Почему исключение людей из ухода может подорвать результаты

      Версия питч-дека цифрового здравоохранения выглядит примерно так: ИИ заменяет клинициста, затраты снижаются, доступ расширяется, результаты улучшаются, все выигрывают. Питч оказался эффективным. Венчурный капитал вложил миллиарды в компании, основанные на предположении, что удаление людей из процесса ухода возможно и желательно. У этого предположения есть проблема, и у проблемы есть цифра.

      Рубен Сандовал Давила, соучредитель и технический директор Avena Health

      Два процента. Это доля активных пользователей, оставшихся через три месяца на платформе клинического питания, которая, согласно собственным внутренним данным, ранее удерживала 40% пациентов в течение одиннадцати месяцев и более. Платформа — Avena Health. Человек, который создал автоматизацию, наблюдал, как она проваливается, а затем перестроил архитектуру вокруг провала, — это Рубен Сандовал Давила, соучредитель и технический директор компании. Данные не были независимо проверены, но специфичность утверждения и тот факт, что Сандовал сам рассказывает эту историю как о своей ошибке, придают ей достоверность, которой более округлые цифры не имели бы.

      Этот показатель вызывает дискомфорт в отрасли, потому что он исходит изнутри. Сандовал не наблюдал за экспериментом автоматизации кого-то другого издалека и не публиковал критику. Он проводил эксперимент на своем собственном продукте, с собственными пользователями, и результаты были однозначными. Полная автоматизация уничтожила вовлеченность пациентов. ИИ выполнял свои клинические функции правильно. Пациенты уходили.

      «Здравоохранение не масштабируется, потому что поставщики ограничены временем, а не спросом», — сказал Сандовал. «То, что мы строим, изменяет это ограничение. Вместимость поставщика не ограничена навыками или желанием. Она ограничена административными затратами, связанными с каждым взаимодействием с пациентом. Уменьшите эти затраты разумно, и тот же поставщик сможет управлять значительно большим количеством пациентов, не ухудшая качество любого отдельного взаимодействия».

      Это утверждение звучит как аргумент в пользу автоматизации. На самом деле это аргумент в пользу чего-то более конкретного и сложного для создания. Позиция Сандовала заключается в том, что узкое место реально, решение на основе ИИ частично верно, а то, что большинство компаний понимает неправильно, — это предположение, что эффективность и человеческое участие обратно пропорциональны. Его данные предполагают, что это не так. Самая эффективная версия его платформы, та, которая обеспечила 40% долгосрочную удерживаемость, — это та, которая сохраняет человеческих специалистов в процессе на определенных клинических точках взаимодействия, автоматизируя все остальное.

      «Полностью автоматизированные ИИ-системы часто сталкиваются с проблемами удержания», — сказал он. «Преимущество заключается в сочетании гиперперсонализации на уровне пациента с экспертным контролем».

      Суть не в том, что люди лучше ИИ в клиническом уходе. Дело в том, что пациенты ведут себя иначе, когда в их уходе участвует человек, даже когда компонент ИИ выполняет большую часть работы. Уровень удержания в 40% не является мерой клинического качества. Это мера поведения пациентов, и именно поведение пациентов определяет, выживет ли платформа цифрового здравоохранения после первого года.

      Это важно, потому что у индустрии цифрового здравоохранения есть проблема удержания, о которой она не говорит открыто. Потребительские приложения для здоровья всех видов, фитнес-трекеры, платформы психического здоровья, программы питания, инструменты управления хроническими заболеваниями имеют общий жизненный цикл: быстрое принятие, быстрое abandono. Анализ 2023 года, проведенный Институтом IQVIA, показал, что среднее приложение для цифрового здравоохранения теряет более трех четвертей своих пользователей в течение первых двух недель. Большинство компаний с венчурным финансированием в этой области сообщают о числах привлечения пользователей, а не о числах удержания по определенной причине. Числа привлечения выглядят хорошо. Числа удержания, в большинстве случаев, нет.

      Ответ отрасли на эту проблему заключался в том, чтобы удвоить усилия в области вовлеченности, заимствованных из потребительских технологий: геймификация, счетчики последовательностей, последовательности push-уведомлений, поведенческие подсказки. Ответ Сандовала был другим. Он задался вопросом, является ли проблема вовлеченностью вообще или это что-то более фундаментальное, связанное с отсутствием человеческих отношений в процессе ухода.

      Архитектура Сандовала решает эту проблему, рассматривая человеческого специалиста как стратегический актив в системе, а не как центр затрат, который нужно устранить. Специалист не делает все. Специалист выполняет те задачи, которые обеспечивают поведенческий результат, необходимый платформе: продолжение вовлеченности. ИИ справляется с остальным.

      «Агентства продают внимание через маркетинг», — сказал Сандовал. «Эксперты обеспечивают результаты. Преимущество заключается в том, чтобы дать каждому эксперту инструменты для владения, контроля и масштабирования их роста».

      Такое представление объясняет, почему платформа построена вокруг специалиста, а не вокруг пациента или самой платформы. Специалист является механизмом удержания. ИИ — это механизм эффективности. Архитектура удерживает оба в отношениях, которые Сандовал спроектировал, протестировал на своих собственных данных о провале и усовершенствовал за годы производственного развертывания.

      Последствия выходят за рамки какой-либо одной компании. Если самой важной нерешенной проблемой в цифровом здравоохранении является не клиническая емкость, а вовлеченность пациентов с течением времени, то компании, оптимизирующие полную автоматизацию, решают не ту проблему. Они создают продукты, которые эффективны, масштабируемы и пусты. Автоматизация работает. Пользователи уходят.

      Сандовал сейчас готовится протестировать эту тезу на рынке, где шумиха вокруг ИИ наиболее громкая, а проблема удержания наименее обсуждаемая. Alva Health, новая платформа, которую его команда запускает в Соединенных Штатах, построена на той же гибридной архитектуре, которая восстановила уровень удержания Avena после провала автоматизации. Рынок цифрового здравоохранения в США насыщен продуктами, которые обещают удалить человека из процесса. Сандовал входит на него с продуктом, разработанным на основе убеждения, что удаление человека — это именно то, что разрушает процесс.

      Цифра в два процента — это тот тип данных, с которым отрасль, построенная на нарративах автоматизации, предпочла бы не сталкиваться. Она предполагает, что самой важной переменной в цифровом здравоохранении является не то, сколько клинического рабочего процесса вы можете автоматизировать. Важно, остаются ли пациенты. У Сандовала есть ответ на этот вопрос, и ответ потребовал сначала построить неправильную вещь, честно измерить последствия и спроектировать архитектуру, которая воспринимает человеческое внимание так же серьезно, как и алгоритмическую эффективность.

      Отрасль может в конечном итоге прийти к тому же выводу. Вопрос в том, сколько кривых удержания должно обрушиться, прежде чем это произойдет.