en besökssammanfattning, ge förslag på möjliga diagnoser eller rekommendera behandlingar som tar hänsyn till hela patientens historik. Dessutom kan en agent chatta med en patient som inte befinner sig på vårdinrättningen och påminna om läkemedel eller ge förslag på nyttiga livsstilsval.
• Användbarhet. För att fastslå hur effektiv en AI-agent är kan vårdgivare mäta hur väl agenten uppnår sina mål. Kriterierna kan till exempel innefatta patientutfall, användarnöjdhet och nivån av korrekthet i dess kliniska rekommendationer.
• Inlärning. AI-agenter kan använda mänskliga återkopplingsslingor för att förbättra sina resultat, till exempel genom att notera vilka uppsättningar egenutvecklade data och frågor som ger de bästa resultaten. Agenter kan också bli bättre på sina uppgifter efterhand om de får ytterligare träning eller nya datauppsättningar. När läkare bekräftar den analys eller de rekommendationer som AI-agenten ger kan denna använda dessa data som vägledning för kommande åtgärder.
• Resonemang. När en AI-agent använder både förvärvade och lagrade data kan den använda tekniker för att resonera för att tolka dessa data, förutsäga sannolikheten för vissa utfall och erbjuda alternativ som läkare kan använda för att fatta välgrundade beslut om bästa åtgärd för en patient.
• Minne. En AI-agents minnesmodul lagrar inte bara patientuppgifter och medicinsk forskning, utan lär sig också av användaråterkoppling för att löpande förbättra sina vårdrekommendationer.

Viktiga användningsområden för AI-agenter inom hälso- och sjukvården

När AI-agenter används på bästa sätt inom hälso- och sjukvården drar man nytta av AI:ns förmåga att analysera stora volymer data för att förbättra patientvården och minska administrativa utgifter. De bästa användningsfallen är de som möjliggör för agenten att lära sig med tiden. Följande användningsområden är centrala:

