Wyzwania i metody pomiaru zwrotu z inwestycji w sztuczną inteligencję w ochronie zdrowia

W ostatnich latach obserwujemy wzrost zainteresowania wdrażaniem narzędzi sztucznej inteligencji (AI) w sektorze ochrony zdrowia. Coraz więcej organizacji medycznych rozważa przejście od pilotażowych projektów do szeroko zakrojonych programów transformacji opartych na AI. Kluczowym zagadnieniem pozostaje ocena, czy inwestycje w te technologie przynoszą wymierne korzyści, które uzasadniają dalsze nakłady finansowe.

Wielkie firmy ubezpieczeniowe, takie jak UnitedHealth Group, planują inwestycje rzędu miliardów dolarów w rozwiązania AI obejmujące różne obszary działalności, od automatyzacji procesów biurowych po wsparcie w świadczeniu opieki zdrowotnej. Podobne działania podejmują konkurenci, m.in. Humana i Centene. Według raportu Productive/Edge z 2026 roku, na każde zainwestowane 1 dolara w narzędzia AI przypada około 3,20 dolara zwrotu w ciągu 14 miesięcy. Ponadto, organizacje osiągają średnio 147% zwrotu z inwestycji w ciągu trzech lat, a 45% firm notuje pozytywny i mierzalny ROI już w ciągu pierwszych 12 miesięcy.

Jednak nie wszystkie badania prezentują tak optymistyczne wyniki. Raport MIT z poprzedniego roku wskazał, że niemal 95% pilotażowych projektów AI nie przynosi wymiernych korzyści finansowych. Z kolei analiza McKinsey wykazała, że około 80% firm inwestujących w generatywną AI nie odnotowało istotnego wpływu na wyniki finansowe.

Tradycyjne metody pomiaru ROI a specyfika AI w ochronie zdrowia

Różnice w wynikach badań podkreślają problem z zastosowaniem klasycznych metod oceny zwrotu z inwestycji do innowacyjnych technologii, takich jak AI. Wartość generowana przez te narzędzia może mieć charakter nietradycyjny i wymagać nowych sposobów pomiaru. Przykładem jest ambient scribing, czyli automatyczne wspomaganie dokumentacji medycznej przez AI. Badanie opublikowane w JAMA wykazało, że wdrożenie tej technologii wiązało się ze skróceniem czasu pracy z elektroniczną dokumentacją medyczną o 13,4 minuty oraz o 16 minut czasu dokumentacji na wizytę, a także zwiększeniem liczby wizyt tygodniowo o 0,49 na lekarza.

Inne badania dotyczące radiologii wskazały na zmniejszenie czasu interpretacji obrazów medycznych dzięki AI. Czas analizy zmian w tomografii komputerowej mózgu skrócił się o 11,23%, w przypadku zmian płuc o 52,82%, a analiza rozmazów krwi obwodowej została przyspieszona o 61%. Chociaż te oszczędności czasowe nie zawsze przekładają się na bezpośrednie oszczędności kosztów lub znaczący wzrost liczby obsłużonych pacjentów, stanowią istotny element oceny wartości AI w medycynie.

Znaczenie satysfakcji lekarzy i kontekst wdrożeń AI

Ważnym aspektem pomiaru zwrotu z inwestycji w AI jest wpływ na satysfakcję lekarzy. Przy średniej liczbie 17-22 pacjentów dziennie, oszczędność kilku minut na każdej wizycie może poprawić jakość pracy medyków. Chociaż nie przekłada się to bezpośrednio na możliwość przyjęcia większej liczby pacjentów, to jednak może mieć znaczenie w kontekście wysokiego poziomu wypalenia zawodowego wśród personelu medycznego.

Wdrażanie narzędzi AI staje się coraz powszechniejsze w programach edukacji medycznej oraz w codziennej pracy szpitali. W związku z tym, w niedalekiej przyszłości technologie te mogą stać się standardem nowoczesnej praktyki medycznej. Organizacje, które nie zdecydują się na ich implementację, mogą napotkać trudności w przyciąganiu i utrzymaniu wykwalifikowanych pracowników.

Warto podkreślić, że marże operacyjne szpitali i systemów ochrony zdrowia w USA są bardzo niskie. Mediana marży operacyjnej wyniosła -0,1% w 2023 roku, wzrosła do 1,6% w 2024 roku, spadła do 1,0% w 2025 roku, a na początku 2026 roku wyniosła 0,4%. W takich warunkach inwestycje na poziomie miliardów dolarów muszą być poprzedzone dokładną analizą zwrotu z inwestycji.

W związku z tym, organizacje medyczne muszą dostosować tradycyjne modele finansowe i metody oceny inwestycji do specyfiki nowoczesnych technologii, takich jak AI. Konieczne jest precyzyjne określenie, czym jest „wartość” w kontekście współczesnej medycyny i wdrożeń technologicznych.

Przedstawione informacje pokazują, że pomiar zwrotu z inwestycji w AI w ochronie zdrowia wymaga uwzględnienia zarówno wymiernych oszczędności czasu i kosztów, jak i aspektów jakościowych, takich jak satysfakcja personelu medycznego. Wdrażanie tych technologii jest coraz bardziej powszechne, a ich rola w codziennej praktyce medycznej będzie się rozwijać.