Det är så jag också skulle tolka det utifrån nyheterna om Retina Labs och deras webbplats. Den stora frågan är dock varför man inte börjar använda AI nu när man expanderar screeningen till nya områden? Kan gamla screeningavtal fortfarande täcka de nya områdena, eller är implementeringen av processerna så långsam att man börjar med bara kameran först? Eller kan det fortfarande finnas ett motstånd mot förändring eller ett motstånd mot AI hos läkarna eller dylikt?
Oavsett vilket ser det positivt ut att det finns en marknad för Aurora inom screening som omfattas av Medicaid. Det är lite förvånande varför en AI-komponent inte följer med på en gång i en sådan verksamhet, då AI-analys skulle passa som handen i handsken där. Vad är det som fortfarande bromsar?
Retina Labs modell verkar utifrån offentliga beskrivningar mer likna en kedja för teleretina / human overread (capture → sändning → tolkning → rapport), snarare än en modell av typen 92229 där ”AI tolkar utan läkares overread”.
I Retina Labs eget material finns indikationer på att Optomeds kameror ingår i deras produktportfölj (Aurora IQ nämns i stil med ”on-location/nursing home calls”). Det bevisar dock ännu inte att just WV-programmet är 100 % Optomed.
Varför införs AI inte nödvändigtvis direkt, trots expansion?
Avtal + ersättningsmodell: det kan finnas ett uppbyggt ”gap closure / teleoverread”-avtal med betalaren (payer). AI förändrar prissättning, ansvarsfördelning och process.
92229 vs teleoverread: autonom AI kräver i praktiken ett autonomt resultat vid vårdplatsen (point-of-care) utan en ögonläkares tolkning. Om det nuvarande flödet är byggt för overread, är AI inte bara en ”knapptryckning bort”.
Indikationsbegränsningar: AI-produkter (som AEYE-DS) har specifika användningsindikationer/patientbegränsningar. Betalaren kan vilja ha en bredare klinisk tolkning än bara ”more-than-mild DR” (diabetisk retinopati).
Operativ skalning först: vid expansion till en ny stad byggs först logistiken upp (tekniker, tidsbokning, rapportering). AI-attach tillkommer ofta först när grundprocessen är stabil.
Förändringsmotstånd / med-legal: autonom AI förändrar ansvar och verksamhetsmodell (hur resultatet kommuniceras, hur remisser till vidare vård sker, vad som görs med icke-diagnostiska fall).
Detta stöder faktiskt Optomeds narrativ: ”fleet först, AI senare”. Optomed har själva kommunicerat att många sålda enheter kan konverteras till Aurora AEYE-produkter under kommande år → det vill säga AI-attach syns inte nödvändigtvis direkt i den första expansionsvågen.
Hur ser man vändningen mot AI?
Om Retina Labs/Wellpoint går över till en AI-modell, börjar det vanligtvis synas genom termer som:
”CPT 92229”, ”autonomous AI”
”instant/on-the-spot result”
”AEYE-DS”
”no physician overread required”
Alltså: WV-fallen är enligt min mening en positiv signal gällande efterfrågan på bärbara kameror och trenden med ”screening-operatörer”. Men användningen av AI kan ännu inte utläsas av dem, och det är helt trovärdigt att man först bygger upp kameraflottan och processen, för att sedan introducera AI stegvis.
En ganska trevlig länk har delats av Optomeds styrelseledamot Leana Wen (ser ut att ha fått bra med spaltutrymme i Washington Post :)) Särskilt punkt 6.+++++