ด้วย AI ที่ครอบงำหัวเรื่องสุขภาพมันเป็นเรื่องง่ายที่จะปฏิเสธเทคโนโลยีนี้เหมือนกับการเป็นโฆษณาทั้งหมดที่ไม่พร้อมสำหรับช่วงแรก ซึ่งแตกต่างจากแอพพลิเคชั่นที่มองไปข้างหน้ามากขึ้นสำหรับเทคโนโลยีนี้มันไม่ได้เป็น “ดีที่มี” อีกต่อไป ด้วยเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนมากขึ้นสำหรับการแพทย์ข้อมูลยาที่ได้รับการแนะนำในระบบที่แตกต่างกันความคาดหวังการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เข้มงวดมากขึ้นและทรัพยากรทางคลินิกที่ยืดเยื้อมันได้กลายเป็นองค์ประกอบสำคัญของการดูแลผู้ป่วยความปลอดภัยของเพื่อนร่วมงานและประสิทธิภาพการดำเนินงาน
ทั่วทั้งระบบสุขภาพที่กว้างขึ้นและโดยเฉพาะอย่างยิ่งที่เซนต์จูดเราได้เห็นมือแรกว่าการตรวจจับการเปลี่ยนเส้นทางการเปิดใช้งาน AI สามารถช่วยแปลงสิ่งที่เคยเป็นกระบวนการตอบโต้สำหรับแอปพลิเคชันสนับสนุนกลยุทธ์เชิงรุกจากการปฏิบัติตามใบแจ้งหนี้และการพัฒนานโยบายที่ปรับเปลี่ยน
มันรับรู้ภาระนั้น
หนึ่งในข้อกังวลหลักของการใช้เทคโนโลยีนี้ทำให้เกิดภาระต่อเนื่องที่รับรู้โดยใช้โซลูชั่นไอทีใหม่ ๆ มีการพิจารณาแล้วว่าการตั้งค่าระบบใหม่เป็นการยกระดับเพิ่มเติมสำหรับสารสนเทศ-แต่ด้วยเครื่องมือตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยลดภาระเทคโนโลยีหลังจากการใช้งาน แทนที่จะต้องวาดรายงานเกี่ยวกับ Ad Hoc และพื้นฐานที่คาดเดาไม่ได้ตอนนี้ทีมไอทีสามารถลงทุนในการใช้เทคโนโลยีนี้ที่ประสบความสำเร็จเพื่อลดเวิร์กโฟลว์ของพวกเขาในระยะยาว
เครื่องมือเหล่านี้ขึ้นอยู่กับ DataFeeds จากหลาย ๆ ระบบ – ตู้จ่ายอัตโนมัติ, EHRs, ฟีดการจัดส่งสินค้าขายส่งและระบบตัวแทนจำหน่ายย้อนกลับ – เพื่อให้พวกเขาสามารถตรวจสอบวงจรชีวิตเต็มรูปแบบของยา มันสามารถทำเครื่องหมายหลุมเอกสารหรือความคลาดเคลื่อนเช่นอินพุตปั๊มผู้ป่วย -ควบคุม (PCA) ที่ไม่ตรงกับบันทึกการบริหารพื้นผิวการจัดการที่อาจเกิดขึ้นหรือการแบ่งเวิร์กโฟลว์ มันยังคงเป็นชิ้นส่วนสำคัญของปริศนาที่มีบทบาทสำคัญในการตั้งค่าระบบเพื่อความสำเร็จตั้งแต่เริ่มต้น
หากข้อมูลของคุณไม่สมบูรณ์หรือไม่ถูกต้อง AI จะไม่แก้ปัญหา – สามารถเสริมกำลัง อัลกอริทึมจะสรุปข้อสรุปจากสิ่งที่พวกเขาได้รับและหากอินพุตนี้เป็นข้อมูลที่มีข้อบกพร่องหรือขาดหายไป ข้อมูลบริสุทธิ์และการกำกับดูแลของมนุษย์นั้นไม่ได้ต่อเนื่อง อย่างไรก็ตามเมื่อดำเนินการอย่างรอบคอบอย่างรอบคอบและมีกลยุทธ์ปัญหาการลงบรรทัดสามารถลดลงได้อย่างมีนัยสำคัญ ที่ St. Jude ช่วยให้มีการเตือนรูปแบบพฤติกรรมประมาณ 80 รายการในการตรวจจับไม่เพียง แต่ขาดยาเท่านั้น แต่ยังมีกิจกรรมที่น่าสงสัยเช่นผู้ใช้ที่กลับมาชาร์จการเข้าถึงการเดินทางไปเที่ยวยาเสพติดหรือห้องใต้ดินเมื่อไม่ได้รับการจัดการหรือจัดการระดับการเข้าถึง
