AdventHealth posouvá komplexní péči s OpenAI

AdventHealth nasazuje ChatGPT pro zdravotnictví, aby snížil administrativní zátěž a zefektivnil klinické pracovní postupy v celém svém systému. Díky automatizaci časově náročné dokumentace a podpůrných úkolů ušetří pečující týmy každý týden hodiny času a kliničtí pracovníci se mohou více soustředit přímo na pacienty. Výsledkem není jen provozní efektivita, ale i rozšířená klinická kapacita, rychlejší přístup k péči a měřitelné zlepšení zkušenosti pacientů.

AdventHealth je nemocniční systém působící v devíti státech, který každoročně poskytuje péči milionům pacientů. Stejně jako mnoho velkých zdravotnických systémů čelí nízkým maržím, rostoucí poptávce a stále větší administrativní náročnosti.

Velká část tohoto tlaku se projevuje v každodenních pracovních postupech. Lékařští poradci, kteří posuzují případy pro řízení využití péče, často tráví asi 10 minut na případ, ne jedním úkolem, ale sledem kroků: čtením dokumentace, identifikací relevantních detailů, kontrolou kritérií a přípravou strukturovaných odůvodnění. Během stovek a tisíců případů se tento čas rychle nasčítá.

Zátěž se netýká jen klinických rolí. Týmy ve financích, HR, IT a dalších funkcích tráví značné množství času přípravou dokumentů, shrnováním informací a chystáním materiálů, které jsou nezbytné, ale časově náročné. Mnozí proto fungují v tom, co vedoucí popisují jako „režim neustálého provozu“, s omezenou kapacitou pro práci s vyšší přidanou hodnotou.

Zároveň už se uvnitř organizace začínal objevovat zájem o AI. Zaměstnanci experimentovali s chatboty, i když formální zásady jejich používání omezovaly.

„Měli jsme lidi, kteří měli velkou chuť se do toho pustit, ale velmi mnoho dalších stálo stranou,“ říká Rob Purinton, Chief AI Officer ve společnosti AdventHealth. „Nebyli si jistí, jak AI efektivně využívat ve své každodenní práci.“

Vedení AdventHealth brzy dospělo k závěru, že provozování izolovaných pilotů nepovede k podstatné změně. Hlavní výzvou bylo prosadit konzistentní a bezpečné používání napříč rozsáhlou pracovní silou.

„Nejtěžší částí AI ve zdravotnictví je přimět lidi, aby ji používali bezpečně, konzistentně a ve velkém měřítku,“ říká Purinton. „Brzy jsme se rozhodli přistupovat k adopci jako k produktu.“

Toto rozhodnutí nasměrovalo způsob zavádění. Namísto toho, aby AI prezentovali jako automatizaci, ji vedoucí představili jako způsob, jak snížit administrativní zátěž a vrátit čas klinickým pracovníkům i personálu.

„O AI nemluvíme jako o automatizaci. Mluvíme o ušetřeném čase,“ říká Purinton. „Pokud dokážeme desetiminutový přezkum smysluplně zrychlit — při zachování kvality — je to kapacita, kterou můžeme našim klinickým pracovníkům vrátit.“

AdventHealth také přistupoval k adopci jako k měřitelné provozní metrice. Organizace sleduje počet zpráv na uživatele za pracovní den, mimo víkendy a svátky, aby vytvořila konzistentní výchozí situaci. Tato metrika se monitoruje a řídí jako jakýkoli jiný KPI, přičemž cíle a trendy se pravidelně vyhodnocují.

K naškálování používání se systém opíral ne o velké centralizované školicí programy, o oborově zaměřené skupiny kolegů. Například finanční týmy pracovaly s finančními týmy a HR s HR — sdílely prompty, pracovní postupy a osvědčené postupy relevantní pro jejich konkrétní funkce.

Když se organizace posouvala od experimentování k podnikovému nasazení, vedení upřednostnilo nástroje, které dokážou splnit požadavky zdravotnictví na soukromí, governance a spolehlivost.

„Vybrali jsme OpenAI, protože jsme nehledali demo. Hledali jsme podnikovou infrastrukturu,“ říká Purinton. „Schopnost uvažování, strukturované výstupy a kontrolní mechanismy governance nám daly jistotu, že nejde jen o software pro zvýšení produktivity. Mohli jsme ho odpovědně začít škálovat napříč zdravotnickým systémem.“

AdventHealth zavedl ChatGPT Enterprise a později ChatGPT pro zdravotnictví, který poskytl další ochranná opatření pro regulovaná prostředí, včetně ochrany dat a podpory souladu s předpisy.

