Глобальный обзор возможностей, лучших практик, возникающих тенденций и подводных камней в применении технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в области финансирования здравоохранения для UHC и их актуальности для Pradhan Mantri Jan Arogya Yojana в Индии.
Жители стран с низким и средним уровнем дохода (СНСД), как правило, оплачивают свои медицинские расходы из собственных средств (Reshmi et al., 2021). Это может привести к серьезным финансовым потрясениям, особенно для бедных и других уязвимых семей. Медицинское страхование – одна из мер, предложенных экспертными комитетами в качестве одного из способов достижения всеобщего охвата медицинским обслуживанием (UHC) для снижения высоких расходов на вторичное и третичное медицинское обслуживание для людей, особенно бедных и уязвимых (Planning Commission, 2011).
В 2019 году правительство Индии запустило амбициозную программу медицинского обслуживания под названием “Аюшман Бхарат”, которая представляет собой программу социального медицинского страхования, призванную охватить медицинским страхованием более 107 миллионов наиболее уязвимых семей в стране, включая третичную и вторичную медицинскую помощь.
Данное исследование представляет собой глобальный обзор потенциальных возможностей применения искусственного интеллекта и машинного обучения в финансировании здравоохранения (в частности, в медицинском страховании) с акцентом на системы, финансируемые государством. Цель – оценить преимущества и проблемы ИИ и ОД для эффективного функционирования таких систем в направлении устойчивости на фоне схемы PMJAY в Индии. Благодаря большому количеству данных, генерируемых в Индии в рамках этой схемы, можно стимулировать и укреплять процесс принятия обоснованных решений путем внедрения ИИ и ОД в ключевых стратегических областях.
