というNBER論文が上がっている。原題は「The Potential Impact of Artificial Intelligence on Healthcare Spending」で、著者はNikhil Sahni（マッキンゼー・アンド・カンパニー）、George Stein（同）、Rodney Zemmel（同）、David M. Cutler（ハーバード大）。
以下はその要旨。
The potential of artificial intelligence (AI) to simplify existing healthcare processes and create new, more efficient ones is a major topic of discussion in the industry. Yet healthcare lags other industries in AI adoption. In this paper, we estimate that wider adoption of AI could lead to savings of 5 to 10 percent in US healthcare spending—roughly $200 billion to $360 billion annually in 2019 dollars. These estimates are based on specific AI-enabled use cases that employ today’s technologies, are attainable within the next five years, and would not sacrifice quality or access. These opportunities could also lead to non-financial benefits such as improved healthcare quality, increased access, better patient experience, and greater clinician satisfaction. We further present case studies and discuss how to overcome the challenges to AI deployments. We conclude with a review of recent market trends that may shift the AI adoption trajectory toward a more rapid pace.
（拙訳）
既存の医療プロセスを単純化し、新たなより効率的な医療プロセスを創造する人工知能（AI）の可能性は、業界での主な議論のテーマである。しかし医療業界はAI採用で他の業界に遅れを取っている。本稿で我々は、AIの広範な採用によって米国の医療支出の5から10%が節約できると推計する。これは、2019年米ドルにして年間およそ2000億ドルから3600億ドルに相当する。この推計は、今日の技術を用いてAIによって可能になる特定の利用例に基づいており、今後5年以内に実現可能で、質やアクセスを犠牲にすることはない。こうした機会は、医療の質の改善、アクセスの増加、患者の受ける扱いの向上、臨床医の満足度の上昇といった非金銭的な便益にもつながる。我々はまた、ケーススタディを提示し、AIの展開における課題をどのように克服するかについて論じる。結論部では、AI採用ペースをより速めるであろう最近の市場トレンドをレビューする。
