McKinsey пояснює, як агенти штучного інтелекту можуть допомагати медичним організаціям виконувати складні робочі завдання. На відміну від інструментів, що переважно відповідають на запити, агент може працювати над визначеною метою, використовувати доступні інструменти та координувати кілька послідовних дій.
Для цього система потребує чітко заданої мети, контексту, доступу до необхідних даних і правил, які обмежують її дії. У медичній сфері особливо важливо визначати, коли потрібне рішення або перевірка людини, та забезпечувати відповідальний нагляд за результатами.
Серед можливих застосувань автори називають підготовку до прийому, підтримку координації допомоги, персоналізоване інформування після виписки та подальший супровід. Інша група завдань пов’язана з адміністративною роботою: документацією, страховими зверненнями, узгодженням послуг і записом на консультації.
Потенційна користь полягає у зменшенні ручної роботи та кращому узгодженні процесів між пацієнтами, медичними командами й платниками. Водночас такі рішення потребують належного захисту даних, перевірки якості та зрозумілої відповідальності за виконані дії.
Для медичних установ впровадження варто починати з конкретного процесу та вимірюваної потреби. Автоматизація має підтримувати роботу фахівців, а клінічно значущі рішення й ситуації підвищеного ризику потребують відповідного людського контролю.