1. Hjälp med att ställa diagnos. AI-agenter kan hjälpa vårdpersonal att ställa korrektare diagnoser genom att analysera medicinska data – till exempel provresultat, digitala bilder, patienthistorik och medicinsk litteratur – för att hjälpa till att identifiera olika tillstånd och sjukdomar.
2. Behandlingsrekommendationer. AI-agenter kan hjälpa läkare att skräddarsy behandlingsplaner utifrån patientens behov, den senaste medicinska forskningen, kliniska riktlinjer och beprövad erfarenhet. Detta är enbart rekommendationer. När läkarna överväger agentens rekommendationer måste de välja den väg de tror kommer att ge det bästa utfallet utifrån egen erfarenhet och eget omdöme.
3. Prediktiv analys. Genom att data som exempelvis patientens ålder, kön, bostadsort, livsstil, hälsohistorik och till och med genomik tas med i beräkningen kan prediktiv analys hjälpa till att förutsäga sjukdomsrisker och patientutfall.
4. Analys av medicinska avbildningar. Agenter kan hjälpa till att upptäcka avvikelser på röntgen-, MRT- och DT-bilder och automatiskt skicka bilder till specialister för granskning, vilket kan leda till ökad diagnostisk precision.
5. Kliniskt beslutsstöd. Enligt en uppskattning skulle det ta 13 år för en läkare att läsa all den medicinska litteratur som ges ut under ett enda år. Därför kan vårdpersonal ha sådan nytta av generativa AI-agenter som kan ta in enorma mängder forskningsdata, sammanfatta dem och leverera relevanta rekommendationer utifrån en patients hälsostatus.
6. Upptäckt av nya läkemedel. Läkemedelsföretag använder AI för att gå igenom bibliotek över kemiska föreningar och sammanfatta forskningslitteratur om hälsa, data från kliniska prövningar, patientprofiler och till och med patienters basuppgifter. AI-agenter kan hjälpa till att påskynda upptäckten och utvecklandet av de mest lovande nya läkemedlen, även sådana som tidigare har avfärdats av mänskliga forskare som behandlingar för vissa tillstånd.
7. Patientövervakning. AI-agenter kan följa hälsodata från patienters kroppsburna enheter och annan medicinsk utrustning i hemmet och varna i realtid när blodtryck, blodsocker och andra värden når specifika nivåer. Dessutom kan de – vilket är ännu mer betydelsefullt – gå igenom de enorma datavolymer som genereras av medicinsk utrustning och ge vårdpersonalen endast den information som de behöver för att förbättra patientens vård på kort och lång sikt.
8. Virtuella hälsoassistenter. AI-drivna virtuella hälsoassistenter kan hjälpa till att svara på patienters frågor, ge dem vägledning och påminnelser som rör deras hälsa och hålla koll på deras hälsodata. Dessa verktyg, som är tillgängliga för allmänheten genom mobilappar eller webbsidor, kan kommunicera med patienter genom gränssnitt för naturligt språk och söka i stora hälsodatauppsättningar för att ge patienterna korrekta och uppdaterade svar.
9. Automatiserad administration. AI-agenter kan bidra till en effektivisering av besöksbokning, fakturering och redovisning, men också ge direkta svar på patienters administrativa frågor och hantera förfrågningar om receptförnyelse. De kan också automatisera välkomnandet av patienter, vilket frigör personal som kan fokusera på mer avgörande frågor.
10. Stöd för psykisk hälsa. Terapiappar med AI-stöd används för att behandla depression och ångest. AI-agenterna ”samtalar” med appanvändarna, ställer sådana frågor som en terapeut skulle ställa och identifierar språkelement (ord och fraser) i svaren som kan tyda på psykiatriska sjukdomstillstånd. De hjälper också patienterna att känna igen sina känslor och använda tekniker som minskar negativa tankemönster. Agenter med inriktning på psykisk hälsa är målstyrda och kan självständigt använda mänsklig återkoppling för att fatta beslut om bästa sättet att uppnå målen. Det kan till exempel vara att hjälpa patienten att stabiliseras, minska tankar på att skada sig själv eller minska sitt alkoholberoende. Denna typ av stöd kan vara särskilt värdefullt i områden där lämpliga alternativ för psykiatrisk vård saknas.
11. Tillgång till vård, hjälp att hitta rätt och patientdelaktighet. AI-agenter kan ges uppgiften att samla in sjukdomshistorik med hjälp av frågeformulär före besök och att hantera triagering, där en agent följer ett angivet beslutsträd för att avgöra om en patient ska hänvisas till egenvård, primärvårdsjour eller akutsjukvård. De kan hjälpa till med bokning, besökspåminnelser, förberedande instruktioner inför undersökning eller operation samt uppföljningssamordning. Inom ramen för eftervård kan de kontakta patienten för att undersöka hur väl hen följer sina instruktioner och påminna om medicinering.
12. Patientadministration och försäkringshantering. AI-agenter kan effektivisera processen för förhandsgodkännande genom att sammanställa obligatorisk dokumentation och skapa utkast till ansökningar som sedan kan granskas. De kan också ge stöd för ersättningsanspråk och kodning genom att föreslå koder, flagga för dokument som saknas och hantera verifieringskedjor. Vid avslag kan agenter sammanställa skälen, rekommendera nästa steg och skapa utkast till överklaganden för att påskynda en lösning.
13. Vårdsamordning mellan olika vårdmiljöer. AI-agenter kan bistå vid vårdöverföringar genom att hålla reda på uppgifter efter utskrivning som exempelvis uppstart av hemsjukvård eller leverans av utrustning. De kan också hantera remisser genom att bekräfta att obligatoriska förutsättningar är uppfyllda och skicka påminnelser till berörda parter vid behov.
14. Populations- och folkhälsa. AI-agenter kan hjälpa till att identifiera luckor i vården inom olika samhällsgrupper – exempelvis försenade vaccinationer eller screeningar – och utifrån detta prioritera vilka som ska kontaktas. De kan också upptäcka signaler – allt från skolfrånvaro till offentliga inlägg på sociala medier – som tyder på ett sjukdomsutbrott. Dessutom kan agenter generera informationsmaterial som är specifikt för en patient eller en samhällsgrupp och mäta effektiviteten genom att spåra hur många som reagerar.
15. Information till patienter. AI-agenter kan tillhandahålla individanpassat informationsmaterial på patientens valda språk, hjälpa patienter att orientera sig bland ersättningsnivåer och försäkringsskydd, hitta vårdgivare som täcks av försäkringen och förklara de kommande stegen i processen. För kroniska tillstånd kan agenter ge uppmaningar angående kosthållning, träning och andra hälsorelaterade vanor, med tydliga skyddsmekanismer och riktlinjer för vad som ska rapporteras vidare.

