จากปัญหาคอขวดสู่ความก้าวหน้า: บทบาทของ AI ในการจำหน่ายผู้ป่วยอย่างทันท่วงที

ต่อไปนี้เป็นบทความรับเชิญของ Mike Coen ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายผลิตภัณฑ์และเทคโนโลยีของ เทคโนโลยีการติดตามทางไกล

โรงพยาบาลมีความท้าทายร่วมกัน นั่นคือ ผู้ป่วยจะต้องพักรักษาตัวนานกว่าที่ควรเนื่องจากการปล่อยมลพิษล่าช้า ทุก ๆ ชั่วโมงพิเศษที่ผู้ป่วยอยู่บนเตียงในโรงพยาบาล หลังจากที่แพทย์พร้อมจะออกจากโรงพยาบาลแล้ว จะเกิดวงแหวนเอฟเฟกต์ที่สนับสนุนแผนกฉุกเฉิน ลดการไหลของการผ่าตัด และออกแรงเจ้าหน้าที่ – ท้ายที่สุดแล้วเป็นอันตรายต่อผลลัพธ์ของผู้ป่วย

ความล่าช้าในการคายประจุไม่เพียงแต่เป็นเรื่องของประสิทธิภาพเท่านั้น แต่ยังเป็นเรื่องของความปลอดภัยและคุณภาพด้วย ผู้ป่วยที่ต้องอยู่นานเกินความจำเป็นมีแนวโน้มที่จะประสบกับภาวะแทรกซ้อน การติดเชื้อในโรงพยาบาล หรือสมรรถภาพการทำงานลดลง ในขณะเดียวกันผู้ที่รอเตียงในแผนกฉุกเฉินหรือหน่วยดูแลหลังดมยาสลบก็มีความล่าช้าในการรับการดูแลที่ต้องการ

ข่าวดีก็คือเทคโนโลยี โดยเฉพาะเครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจที่ใช้ AI เริ่มเปลี่ยนกระบวนทัศน์ ด้วยการสร้างการมองเห็นแบบเรียลไทม์และข้อมูลเชิงลึกในการดำเนินการในศูนย์บัญชาการแบบรวมศูนย์ ระบบสุขภาพสามารถปรับปรุงขั้นตอนการทำงาน ขจัดความล่าช้าที่ไม่จำเป็น เร่งการรักษาความปลอดภัย และปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วยทั่วทั้งบัญชีการดูแล

ต้นทุนการปล่อยก๊าซเรือนกระจกล่าช้า

หากดูเผินๆ ความล่าช้าในการจำหน่ายอาจเป็นผลมาจากอาการสะอึกในการบริหารน้อยลง ใบสั่งยาที่ไม่ชัดเจน หรือการขนย้ายล่าช้า เมื่อมีผู้ป่วยเพิ่มขึ้นหลายสิบรายทุกวัน ปัญหาเล็กๆ น้อยๆ เหล่านี้ก็นำมาซึ่งผลลัพธ์ที่สำคัญ:

• แผนกฉุกเฉิน Trib out: คนไข้ที่พร้อมจะรับไว้ไม่สามารถขึ้นชั้นบนได้ ปล่อยให้คนอื่นรอเปลหาม
• การดำเนินการที่ยกเลิกหรือล่าช้า: การขาดแคลนเตียงหลังการผ่าตัดทำให้ทีมผ่าตัดต้องวางแผนใหม่
• ความเครียดและความเหนื่อยหน่ายของบุคลากร: พยาบาลและแพทย์ต้องรับมือกับข้อกำหนดที่แข่งขันกันโดยไม่มีความสามารถเพียงพอที่จะควบคุมได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• การบาดเจ็บของผู้ป่วย: โรงพยาบาลที่ยืดเยื้อยังคงเพิ่มความเสี่ยงต่อสภาพที่ได้มาของโรงพยาบาลและลดความพึงพอใจของผู้ป่วย

การป้องกันความล่าช้าในการปล่อยสินค้าไม่ได้เป็นเพียงเรื่องของการขนส่งเท่านั้น พันธกิจของโรงพยาบาลคือการมอบการดูแลคุณภาพสูงอย่างปลอดภัยและทันท่วงที นอกจากนี้ยังส่งผลต่อความพร้อมของเตียงนั้นในการรองรับผู้ป่วยรายถัดไปด้วย