ก่อนที่จะใช้เทคโนโลยีการตรวจจับการเปลี่ยนเส้นทางคุณจะต้องระบุและเข้าถึงข้อมูลที่เหมาะสมที่คาดเดาไม่ได้และเวลาที่ใช้งานมาก วันนี้ด้วยการปรับล่วงหน้าระบบจะทำซ้ำได้ปรับขนาดได้และมีประสิทธิภาพมากขึ้น มันมีค่าโดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อม EHR ที่ซับซ้อนซึ่งข้อมูลที่สำคัญสามารถฝังในรายการทางคลินิกที่มีโครงสร้างน้อยกว่าตารางข้อมูลที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน เมื่อมีชีวิตอยู่ระบบจะกลายเป็นเครื่องมือที่เชื่อถือได้ไม่เพียง แต่สำหรับทีมร้านขายยาและการปฏิบัติตาม – แต่ยังเพื่อลดความเสี่ยงและ จำกัด ความรับผิดชอบของสถาบัน
ผลประโยชน์ที่ไกลเกินกว่าที่มา
ภายในปี 2566 การทำธุรกรรมยาเสพติดที่ควบคุมได้มากกว่า 15 ล้านเครื่องซึ่งทั้งหมดจะต้องได้รับการตรวจสอบเพื่อให้มีภาพเต็มของห่วงโซ่อุปทาน การใช้งานของ AI นั้นเหมือนกับการใช้แม่เหล็กเพื่อค้นหาเข็มในกองหญ้า มันยังคงต้องใช้ความสนใจมากมาย แต่งานก็สามารถจัดการได้มากขึ้น และหากปราศจากมันคุณก็มีแนวโน้มที่จะพลาดอะไรบางอย่างเนื่องจากไม่สามารถตรวจสอบข้อมูลจำนวนนี้ได้ภายในระยะเวลาที่เหมาะสมในการแทรกแซง
AI ช่วยให้โรงพยาบาลตรวจจับการคายประจุได้เร็วขึ้นและมักจะเผยให้เห็นพฤติกรรมการเบี่ยงเบนที่ตรวจพบก่อนหน้านี้ภายในไม่กี่สัปดาห์ของการดำเนินการ แต่คุณค่าไม่ได้หยุดอยู่แค่นั้น: ปัญหาการปฏิบัติทางการแพทย์ของ AI ที่ทำให้องค์กรสามารถปรับนโยบายและเวิร์กโฟลว์ภายในของพวกเขาโดยเฉพาะกับสภาพแวดล้อมและประชากรผู้ป่วย
ข้อมูลเกี่ยวกับการทำธุรกรรมการแพทย์ที่เสริมสร้างการตรวจจับอนุพันธ์ยังเน้นการออกใบแจ้งหนี้ NDC ที่ไม่สอดคล้องกันและตั้งค่าสถานะการเรียกร้องเท็จที่อาจเกิดขึ้นจะต้องแยกความแตกต่างขององค์กรจากการคว่ำบาตรหลายล้านดอลลาร์ จากนั้นแดชบอร์ดจะติดตามปัญหาที่ติดตามจากเอกสารที่สูญเสียไปจนถึงข้อผิดพลาดในการใช้ยาทางจิตวิญญาณปรากฏในตารางข้อมูลสร้างรากฐานที่มั่นคงสำหรับการออกใบแจ้งหนี้ที่แม่นยำและการปฏิบัติตามที่แข็งแกร่งขึ้น ที่ St. Jude ต้องรวมข้อมูลเหล่านี้ไหลเวียนที่ใดที่หนึ่งการปรับปรุงพนักงานและความปลอดภัยของผู้ป่วยในขณะที่ปรับปรุงการผ่าตัดและเพิ่มความพร้อมในการตรวจสอบ
สิ่งต่อไปสำหรับ AI ในการป้องกันยา
คลื่นลูกต่อไปของการป้องกันการลดลงจะขึ้นอยู่กับ AI AID Generative ซึ่งนอกเหนือไปจากการตรวจจับปัญหาเพื่อปรับความละเอียดของพวกเขา พรอมต์ Ai-Generated สามารถแนะนำทีมร้านขายยาและการปฏิบัติตามกฎระเบียบผ่านแต่ละขั้นตอนของการศึกษาหรือจัดทำแผนตรวจสอบที่กำหนดเองด้วยการคลิกเดียวเพื่อลบชั่วโมงที่ใช้ตามปกติเพื่อเตรียมอีเมลและเตรียมรายงาน ตอนนี้การรวบรวมจุดข้อมูลทั้งหมดที่จำเป็นในการแมปเจ้าหน้าที่คลินิกสามารถตามล่าหาล่าสัตว์ได้ แต่ AI สามารถรวบรวมข้อเท็จจริงที่เกี่ยวข้องไดอะแกรมและบริบทที่เกี่ยวข้องโดยอัตโนมัติในข้อความที่ชัดเจนต่อวงเพื่อให้ทุกคนได้รับข้อมูลที่พวกเขาต้องการ
