Как и любая система здравоохранения, Allina Health, базирующаяся в Миннеаполисе, штат Миннесота, полагается на хирургические процедуры как на основной финансовый фактор.
ПРОБЛЕМА
В 2018 году в рамках общей инициативы системы здравоохранения по улучшению потока пациентов и увеличению пропускной способности Allina стремилась оптимизировать свои хирургические услуги, устранив как можно больше отходов и неэффективности в каждом хирургическом процессе — с момента, когда операция была показана в клинике, до дня операция и выписка из PACU.
«Наша гипотеза заключалась в том, что были хирургические случаи, которые мы теряли из-за того, что течение операционного дня было непоследовательным и непредсказуемым, поэтому мы хотели использовать стандартную работу в наших операционных, чтобы обеспечить нашим пациентам и хирургу максимально предсказуемый операционный день. », — пояснил Билл Эванс, вице-президент по хирургическим услугам и ортопедии Allina Health.
«Ключевая часть переосмысления хирургических услуг заключалась в создании общесистемной политики планирования операций, чтобы более эффективно использовать время операционной», — продолжил он. «Однако, даже после стандартизации наших процессов планирования для максимального использования операционной, мы по-прежнему считали, что существуют значительные возможности для улучшения».
Например, хирурги, ищущие слоты за пределами назначенного времени блока, а также новые хирурги, стремящиеся установить достаточный объем, чтобы оправдать назначение блока, столкнулись с процессами ручного планирования, которые существенно не изменились за 30 лет. Эти процессы также расстраивали планировщиков операционных и клиник, что приводило к низкой удовлетворенности работой.
«После улучшения каждой части технологической цепочки и решения проблемы использования операционной с помощью политики мы остались уверены, что не решили проблемы с доступом, о которых говорили нам наши хирурги», — отметил Эванс.
«Наши хирурги-роботы, в частности, говорили нам, что не могут получить доступ, несмотря на низкий коэффициент использования», — продолжил он. «Стало ясно, что нам нужен новый подход к планированию операций, и мы считали, что нам нужно решение, специально разработанное для решения уникальных задач планирования операционной и разработанное с учетом интересов хирургов».
Он добавил, что Allina Health просто не может позволить себе ждать, пока поставщик электронных медицинских карт или других ИТ-систем в конечном итоге выпустит что-то подобное.
ПРЕДЛОЖЕНИЕ
Прежде чем сделать какое-либо предложение, Allina Health работала с поставщиком медицинских ИТ Qventus, чтобы тщательно изучить его ситуацию, систему, а также текущие и будущие потребности.
«Они встретились со всеми заинтересованными сторонами, чтобы убедиться, что они понимают болевые точки и проблемы», — вспоминает Эванс. «В конечном счете, мы выбрали Qventus, чтобы позволить нам автоматизировать планирование нашей операционной и максимизировать нашу хирургическую программу с поддержкой искусственного интеллекта машинного обучения.
«Периоперационное решение, предложенное Qventus, позволит автоматизировать и сделать единообразным планирование операционной и повысить эффективность, одновременно снизив нагрузку на перегруженный персонал», — продолжил он. «Периоперационное решение Qventus автоматизирует каждый этап процесса планирования и устраняет ручные процессы, которые вызывают узкие места и несоответствия в планировании».
Программное обеспечение системы на основе искусственного интеллекта сочетает в себе возможности распознавания образов и прогнозирования с принципами поведенческой науки для решения серьезных проблем Аллины с расписанием.
Было несколько ключевых отличий между технологиями Qventus и других поставщиков, которые выделялись Эвансом и его командой.
«Прогнозы сами по себе не повышают ценность, они должны побуждать к действиям», — сказал он. «Вот где Qventus применяет свой опыт в области поведенческих наук. Когда они подталкивают владельцев блоков к досрочному освобождению, они показывают им: «Что в этом для меня».
«Хирурги не теряют много, если высвобождают время раньше, но их преимущество заключается в улучшении использования блоков — и в приоритете для получения уведомлений о доступном времени в будущем», — продолжил он. «Более того, система не просто предсказывает, что блок будет просто недоиспользован, она фактически предсказывает конкретное время неиспользования, чтобы владельцам блоков было легко действовать».
Allina Health также стремилась увеличить количество случаев заболевания.
«Некоторые решения используют машинное обучение, чтобы «перезаказывать» свои операционные, чтобы соответствовать большему количеству случаев, что приводит к значительному риску и разочарованию», — утверждает Эванс. «Более того, другие инструменты просто бомбардируют практики оповещениями об открытом времени, когда время открывается.
«Мы хотели создать набор случаев, который поможет достичь наших стратегических целей: оптимизировать место оказания помощи, расширить стратегические направления обслуживания, наладить отношения с ключевыми практиками и т. д.», — продолжил он. «Машинное обучение помогает нам привлекать дела, соответствующие нашим приоритетам».