การปิดจุดบอดอย่างเป็นระบบ

อุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดประการหนึ่งต่อการปล่อยก๊าซเรือนกระจกอย่างทันท่วงทีคือการขาดระบบที่บดบังทัศนวิสัย ทีมต่าง ๆ อาจมีข้อมูลบางส่วน เช่น โดยพยาบาลที่อาจใกล้จะออกเดินทาง เจ้าหน้าที่ดูแลผู้ป่วยกำลังติดตามใบอนุญาตที่รอดำเนินการ และการขนส่งจะเห็นคำขอที่กำลังจะเกิดขึ้น น่าเสียดายที่ภาพรวมมักขาดไป

แดชบอร์ดแบบเดิมเสนอความช่วยเหลือ แต่โดยทั่วไปแล้วจะอธิบายถึงปัญหา (“การปล่อยก๊าซเรือนกระจก 20 รายการรอดำเนินการ”) โดยไม่ต้องชี้ให้เห็นวิธีแก้ไข สิ่งที่โรงพยาบาลต้องการคือเทคโนโลยีที่ไม่เพียงแต่รวบรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์จากอุปกรณ์ต่างๆ เท่านั้น แต่ยังแปลงข้อมูลนี้ให้อยู่ในขั้นตอนการดำเนินการด้วย: ใครจะเป็นผู้สรุปในครั้งต่อไปว่างานใดที่จะดำเนินการ และวิธีประสานงานทีมเพิ่มเติมเพื่อให้งานนั้นเกิดขึ้น–

AI เปลี่ยนกระบวนการจำหน่ายจากปฏิกิริยาเป็นเชิงรุก แทนที่จะรอจนถึงช่วงดึกเพื่อระบุการปล่อยก๊าซที่อาจเกิดขึ้น แบบจำลองที่คาดการณ์ได้อาจเน้นตัวเลือกที่น่าจะเป็นไปได้เร็วกว่ามาก ช่วยให้เจ้าหน้าที่ดูแลผู้ป่วยสามารถรักษาความปลอดภัยของสถานที่หลังเฉียบพลัน เภสัชกรเพื่อเตรียมยา และผู้ป่วยในการประสานงานการขนส่งก่อนที่แพทย์จะเขียนคำสั่งขั้นสุดท้าย

สิ่งที่ทรงพลังยิ่งกว่านั้นคือความสามารถในการจัดลำดับความสำคัญของการปล่อยก๊าซเรือนกระจกตามผลกระทบที่ระบบปกคลุม เช่น การปล่อยเตียง ICU อาจเร่งด่วนกว่าเตียงแพทย์ทั่วไปที่คนไข้ผ่าตัดรออยู่ ด้วยการปรับแต่งการปล่อยก๊าซเรือนกระจกตามการบันทึกที่คาดหวัง โรงพยาบาลสามารถใช้กำลังการผลิตได้ดีขึ้น และลดปัญหาคอขวดที่ไม่จำเป็น

ประสานงานขั้นตอนการทำงานปลดประจำการ

การออกจากโรงพยาบาลอย่างทันท่วงทีนั้นต้องการมากกว่าคำสั่งของแพทย์ เป็นลำดับขั้นตอนที่เชื่อมโยงถึงกันซึ่งเกี่ยวข้องกับหลายแผนก พยาบาลต้องสำเร็จการศึกษาและการควบคุมขั้นสุดท้าย ร้านขายยาต้องเตรียมยาไว้ที่บ้าน และอาจเรียกรถรับส่งเพื่อย้ายผู้ป่วยออกจากห้อง หลังจากทั้งหมดนี้เกิดขึ้น ห้องจะต้องได้รับการทำความสะอาดโดยฝ่ายบริการด้านสิ่งแวดล้อมก่อนจึงจะพร้อมสำหรับผู้ป่วยรายต่อไป

เทคโนโลยีสามารถช่วยจัดกระบวนการที่ซับซ้อนนี้ได้ ขณะนี้เครื่องมือจัดการการมอบหมายงานแบบเรียลไทม์จะแจ้งเตือนแต่ละทีมโดยอัตโนมัติเมื่อถึงตาของพวกเขา โดยจัดลำดับงานตามลำดับที่มีประสิทธิภาพสูงสุด และแม้กระทั่งปรับงานแบบไดนามิกหากเกิดความล่าช้า สำหรับบุคลากรแนวหน้า สิ่งนี้จะช่วยลดความไม่แน่นอนและงานที่ไม่จำเป็น สำหรับผู้ป่วย การเปลี่ยนแปลงดังกล่าวส่งผลให้การย้ายออกจากโรงพยาบาลราบรื่นและรวดเร็วขึ้น และประสบการณ์โดยรวมของผู้ป่วยดีขึ้น

