Krankenhäuser kämpfen mit der Einhaltung von Vorschriften, während CMS das AI-Playbook v4 einführt
Krankenhäuser könnten Schwierigkeiten haben, die neuen Richtlinien zu erfüllen, nachdem die zuständige Behörde die Version 4 ihres AI-Playbooks veröffentlicht hat. Dieses Playbook dokumentiert den sich entwickelnden Ansatz der Behörde zur Einführung von KI und bietet spezifische Leitlinien, Werkzeuge und Rahmenbedingungen für Führungskräfte, Projektteams sowie IT- und Sicherheitsfachleute.
Neue Anforderungen und Herausforderungen
Version 4 spiegelt den Übergang der Behörde von der frühen Erkundung von KI zur Schaffung einer grundlegenden Reife wider und wird durch bundesstaatliche Richtlinien sowie Rückmeldungen von Mitarbeitern der Behörde informiert. Das Playbook führt zwei Mandate ein, die für einige Krankenhauseinrichtungen herausfordernd sein könnten: Schutzmaßnahmen auf Eingabeebene für alle generativen KI-Anwendungen in der Patientenversorgung und nachverfolgbare Datenherkunft für jede Eingabe, Modellinteraktion und Ausgabe.
Folgen der Nichteinhaltung
Die Strafen für die Nichteinhaltung beruhen primär auf bestehenden Durchsetzungsmechanismen, wobei der Schwerpunkt auf Versäumnissen in der KI-Governance liegt. Zu den unmittelbaren finanziellen Bedrohungen gehören:
- Zahlungsreduzierungen/-verweigerungen: Wenn ein KI-Modell in einem Medicare-finanzierten Workflow verwendet wird und die erforderlichen Schutzmaßnahmen nicht vorhanden sind, kann die Behörde Zahlungen verweigern oder zurückfordern.
- Nichteinhaltung der Teilnahmebedingungen: Versäumnisse bei der Gewährleistung eines sicheren und qualitativ hochwertigen Umfelds könnten zu finanziellen Strafen und möglicherweise zum Verlust der Akkreditierung führen.
- Qualitätsprogrammstrafen: Nichteinhaltung könnte sich negativ auf die Leistung in Programmen auswirken und zu jährlichen Zahlungskürzungen führen.
Überwachung der Einhaltung
Die Behörde wird sich auf mehrere Überwachungsebenen stützen:
- Audits: Aktuelle Audits werden auf die spezifische Nachverfolgbarkeit von KI-Governance und Validierung ausgeweitet.
- Selbstberichterstattung: Krankenhäuser müssen wahrscheinlich die Einhaltung von KI-Sicherheitsstandards attestieren.
- Prüfung der Ansprüche: Modelle zur Überprüfung von Ansprüchen werden bereits eingesetzt, um Verschwendung und unangemessene Dienste zu identifizieren.
Anforderungen an die Datenherkunft
„Nachverfolgbare Datenherkunft“ verlangt von Krankenhäusern, eine vollständige und überprüfbare Aufzeichnung des Einflusses der KI zu führen. Dazu gehört die Nachverfolgung von Eingabedaten, der genauen Eingabeaufforderung, der Modellidentifikation, der KI-Ausgabe sowie jeglicher menschlicher Intervention.
Die Aufbewahrungsfrist für diese Dokumentationen sollte mindestens sechs Jahre betragen, um den gesetzlichen Anforderungen zu genügen.
Strategien zur Einhaltung der neuen Anforderungen
Krankenhaus-CIOs planen, ihre bestehenden EHR-integrierten KI-Systeme strategisch anzupassen, ohne ihre gesamte Technologieinfrastruktur neu aufzubauen. Zu den gängigsten Strategien gehören:
- Middleware/AI-Governance-Schicht: Eine Middleware kann zwischen bestehenden Systemen und KI-Modellen implementiert werden, um Eingaben, Modell-IDs und Ausgaben aufzuzeichnen.
- API-Standardisierung: CIOs fordern von KI-Anbietern, ihre Werkzeuge zu standardisieren, um die Nachverfolgbarkeit zu erleichtern.
- Partnerschaften mit EHR-Anbietern: CIOs drängen darauf, erforderliche Nachverfolgungen direkt in die Kernsysteme zu integrieren.
Kosten der Einhaltung
Die geschätzten Kosten für die Einhaltung der neuen KI-Vorschriften sind erheblich und können mehrere Millionen Dollar über drei Jahre betragen. Kleinere Einrichtungen könnten überproportional betroffen sein, da sie oft nicht über die erforderlichen internen Ressourcen verfügen.
Auswirkungen auf das Revenue Cycle Management
Das neue Modell zur Reduzierung von Verschwendung und unangemessenen Dienstleistungen wird eine proaktive Strategie im Revenue Cycle Management erfordern. Dies führt zu neuen Risiken in der Überprüfung der Dokumentation und verlangt nach erklärbarer KI.
Fazit
Diese regulatorische Verschiebung signalisiert eine kritische Trennung in der Zukunft der KI-Einführung im Gesundheitswesen. Kurzfristig könnte die strenge Regelung die Einführung verlangsamen, während sie langfristig die verantwortungsvolle Integration von klinischer KI beschleunigen könnte.