ขึ้นอยู่กับความสามารถนี้การเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วของระบบเอเจนต์ AI ที่สามารถติดตามเป้าหมายได้อย่างอิสระควบคุมโดยบริบทแบบเรียลไทม์และการตอบรับที่เพิ่มขึ้นในระดับความช่วยเหลือที่สูงขึ้น เครื่องมือเหล่านี้สามารถตรวจสอบอย่างต่อเนื่องสำหรับการเบี่ยงเบนคำเตือน triage และเปิดตัวข้อเท็จจริงเบื้องต้นของความเป็นจริงเป็นปัญหาปรากฏขึ้นเพื่อให้ร้านขายยาและทีมปฏิบัติตามกฎระเบียบสามารถใช้ความเชี่ยวชาญของพวกเขาสำหรับการตัดสินใจที่สำคัญที่สุดมากกว่าพื้นฐาน
AI ไม่ใช่ลูกบอลสีเงิน แต่เมื่อนำไปใช้อย่างระมัดระวังและมุ่งเน้นอย่างมีกลยุทธ์มันเป็นตัวเร่งปฏิกิริยาที่แข็งแกร่งสำหรับผลลัพธ์ที่ดีกว่า AI ในการป้องกันการเบี่ยงเบนไม่เพียง แต่เกี่ยวกับการระบุปัญหา – มันเกี่ยวกับการสร้างระบบที่ปลอดภัยยิ่งขึ้นโดยใช้ข้อมูลอย่างชาญฉลาดมากขึ้นทุกที่และปลดปล่อยแรงงานไปยังพื้นที่ที่ผู้คนต้องการจริงๆ
เกี่ยวกับ Alex Rodriguez
Alex Rodriguez, MHIIM, CPHT เป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่โรงพยาบาลวิจัยเด็กเซนต์จูดซึ่งเขาใช้ข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับการขับเคลื่อนและเทคโนโลยีขั้นสูงเพื่อปรับปรุงความปลอดภัยของยาการปฏิบัติตามกฎระเบียบและประสิทธิภาพการดำเนินงานทั่วห่วงโซ่อุปทานร้านขายยา
Mr. Rodriguez มีประสบการณ์ด้านเภสัชศาสตร์มากกว่า 15 ปีซึ่งประกอบไปด้วยการค้าปลีกองค์ประกอบและการตั้งค่าในโรงพยาบาลด้วยความเชี่ยวชาญอย่างลึกซึ้งในด้านเภสัชศาสตร์อัตโนมัติการจัดการห่วงโซ่อุปทานการแพทย์กฎระเบียบร้านขายยาและการจัดการโครงการ เขาสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาโทด้านสารสนเทศด้านสุขภาพและการจัดการข้อมูลจากศูนย์วิทยาศาสตร์สุขภาพมหาวิทยาลัยเทนเนสซี
เกี่ยวกับ Karen Kobelski
Karen Kobelski ดำรงตำแหน่งรองประธานและผู้จัดการทั่วไปของการตรวจสอบทางคลินิกเกี่ยวกับการปฏิบัติตามกฎระเบียบและการแก้ปัญหาข้อมูล Kluwer ของ Wolter, Health ซึ่งเธอดูแลการแก้ปัญหาที่ให้การตรวจสอบทางคลินิกการตรวจจับความเสี่ยง
เธอนำประสบการณ์การจัดการมานานกว่า 25 ปีใน บริษัท ซอฟต์แวร์และผู้ให้บริการมาสู่อุตสาหกรรมสุขภาพ Six Sigma Black Belt, Karen สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาโทสาขาบริหารธุรกิจจาก Harvard Business School และปริญญาตรีจากมหาวิทยาลัยจอร์จทาวน์