Rozhodnutí ovlivnila také rychlost inovací a spolupráce.

„Velmi si ceníme toho, že jsme blíže hranici možného,“ říká Purinton. „A zjistili jsme, že OpenAI je partner velmi ochotný spolupracovat s námi, když promýšlíme piloty, nasazení a to, co přijde dál.“

Jedním z nejčasnějších a nejlépe měřitelných případů použití bylo řízení využití péče.

Pomocí ChatGPT pro zdravotnictví mohou lékařští poradci vytvářet strukturovaná shrnutí zdravotnické dokumentace pacientů, vyhledat relevantní klinické detaily a připravit počáteční odůvodnění. Klinický pracovník zůstává odpovědný za konečný úsudek, ale čas strávený shromažďováním informací se zkracuje.

Organizace měří dopad pomocí dat na úrovni systému, včetně časových razítek v elektronických zdravotních záznamech, nikoli podle odhadů uváděných samotnými uživateli.

„Dáváme přednost metrikám, které jsou zabudované přímo do procesu,“ říká Purinton. „Můžeme přesně vidět, o kolik minut se to zlepšilo a zda je tato změna statisticky významná.“

Podobné vzorce se objevily i mimo klinické pracovní postupy napříč odděleními:

• Psaní dokumentů a plánů nezačíná prázdnou stránkou, ale prvním návrhem
• Zásady a komunikace jsou konvertovány do strukturovaných, použitelných formátů
• Poznámky a nestrukturované informace jsou rychle shrnuty do akčních kroků

Tyto změny zkracují délku cyklů, omezují opakované revize a zlepšují konzistenci výstupů.

AdventHealth vyhodnocuje dopad AI ve dvou hlavních dimenzích: adopci a výkonnost pracovních postupů.

Na straně adopce vytvořilo sledování denního používání odpovědnost a přehled o tom, jak rychle se AI stává součástí rutinní práce.

Na straně pracovních postupů se piloty vyhodnocují pomocí metrik výkonu, jako je doba vykonání jednoho úkoly, rychlost, do kdy je zvládnut, a zpracovaný objem. V řízení využití péče je cílem zkrátit dobu hodnocení při zachování kvality a konzistence.

Týmy napříč odděleními hlásí:

• Méně času stráveného opakujícími se úkoly dokumentace a kontroly
• Rychlejší dokončení interních pracovních postupů
• Méně cyklů přepracování díky konzistentnějším prvním návrhům
• Vyšší kapacitu bez navýšení počtu zaměstnanců

Organizace tyto přínosy často popisuje jako „vrácený čas“, vedení však tento koncept přímo spojuje s měřitelnými výsledky.

„Když z desetiminutového úkolu uděláte dvouminutový a stane se to tisíckrát týdně, je to skutečná kapacita,“ říká Purinton. „Otázkou je, jak potom tuto kapacitu investujete.“

Pro AdventHealth je hodnota AI úzce spjata s jeho posláním poskytovat komplexní péči o člověka. To vyžaduje čas — čas, který kliničtí pracovníci mohou strávit s pacienty a rodinami, a čas, kdy se personál může soustředit na práci s vyšší přidanou hodnotou.

Jeden příklad ilustruje dopad na úrovni jednotlivce. Lékař, který dříve trávil večery dokončováním dokumentace (často se tomu říká „čas v pyžamu“), byl schopen po změnách pracovních postupů s podporou AI dokončit práci během běžné pracovní doby.

„Nechal práci v práci,“ říká Purinton. „Mohl jít domů a být naplno se svou rodinou.“

Příběhy jako tento posilují přístup organizace k AI jako k nástroji pro snižování administrativní zátěže, nikoli pro nahrazování rolí.

Dosud většina měřitelných přínosů pochází ze zkrácení času stráveného stávajícími úkoly. AdventHealth to vnímá jako výchozí bod.

Organizace se nyní zaměřuje na rozšíření do oblastí, jako je přístup pacientů k péči, podpora klinického rozhodování a nové modely poskytování péče, přičemž zachovává stejný důraz na governance, měření a důvěru.

Podle vedení je hlavním ponaučením to, že škálování AI závisí méně na samotné technologii a více na tom, jak je představena a přijata.

„Adopce neznamená ‚běžte používat produkt‘. Znamená ‚řízení změny‘,“ říká Purinton. „Když ji měříte, prokážete hodnotu a vedete s důvěrou, tehdy se dostanete za hranici pilotů.“