เป็นที่ทราบกันดีว่าผู้ป่วยที่ออกจากโรงพยาบาลตั้งแต่เช้ามีการฟื้นตัวในระดับที่ต่ำกว่า ผลลัพธ์ความพึงพอใจที่ดีขึ้น และความต่อเนื่องในการดูแลที่ดีขึ้น ในทางกลับกัน การปล่อยก๊าซเรือนกระจกที่ล่าช้าสามารถกัดกร่อนความมั่นใจ ทำให้ครอบครัวหงุดหงิด ทำให้การส่งผ่านไปยังผู้ให้บริการหลังเฉียบพลันมีความซับซ้อน และส่งผลให้ผลลัพธ์ที่ได้แย่ลง

เทคโนโลยีสนับสนุนผลลัพธ์ที่ได้รับการปรับปรุงโดยรับรองว่าผู้ป่วยจะออกจากโรงพยาบาลในเวลาที่เหมาะสม โดยมีการสนับสนุนที่เหมาะสม ซึ่งหมายความว่ายาของพวกเขาชัดเจน คำแนะนำชัดเจน มีการวางแผนข้อตกลงติดตามผล และจัดเตรียมสถานที่รับหรือผู้ดูแลไว้ ด้วยการสร้างมาตรฐานกระบวนการเหล่านี้และลดความเสี่ยงของการเข้ารหัสในนาทีสุดท้าย โรงพยาบาลสามารถส่งมอบการเปลี่ยนผ่านการดูแลที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้มากขึ้น

บทบาทของศูนย์บัญชาการ

ขณะนี้ระบบสุขภาพหลายแห่งเน้นการดำเนินงานแบบรวมศูนย์หรือ “ศูนย์บัญชาการ” เพื่อประสานงานการไหลเวียนของคนไข้ทั่วบริษัท ศูนย์เหล่านี้รวบรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับการสำรวจสำมะโนประชากร การบันทึก และการปล่อยก๊าซเรือนกระจก เพื่อช่วยให้ผู้นำมีข้อมูลในการตัดสินใจ

เมื่อบูรณาการเข้ากับเทคโนโลยีขั้นสูง ศูนย์บัญชาการสามารถก้าวไปไกลกว่าการตรวจสอบเพื่อการประสานงานที่ใช้งานอยู่ พวกเขาไม่เพียงแต่ทำให้มองเห็นปัญหาได้เท่านั้น แต่ด้วยการบูรณาการของ AI ยังสามารถทำให้เกิดขั้นตอนที่กระตุ้นความคิดในการแก้ปัญหาได้อีกด้วย ตัวอย่างเช่น พวกเขาสามารถระบุได้ว่าเมื่อใดที่การปล่อยก๊าซไม่เป็นไปตามการบันทึก เพิ่มอุปสรรคที่ต้องมีการแทรกแซง และแนะนำให้แจกจ่ายทรัพยากรในตำแหน่งที่จำเป็นที่สุด

เมื่อเทคโนโลยีพัฒนาขึ้น บทบาทของศูนย์บัญชาการก็เปลี่ยนจากการเป็นศูนย์กลางการประสานงานด้วยตนเองไปเป็นผู้จัดเตรียมเวิร์กโฟลว์ผ่านกระบวนการที่รันโดย AI อย่างไรก็ตาม หลักการยังคงเหมือนเดิม: การมองเห็นและการประสานงานเป็นกุญแจสำคัญในการป้องกันความล่าช้า

มอบอำนาจให้พนักงานและไม่เปลี่ยนพวกเขา

แม้ว่าเทคโนโลยีจะสามารถปรับปรุงกระบวนการต่างๆ ได้ แต่สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักว่าท้ายที่สุดแล้วการดูแลสุขภาพก็คือมนุษย์ พยาบาล แพทย์ เจ้าหน้าที่ประจำเคส และเจ้าหน้าที่ฝ่ายสนับสนุนนำวิจารณญาณ ความเห็นอกเห็นใจ และความเชี่ยวชาญที่ไม่มีอัลกอริทึมใดมาแทนที่ได้

เป้าหมายของเทคโนโลยีควรเป็นการเสริมสร้างความเข้มแข็งให้กับพนักงานโดยการขจัดความขัดแย้งด้านการบริหาร แทนที่จะใช้เวลาอันมีค่าไล่ตามงานต่างๆ เจ้าหน้าที่สามารถมุ่งความสนใจไปที่การมีส่วนร่วมกับผู้ป่วย การตอบคำถาม และทำให้มั่นใจว่าประสบการณ์ในการออกจากโรงพยาบาลจะปราศจากปัญหาและการสนับสนุน ด้วยวิธีนี้ เทคโนโลยีไม่ได้ลดการสัมผัสของมนุษย์ แต่ช่วยปกป้องมันด้วย

