مع تزايد اعتماد الذكاء الاصطناعي (AI) في مجال الرعاية الصحية، يغفل العديد من التقييمات جوانب هامة تختلف عن دقة النماذج. ولذلك، طورت دراسة جديدة إطارًا مبتكرًا يُعرف باسم فلير (FLARE)، وهو نظام يهدف إلى تقييم الجدوى الاقتصادية لتبني تقنيات الذكاء الاصطناعي.

يعتمد FLARE على دمج منطق فازي وتقنيات تحليل التكلفة المعتمدة على الوقت، مما يساعد في حساب تكاليف تقديم الخدمات السريرية وتكاليف تطوير وتشغيل الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى العواقب الاقتصادية لدمج الذكاء الاصطناعي تحت مستوى معين من عدم اليقين.

تُظهر دراسة حالة مبكرة حول تقييم التكنولوجيا الصحية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي والتي تركز على الكشف عن انسداد الأوعية الدموية الكبرى في مسار التصوير بالأشعة المقطعية عند إصابات السكتة الدماغية الحادة كيف يمكن لـ FLARE تقدير التكاليف المرتبطة بالمسار التقليدي، بما في ذلك تكاليف تطوير الذكاء الاصطناعي والتكاليف المستمرة، وكيفية توفير الخدمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي ضمن نموذج موحد.

وتشير النتائج إلى أنه من الممكن تحقيق عائد إيجابي على الاستثمار في السنة الأولى مع حجم سنوي نموذجي لحالات السكتة الدماغية يصل إلى حوالي 5000 مريض، مع تحديد عتبة التعادل بحوالي 3992 مريضًا في السنة. بالإضافة إلى ذلك، تبين الأبحاث أن الفوائد الاقتصادية لا تعتمد فقط على أداء الخوارزميات، بل أيضًا على حجم المرضى ووقت التحقق من النتائج وخيارات البنية التحتية وتصميم سير العمل.

يتيح إطار FLARE دعمًا فعالًا لاتخاذ القرارات لمقدمي الرعاية الصحية، والمديرين، وصانعي السياسة لتحديد التوقيت المناسب لنشر الذكاء الاصطناعي والعمليات التي قد تحسن القيمة.