AdventHealth развива цялостната грижа с OpenAI

AdventHealth внедрява ChatGPT for Healthcare, за да намали административната тежест и да оптимизира клиничните работни процеси в цялата си система. Чрез автоматизиране на отнемащи време задачи по документация и поддръжка, екипите по грижи си връщат часове всяка седмица и позволяват на клиницистите да се фокусират по-пряко върху пациентите. Резултатът е не само оперативна ефективност, но и разширен клиничен капацитет, по-бърз достъп до грижи и измеримо подобрение в преживяването на пациентите.

AdventHealth е болнична система, която оперира в девет щата и обслужва милиони пациенти всяка година. Както много големи здравни системи, тя е изправена пред ограничени маржове, растящо търсене и нарастваща административна сложност.

Голяма част от този натиск се проявява в ежедневните работни процеси. Лекарите консултанти, които преглеждат случаи за управление на използването, често отделят около 10 минути на случай не за една задача, а за поредица от стъпки: четене на досиета, идентифициране на релевантни детайли, проверка на критерии и изготвяне на структурирани обосновки. При стотици или хиляди случаи това време бързо се натрупва.

Натоварването се простира и отвъд клиничните роли. Екипите във финанси, ЧР, ИТ и други функции отделят значително време за изготвяне на документи, обобщаване на информация и подготовка на материали, които са необходими, но отнемат време. В резултат много от тях работят в това, което лидерите описват като „режим на постоянни операции“, с ограничен капацитет за работа с по-висока стойност.

В същото време интересът към ИИ вече се зараждаше в организацията. Служителите експериментираха с чатботове, въпреки че официалните политики ограничаваха използването им.

„Имахме хора, които нетърпеливо искаха да започнат, но имаше и много голям брой хора, които стояха встрани“, казва Роб Пюрингтън, главен директор по ИИ в AdventHealth. „Те не бяха сигурни как да използват ИИ ефективно в ежедневната си работа.“

Ръководството на AdventHealth рано стигна до извода, че провеждането на изолирани пилоти няма да доведе до съществена промяна. Основното предизвикателство беше да се насърчи последователна и безопасна употреба в рамките на голяма работна сила.

„Най-трудната част от ИИ в здравеопазването е да накараш хората да го използват безопасно, последователно и в мащаб“, казва Пюрингтън. „Още в началото взехме решение да третираме внедряването като продукта.“

Това решение оформи внедряването. Вместо да позиционират ИИ като автоматизация, лидерите го представиха като начин за намаляване на административната тежест и връщане на време на клиницистите и персонала.

„Не говорим за ИИ като за автоматизация. Говорим за върнато време“, казва Пюрингтън. „Ако можем да съкратим смислено 10-минутен преглед — като същевременно запазим качеството — това е капацитет, който можем да върнем на нашите клиницисти.“

AdventHealth също така третира внедряването като измерим оперативен показател. Организацията проследява броя съобщения на потребител за работен ден, като изключва уикендите и празниците, за да създаде последователна базова линия. Този показател се наблюдава и управлява като всеки друг KPI, като целите и тенденциите се преглеждат редовно.

За да мащабира използването, системата разчиташе на базирани на домейни групи от колеги, а не на големи централизирани програми за обучение. Например екипите по финанси работеха с екипи по финанси, а ЧР с ЧР — споделяйки подкани, работни процеси и добри практики, релевантни за конкретните им функции.

Когато организацията премина от експериментиране към внедряване в мащаб на предприятие, ръководството даде приоритет на инструменти, които могат да отговорят на изискванията на здравеопазването за поверителност, управление и надеждност.

„Избрахме OpenAI, защото не търсехме демо. Търсехме инфраструктура за предприятия“, казва Пюрингтън. „Способността за структурирано анализиране, структурираните изходни данни и контролите за управление ни дадоха увереност, че това не е просто софтуер за производителност. Това беше нещо, което можем отговорно да мащабираме в рамките на една здравна система.“

AdventHealth внедри ChatGPT Enterprise, а по-късно и ChatGPT for Healthcare, който осигури допълнителни защити за регулирани среди, включително защита на данните и подкрепа за съответствие.