การนำเทคโนโลยีใหม่มาใช้ต้องการมากกว่าการติดตั้งซอฟต์แวร์ เจ้าหน้าที่จำเป็นต้องไว้วางใจระบบ ทำความเข้าใจว่าทำไมจึงแนะนำการดำเนินการบางอย่าง และรู้สึกมั่นใจว่าระบบจะสนับสนุนมากกว่าที่จะมองข้ามวิจารณญาณทางวิชาชีพ

โรงพยาบาลที่ประสบความสำเร็จใช้แนวทางที่ใส่ใจในการเปลี่ยนแปลงการจัดการของ:

• การมีส่วนร่วมของบุคลากรแนวหน้าตั้งแต่เนิ่นๆ ในการออกแบบและการเปิดตัวเครื่องมือใหม่ๆ
• ให้ความโปร่งใส เกี่ยวกับวิธีการสร้างข้อมูลและคำแนะนำ
• ทีมงานฝึกอบรม เกี่ยวกับการใช้เทคโนโลยีในการทำงานจริง
• เฉลิมฉลองชัยชนะอย่างรวดเร็ว สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงอิทธิพลที่วัดได้ต่อการไหลของผู้ป่วยและผลลัพธ์

วิสัยทัศน์สำหรับอนาคตชัดเจน: โรงพยาบาลที่การวางแผนจำหน่ายเริ่มตั้งแต่วันแรก โดยแต่ละวอร์ดทำงานสอดคล้องกัน และที่ผู้ป่วยออกเดินทางตรงเวลาด้วยความมั่นใจในการดูแลขั้นต่อไป

เทคโนโลยีจะยังคงมีบทบาทสำคัญในอนาคตนี้ด้วยการคาดการณ์การปล่อยก๊าซเรือนกระจกในอดีต จัดลำดับความสำคัญตามความต้องการของระบบ และประสานงานงานระหว่างทีมได้อย่างราบรื่น การจ่ายเงินดังกล่าวไม่เพียงรู้สึกได้ในการวัดผลการปฏิบัติงาน เช่น ระยะเวลาในการเข้าพักและการสาบานตนเท่านั้น แต่ยังรวมถึงประสบการณ์และผลลัพธ์ของผู้ป่วยและครอบครัวด้วย

การป้องกันความล่าช้าในการจำหน่ายไม่ได้เป็นเพียงการขับเคลื่อนโรงพยาบาลให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นเท่านั้น เป็นเรื่องเกี่ยวกับการรับรองว่าผู้ป่วยทุกคนจะได้รับการดูแลที่ถูกต้องในสถานที่ที่เหมาะสมในเวลาที่เหมาะสม ด้วยเทคโนโลยีที่เหมาะสม เป้าหมายนี้จะกลายเป็นความจริงได้

เกี่ยวกับ ไมค์ โคเอน

Mike Coen ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายผลิตภัณฑ์และเทคโนโลยีของ เทคโนโลยีการติดตามทางไกลเป็นผู้จัดการฝ่ายวิศวกรรมที่มีประสบการณ์และมีประสบการณ์ในการพัฒนาแพลตฟอร์มระดับเว็บ บริการคลาวด์สำหรับผู้บริโภค และผลิตภัณฑ์ทางธุรกิจ ในขณะเดียวกันก็สร้างทีมวิศวกรรมระดับโลกที่มีประสิทธิภาพสูงระดับโลก

ก่อนที่จะมีการติดตามทางไกล Mike เคยเป็นผู้อำนวยการฝ่ายวิศวกรรมศาสตร์ในเมือง Leidos ในกลุ่ม Commercial Healthcare Group เขายังเป็นผู้จัดการอาวุโสฝ่ายพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ Amazon และเป็นบุคคลสำคัญที่เป็นผู้นำการออกแบบและการใช้งานแพลตฟอร์มการวิเคราะห์โฆษณาของ Amazon ตอนที่เขาจากไป แพลตฟอร์มนี้เป็นหนึ่งในคลัสเตอร์ Apache Hadoop ที่ใหญ่ที่สุดในโลก ไมค์ยังมีบทบาทด้านสถาปัตยกรรมและวิศวกรรมหลายตำแหน่งใน Lockheed Martin และ Koch Industries

ไมค์สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาวิทยาศาสตร์เทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ และวิทยาศาสตรบัณฑิตสาขาวิศวกรรมไฟฟ้าจากมหาวิทยาลัยเวสต์เวอร์จิเนีย และเข้าร่วมการศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาสาขาเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ที่มหาวิทยาลัยซีราคิวส์

ดูแหล่งที่มา