Framtiden för AI-agenter inom hälso- och sjukvården

Större delen av de tidiga tekniska lösningar som användes inom hälso- och sjukvården var omständliga, tidskrävande och frustrerande för vårdpersonal på alla nivåer. Vårdpersonalen hade ansvar för att hålla reda på var olika datauppsättningar fanns lagrade och för att sammanställa dessa data för att få en heltäckande och korrekt bild av patienten. Att lätta denna administrativa börda har legat högst på dagordningen för flera hälso- och sjukvårdsteknikföretag eftersom den har bidragit till utbrändhet, tidiga pensionsavgångar och läkare som helt enkelt har lämnat yrket för andra, mindre stressiga arbeten. AI-agenter kommer med ett löfte om att lätta den bördan och samtidigt minska antalet feldiagnoser, möjliggöra för läkare att ägna mer tid åt sina patienter, förbättra hälsoutfall och bidra till att läkare får betalt i tid för de tjänster de utför.

Förbättra patienternas och vårdpersonalens upplevelse med Oracle

Genom sitt köp av vårdinformationssystemutvecklaren Cerner har Oracle utvidgat sin redan gedigna portfölj av produkter och tjänster inom hälso- och sjukvårdsteknik. Denna förstärks nu med Oracles djupgående expertis inom datahantering, molntjänster och molninfrastruktur samt AI. Oracle Health Klinisk AI-Agent kan hjälpa till i varje steg av patientens vårdresa, från listning till klinisk uppföljning. Genom att hela dokumentationsprocessen automatiseras och data synkroniseras med patientjournalen kan AI-agenten bidra till en bättre patientupplevelse och hjälpa till att förbättra diagnostik och behandling.

Vanliga frågor om AI-agenter inom hälso- och sjukvården

Hur kommer AI att användas inom hälso- och sjukvården?
Även om ingenting kan ersätta den kunskap, erfarenhet och intuition som begåvad vårdpersonal besitter, kan AI bli en pålitlig assistent som automatiserar bokning, incheckning och andra administrativa processer, sammanfattar information från undersökningar, ger underlag för diagnossättning och behandlingar och hjälper till att hantera uppföljningar med patienter.

Vilket AI-verktyg används inom hälso- och sjukvården?
De vanligast förekommande AI-verktygen är än så länge assistenter baserade på generativ AI som kan bidra till en mer korrekt dokumentation på kortare tid och minska vårdpersonalens administrativa börda.

Vilka typer av AI-agenter finns det?
Bland AI-agenter finns enklare reaktiva agenter som reagerar på indata utan att ta hänsyn till den bredare kontexten, modellbaserade reaktiva agenter som använder en modell av den miljö där de ska användas för att bedöma effekten av åtgärder innan de ger en rekommendation, målbaserade agenter som tar hänsyn till långsiktiga mål och ger rekommendationer utifrån denna information, funktionsbaserade agenter som utför en enskild funktion och lärande agenter som anpassar sin aktivitet efter hand utifrån sina interaktioner med användarna.

Vilken AI är vanligast inom hälso- och sjukvården?
Även om AI har börjat anta många olika roller hos olika vårdgivare är de vanligaste användningsområdena analys av provresultat, sammanfattning av besök samt tolkning av pappersformulär och inskannade bilder, som exempelvis röntgen- eller datortomografibilder.