Скоростта на иновациите и сътрудничеството също повлияха на решението.

„Наистина ценим да сме по-близо до границата на възможното“, казва Пюрингтън. „И установихме, че OpenAI е силно ориентирана към сътрудничество, докато обмисляме пилоти, внедрявания и следващите стъпки.“

Един от най-ранните и най-измерими случаи на употреба беше управлението на използването.

С помощта на ChatGPT for Healthcare лекарите консултанти могат да генерират структурирани обобщения на пациентски досиета, да извеждат релевантни клинични детайли и да изготвят първоначални обосновки. Клиницистът остава отговорен за окончателната преценка, но времето за събиране на информация се намалява.

Организацията измерва въздействието чрез данни на системно ниво, включително времеви маркери в електронните здравни досиета, а не чрез самоотчетени оценки.

„Предпочитаме показатели, които са вградени директно в процеса“, казва Пюрингтън. „Можем да видим точно с колко минути има подобрение и дали тази промяна е статистически значима.“

Отвъд клиничните работни процеси подобни модели се появиха и в различни отдели:

• Изготвянето на документи и планове започва с първоначален вариант, а не от празна страница
• Политики и комуникации се преобразуват в структурирани, използваеми формати
• Бележки и неструктурирана информация бързо се обобщават в конкретни стъпки за действие

Тези промени намаляват времената на цикъла, ограничават многократните редакции и подобряват последователността на резултатите.

AdventHealth оценява въздействието на ИИ по две основни измерения: внедряване и ефективност на работните процеси.

От гледна точка на внедряването проследяването на ежедневната употреба създаде отчетност и видимост за това колко бързо ИИ става част от рутинната работа.

От гледна точка на работните процеси пилотите се оценяват чрез показатели за производителност като време за задача, време за изпълнение и обработен обем. При управлението на използването целта е да се намали времето за преглед, като същевременно се запазят качеството и последователността.

В различните отдели екипите отчитат:

• По-малко време за повтарящи се задачи по документация и преглед
• По-бързо изпълнение на вътрешните работни процеси
• По-малко цикли на преработка поради по-последователни първи чернови
• Повишен капацитет без допълнителен персонал

Организацията често описва тези ползи като „върнато време“, но ръководството свързва тази концепция пряко с измерими резултати.

„Ако вземете задача от 10 минути и я направите две, и това се случва хиляда пъти седмично, това е реален капацитет“, казва Пюрингтън. „Въпросът е как реинвестирате този капацитет.“

За AdventHealth стойността на ИИ е тясно свързана с мисията му да предоставя цялостна грижа за човека. Това изисква време — време клиницистите да прекарват с пациентите и семействата им, и време персоналът да се фокусира върху работа с по-висока стойност.

Един пример илюстрира въздействието на индивидуално ниво. Лекар, който преди е прекарвал вечерите си в довършване на документация, често наричано „време по пижама“, е успял да приключва работата си в рамките на редовното работно време след подкрепени от ИИ промени в работните процеси.

„Той оставяше работата на работа“, казва Пюрингтън. „Можеше да се прибере у дома и да бъде пълноценно със семейството си.“

Истории като тази затвърждават подхода на организацията към ИИ като инструмент за намаляване на административната тежест, а не за замяна на роли.

Досега повечето измерими ползи идват от намаляване на времето, отделяно за съществуващи задачи. AdventHealth разглежда това като отправна точка.

Сега организацията се фокусира върху разширяване към области като достъп на пациентите, подкрепа за клинични решения и нови модели за предоставяне на грижи, като същевременно запазва същия акцент върху управление, измерване и доверие.

Според ръководството основният извод е, че мащабирането на ИИ зависи по-малко от самата технология и повече от начина, по който тя се въвежда и възприема.

„Внедряването не е „отидете да използвате продукта“. То е „лидерство на промяната““, казва Пюрингтън. „Когато го измервате, доказвате стойността и водите с доверие, тогава излизате отвъд пилотите.“