인공지능이 CMS 이노베이션 센터의 지불 및 서비스 제공 모델에 사용되길 바라는 희망 아래 Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS)가 개최하는 'CMS AI Health Outcomes challenge’는 인공지능이 예후를 예측하고 환자를 건강하게 유지하는데 사용되는 방법을 시연할 기회를 마련한다. 챌린지에 AI 솔루션을 제출한 약 300개 이상의 기업 중 25개의 후보만 1차 선정을 통과했다. 2차 선정의 결과는 2020년 4월에 발표, 최종 우승 기업들은 2020년 9월에 발표될 예정이다.
머신러닝 기술을 질병의 조기 발견 목적으로 개발하는 ‘EarlySign’과 미국의 통합 보건 서비스 기관인 ‘Geisinger’의 joint proposal이 1차 선정을 통과했다. ‘의료진과 환자 empowerment로 부작용 감소 및 회피 가능한 재입원 방지’라는 Geisinger와 EarlySign의 공동 제안서는 고급 AI 및 머신러닝 알고리즘을 메디케어 관리 청구 데이터에 적용하기 위한 방안을 모색한다. 이는 퇴원 후 30일 이내의 계획되지 않은 병원 및 숙련된 간호시설(SNF) 입원이나 호흡부전, 수술 후 폐색전 또는 심혈관혈전증, 수술 후 패혈증 등의 부작용을 예측하는 모델의 개발로 이어질 수 있을 것이다.
EarlySign의 AlgoMarkers는 현재 고객이 낮은 GI 장애, 당뇨병 발생 전 단계, 만성 신장질환(CKD)과 같은 다운스트림 당뇨 합병증 등 위험성이 높은 환자를 식별하는 데 사용되고 있다. 회사의 머신러닝 접근법을 사용하여 개발된 알고리즘 모델은 국제적으로 인정받는 보건 기관과 병원에서 발표한 peer-reviewed 연구에 의해 검증되었다.
한편, 미국에서 매년 약 430만 건의 병원 진료비가 600억 달러 이상 발생하며, 예방 가능한 환자 부작용은 환자와 의료 시스템 모두에 추가적인 임상 및 재정적 부담을 안겨주고 있다.
