FLARE: система для оценки окупаемости ИИ в здравоохранении
Научная группа представила систему FLARE, предназначенную для оценки экономической целесообразности применения искусственного интеллекта в здравоохранении. Работа опубликована в репозитории arXiv.
Авторы отмечают, что большинство исследований ИИ в медицине фокусируются на точности моделей, но не отвечают на вопрос, оправдано ли их использование с финансовой точки зрения в реальных клинических условиях.
FLARE объединяет методы нечеткой логики, тайм-драйвного учета затрат и анализа возврата инвестиций. Это позволяет оценить стоимость клинических услуг, затраты на разработку и эксплуатацию ИИ, а также экономические последствия интеграции в рабочие процессы.
В качестве демонстрации авторы провели раннюю оценку технологии для выявления окклюзии крупных сосудов при ишемическом инсульте на основе компьютерной томографии. Модель позволила объединить затраты традиционного пути и экономию от использования ИИ.
Расчеты показали, что точка безубыточности составляет примерно 3992 пациента в год. При типичном объеме около 5000 пациентов в год первый год работы дает положительный возврат инвестиций.
Также выяснилось, что экономический эффект зависит не только от алгоритма, но и от таких факторов, как количество пациентов, время верификации, выбор инфраструктуры и организация рабочих процессов.
По словам исследователей, FLARE — это прозрачный и практичный инструмент для ранних этапов оценки внедрения ИИ. Он помогает врачам, администраторам и чиновникам понять, когда применение ИИ экономически оправдано, и где можно улучшить операционную эффективность.