Когда врачи, в том числе независимые, ищут время, они персонализируют ранжирование результатов открытого времени на основе шаблонов практики и приоритетов системы здравоохранения, точно так же, как Netflix изучает шаблоны просмотра и дает рекомендации.
Система Allina Health не просто ждет поступления пациентов. Когда время открывается, машинное обучение сопоставляет доступное время с хирургами, которые подходят лучше всего, и активно предлагает им время, подобно тому, как Amazon отправляет рекомендацию продукта на основе покупки. узоры.
«Короче говоря, возможности push/pull, которые я описал на автоматизированной платформе машинного обучения, были именно тем, что мы искали, чтобы решить наши проблемы с доступом», — сказал Эванс.
РЕШЕНИЕ ВЫЗОВА
Allina Health поэтапно вводила систему в течение нескольких месяцев в своей флагманской больнице Abbott Northwestern, начиная с ее роботов-хирургов, которые больше всего жаловались на проблемы с доступом.
Во второй этап вошли все держатели блоков, а в третий этап были представлены все хирурги, имевшие привилегии в больнице, но не занимавшие блок-часы.
«Мы решили сделать использование системы добровольным, а не обязательным, и намеренно позиционировали ее как инструмент, помогающий хирургам, хотя ее использование также позволит нам оптимизировать и расширять наши хирургические услуги», — пояснил Эванс. «В настоящее время через Qventus запланировано более двух из трех выборных дел.
«Наш поэтапный подход с самого начала был очень успешным, — продолжил он. «В первые дни мы уже превышали наши цели по производительности, и инструмент был настолько интуитивным, что мы начали видеть добавленные случаи от хирургов, которые не были запланированы для этапа I, но видели, как это может помочь их практике».
После того, как персонал работал со всеми держателями блоков на этапе II, они были в восторге от результатов с точки зрения понимания хирургом, а также более быстрого высвобождения ненужного времени блока, чтобы другие хирурги могли его использовать.
ПОЛУЧЕННЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ
Результаты Allina Health с момента запуска Qventus в середине 2022 года впечатляют:
«Мы добавили в среднем 3,5 случая в операционную в месяц», — сообщил Эванс. «Дополнительные случаи означают больший доход, более короткие листы ожидания для пациентов и более занятых и более довольных хирургов.
«У нас было 36% увеличение числа случаев на одного хирургического робота в месяц», — продолжил он. «Раньше было трудно эффективно планировать роботизированные операционные, в результате чего операционная, оборудованная роботом, не всегда была доступна, когда это необходимо, а нероботизированные процедуры иногда выполнялись в оборудованных роботами помещениях».
100 с лишним часов операционного блока высвобождаются досрочно в месяц. Это имеет большое преимущество, потому что чем раньше освобождается время, тем больше вероятность того, что его сможет заполнить другой хирург. Периоперационное решение автоматически предлагает хирургам освободить блоки времени, которые они вряд ли будут использовать, что повышает эффективность всей системы.
«Два из трех плановых случаев автоматически планируются с помощью периоперационного решения», — отметил Эванс. «Этот уровень автоматизации снимает нагрузку с наших планировщиков и планировщиков хирургов. Он освобождает их для выполнения более важных задач.
«Как ни странно, мы слышим от наших клиник, что мы настолько упростили планирование, что мы являемся решением по умолчанию, которое они всегда используют в первую очередь», — добавил он.
Периоперационное решение превзошло ожидания Allina Health с точки зрения количественных результатов с самого начала его использования.
«Но что также жизненно важно, это предоставило нашим командам по планированию инновационный инструмент, облегчающий их работу», — сказал Эванс. «Это высвобождает время для того, чтобы они могли сосредоточиться на более сложных случаях планирования и предоставлении более качественных услуг для наших команд, вместо того, чтобы выполнять рутинные малоценные задачи, такие как обработка телефонных звонков и факсов.
«Я убежден, что мы увидим дополнительную незапланированную экономию в результате сокращения текучести кадров», — добавил он.
СОВЕТЫ ДЛЯ ДРУГИХ
«Автоматизация на основе искусственного интеллекта и машинного обучения — это будущее здравоохранения», — заявил Эванс. «Это очевидный и необходимый ответ на нехватку кадров, рост затрат на рабочую силу и сокращение доходов хирургов.
«Многие системы здравоохранения ждут, когда их EHR или другие ИТ-системы развернут такие решения», — заключил он. «Однако ожидание сопряжено со значительными альтернативными издержками. Эти решения по автоматизации имеют быструю окупаемость и специально созданы для решения этих уникальных проблем, чего нельзя сказать о EHR и других системах».
Следите за репортажами Билла о HIT на LinkedIn: Bill Siwicki
Пишите автору: [email protected]
Healthcare IT News — это издание HIMSS Media.
