Z perspektyw firmy McKinsey na rok 2026 i kolejne lata wynika, że usługi zdrowotne i technologie będą napędzać rozwój amerykańskiej opieki zdrowotnej, w miarę jak generatywna sztuczna inteligencja staje się rdzeniem infrastruktury.
Według firmy McKinsey, której prognozy dotyczące amerykańskiej opieki zdrowotnej do 2026 r. i później wskazują, że technologia jest obecnie głównym czynnikiem napędzającym wyniki sektora, AI szybko staje się motorem wzrostu opieki zdrowotnej.
Ten gigant doradczy oczekuje, że usługi i technologie medyczne pozostaną najszybciej rozwijającym się segmentem, a platformy oprogramowania będą miały coraz większe znaczenie dla sposobu, w jaki świadczeniodawcy i płatnicy funkcjonują w złożonym, bogatym w dane środowisku.
Generatywna sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są katalizatorami, automatyzującymi przepływy pracy, wzmacniającymi łączność i przekształcającymi dane w użyteczne wnioski (actionable insight).
Przyspieszenie adopcji AI
Tło gospodarcze wymusza tempo. Branżowy wskaźnik EBITDA jako udział w krajowych wydatkach na opiekę zdrowotną spadł z 11,2% w 2019 r. do 8,9% w 2024 r., obniżając marże w obliczu wyższego wykorzystania usług i presji na refundację.
Inwestycje koncentrują się tam, gdzie dźwignia cyfrowa jest największa – w usługach i technologiach medycznych, aptekach specjalistycznych oraz opiece pozaszpitalnej (non-acute care) – ponieważ organizacje wykorzystują AI do outsourcingu złożonych zadań i reengineeringu procesów.
W efekcie dyskusja przeniosła się od programów pilotażowych do platform, a AI jest osadzana w operacjach płatników, wydajności świadczeniodawców i przeprojektowywaniu świadczenia opieki.
Filtr adopcji również się zacieśnia.
„Adopcja będzie faworyzować rozwiązania, które są mierzalne, możliwe do wdrożenia i zmniejszają obciążenia – zwłaszcza w środowiskach niedofinansowanych (under-resourced), gdzie programy finansowania mogą przyspieszyć modernizację” – mówi Brian Litten, współzałożyciel i partner zarządzający w Saltgrass. Strategicznie liderzy ochrony zdrowia muszą działać na dwóch prędkościach: krótkoterminowej odporności i długoterminowej transformacji. AI znajduje się w centrum obu tych agend.
W perspektywie krótkoterminowej pozwala to na obniżenie kosztów administracyjnych, stabilizację operacji i złagodzenie obciążenia personelu. W dłuższej perspektywie umożliwia tworzenie nowych modeli opieki i wyceny, bardziej precyzyjne zarządzanie zdrowiem populacji i prawdziwie interoperacyjne ekosystemy.
Kolejna faza rozwoju amerykańskiej opieki zdrowotnej nie będzie zdefiniowana wyłącznie przez wzrost wydatków, ale przez inteligentniejsze systemy, w których AI jest tkanką łączną zamieniającą presję operacyjną w trwałą produktywność i lepsze wyniki.
Michael Dreher, członek rady doradczej w SiMLQ, podkreśla imperatyw operacyjny:
„AI nie jest już tylko teorią. Od uprzedniej autoryzacji i cyklu przychodów po optymalizację personelu i realizację łańcucha dostaw, opieka zdrowotna wreszcie widzi technologię stosowaną tam, gdzie ma to największe znaczenie – usuwając tarcia ze złożonych, ręcznych przepływów pracy, które wysysają wydajność i obciążają morale”.
Gdzie AI trafia obecnie
McKinsey przewiduje, że dla płatników ożywienie po 2027 r. będzie zależeć od przyjęcia nowych modeli opieki, zoptymalizowanych cen, partnerstw branżowych i transformacji zaplecza (back-end) opartych na AI.
Wizja ta już się urzeczywistnia poprzez w pełni zautomatyzowane przetwarzanie roszczeń (straight-through claims processing), które skraca czas cyklu i koszty administracyjne, modelowanie predykcyjne wyostrzające korektę ryzyka oraz uczenie maszynowe, które wykrywa oszustwa, marnotrawstwo i nadużycia, optymalizując jednocześnie operacje w obszarach takich jak centra kontaktowe i zarządzanie siecią.
Wycena oparta na danych i projektowanie produktów stają się koniecznością konkurencyjną w miarę jak zmienia się krajobraz regulacyjny i dynamika członkostwa.
Świadczeniodawcy napotykają na równoległe przeciwności – niestabilne koszty pracy, rosnące koszty nieopłaconej opieki (uncompensated care) i ewoluujące modele refundacji – ale pojawia się ścieżka do odbudowy marży, w miarę jak coraz więcej nieubezpieczonych osób przechodzi na ubezpieczenia sponsorowane przez pracodawcę.
Trwała poprawa wciąż będzie zależeć od zdyscyplinowanego zarządzania kosztami i ukierunkowanej adopcji technologii.
Poza programami pilotażowymi: AI jako infrastruktura
Najbardziej zmienia się nie tylko lista przypadków użycia AI, ale także rola, jaką sztuczna inteligencja odgrywa w przedsiębiorstwie. Modele ewoluują z samodzielnych programów pilotażowych w osadzoną infrastrukturę, która orkiestruje danymi w rozdrobnionych systemach, spełnia wymagania interoperacyjności i integruje się z istniejącymi przepływami pracy bez narzucania destrukcyjnego zarządzania zmianą.
Nacisk kładziony jest zdecydowanie na wyniki, które można zmierzyć – niższy koszt transakcji, mniej odmów, krótszy czas oczekiwania na należności (days in accounts receivable), lepsza przepustowość i wyższe zadowolenie personelu.
W tym środowisku wygranymi będą ci, którzy budują zaufanie na poziomie głębi klinicznej i operacyjnej.
Badania firmy McKinsey wskazują na dostawców i partnerów, którzy potrafią zademonstrować dokładność i bezpieczeństwo na poziomie klinicznym, płynnie zintegrować się z głównymi platformami i standardami danych, zapewnić przejrzyste i poddające się audytom modele pod rygorystycznym nadzorem (governance) oraz powiązać możliwości z twardym zwrotem z inwestycji (ROI) za pomocą jasnych, powtarzalnych wskaźników.
