AdventHealth, OpenAI के साथ समग्र देखभाल को आगे बढ़ाता है

AdventHealth अपने पूरे सिस्टम में प्रशासनिक बोझ घटाने और क्लिनिकल वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करने के लिए हेल्थकेयर के लिए ChatGPT लागू कर रहा है. समय लेने वाले दस्तावेज़ीकरण और सहायता कार्यों को स्वचालित करके, देखभाल टीमें हर हफ्ते कई घंटे वापस पा रही हैं और चिकित्सकों को मरीजों पर अधिक सीधे ध्यान देने का अवसर मिल रहा है. इसका परिणाम केवल परिचालन दक्षता नहीं, बल्कि विस्तारित क्लिनिकल क्षमता, देखभाल तक तेज़ पहुंच और मरीज अनुभव में मापनीय सुधार भी है.

AdventHealth नौ राज्यों में संचालित एक अस्पताल प्रणाली है, जो हर साल लाखों मरीजों की सेवा करती है. कई बड़े हेल्थ तंत्रों की तरह, इसे सीमित मार्जिन, बढ़ती मांग और बढ़ती प्रशासनिक जटिलता का सामना करना पड़ता है.

उस दबाव का बड़ा हिस्सा रोज़मर्रा के वर्कफ़्लो में दिखाई देता है. उपयोग प्रबंधन के लिए मामलों की समीक्षा करने वाले फिज़िशियन सलाहकार अक्सर प्रति केस लगभग 10 मिनट खर्च करते हैं, वह भी किसी एक काम पर नहीं बल्कि कई चरणों की श्रृंखला पर: चार्ट पढ़ना, प्रासंगिक विवरण पहचानना, मानदंड जांचना और स्ट्रक्चर्ड तर्क का मसौदा तैयार करना. सैकड़ों या हजारों मामलों में यह समय बहुत जल्दी बढ़ जाता है.

यह बोझ केवल क्लिनिकल भूमिकाओं तक सीमित नहीं है. वित्त, HR, IT और अन्य कार्यों की टीमें दस्तावेज़ तैयार करने, जानकारी का सार बनाने और आवश्यक लेकिन समय लेने वाली सामग्री तैयार करने में काफी समय लगाती हैं. नतीजतन, कई टीमें उस स्थिति में काम करती हैं जिसे नेता “निरंतर संचालन मोड” कहते हैं, जहां अधिक मूल्य वाले काम के लिए क्षमता सीमित रहती है.

इसी दौरान, संगठन के भीतर AI में रुचि पहले से उभर रही थी. कर्मचारी चैटबॉट्स के साथ प्रयोग कर रहे थे, जबकि औपचारिक नीतियां उनके उपयोग को सीमित करती थीं.

“हमारे पास ऐसे लोग थे जो शुरुआत करने के लिए उत्सुक थे, लेकिन बहुत बड़ी संख्या में लोग किनारे पर थे,” AdventHealth के Chief AI Officer Rob Purinton कहते हैं. “उन्हें यह स्पष्ट नहीं था कि अपने रोज़मर्रा के काम में AI का प्रभावी उपयोग कैसे करें.”

AdventHealth के नेतृत्व ने जल्दी ही निष्कर्ष निकाला कि अलग-थलग पायलट चलाने से सार्थक बदलाव नहीं आएगा. मुख्य चुनौती बड़े कार्यबल में सुरक्षित और सुसंगत उपयोग को बढ़ावा देना थी.

Purinton कहते हैं, “हेल्थकेयर में AI का सबसे कठिन हिस्सा यह है कि लोग इसका सुरक्षित, सुसंगत और बड़े पैमाने पर उपयोग करें.” “हमने शुरुआत में ही यह निर्णय लिया कि अपनाने को ही उत्पाद की तरह माना जाए.”

इसी निर्णय ने रोलआउट का स्वरूप तय किया. AI को ऑटोमेशन के रूप में प्रस्तुत करने के बजाय, नेताओं ने इसे प्रशासनिक बोझ घटाने और चिकित्सकों व कर्मचारियों को समय लौटाने के तरीके के रूप में रखा.

“हम AI को ऑटोमेशन के रूप में नहीं देखते. हम समय वापस मिलने की बात करते हैं,” Purinton कहते हैं. “अगर हम 10 मिनट की समीक्षा को गुणवत्ता बनाए रखते हुए अर्थपूर्ण रूप से छोटा कर सकें, तो वही क्षमता हम अपने चिकित्सकों को वापस दे सकते हैं.”

AdventHealth ने अपनाने को एक मापनीय परिचालन मीट्रिक के रूप में भी देखा. संगठन एक समान आधाररेखा बनाने के लिए सप्ताहांत और छुट्टियों को छोड़कर, प्रति उपयोगकर्ता प्रति कार्यदिवस संदेशों को ट्रैक करता है. इस मीट्रिक की निगरानी और प्रबंधन किसी अन्य KPI की तरह किया जाता है, और लक्ष्यों व रुझानों की नियमित समीक्षा होती है.

उपयोग को बड़े पैमाने पर बढ़ाने के लिए, सिस्टम ने बड़े केंद्रीकृत प्रशिक्षण कार्यक्रमों के बजाय डोमेन-आधारित सहकर्मी समूहों पर भरोसा किया. उदाहरण के लिए, वित्त टीमें वित्त टीमों के साथ और HR, HR के साथ काम करती थीं, ताकि अपने-अपने कार्यों से जुड़े प्रॉम्प्ट, वर्कफ़्लो और सर्वोत्तम प्रथाएं साझा की जा सकें.

जब संगठन प्रयोग से एंटरप्राइज़ परिनियोजन की ओर बढ़ा, तो नेतृत्व ने ऐसे टूल्स को प्राथमिकता दी जो गोपनीयता, गवर्नेंस और विश्वसनीयता से जुड़ी हेल्थकेयर आवश्यकताओं को पूरा कर सकें.

“हमने OpenAI को इसलिए चुना क्योंकि हम कोई डेमो नहीं ढूंढ रहे थे. हम एंटरप्राइज़ इन्फ्रास्ट्रक्चर ढूंढ रहे थे,” Purinton कहते हैं. “रीज़निंग क्षमता, स्ट्रक्चर्ड आउटपुट और गवर्नेंस नियंत्रणों ने हमें भरोसा दिया कि यह सिर्फ उत्पादकता सॉफ़्टवेयर नहीं था. यह ऐसी चीज़ थी जिसे हम एक हेल्थ तंत्र में ज़िम्मेदारी से बड़े पैमाने पर लागू कर सकते थे.”

AdventHealth ने ChatGPT Enterprise अपनाया और बाद में हेल्थकेयर के लिए ChatGPT, जिसने विनियमित वातावरणों के लिए अतिरिक्त सुरक्षा उपाय दिए, जिनमें डेटा सुरक्षा और अनुपालन समर्थन शामिल थे.

नवाचार की गति और सहयोग ने भी इस निर्णय को प्रभावित किया.

Purinton कहते हैं, “हम वास्तव में उस सीमा के करीब रहना पसंद करते हैं जहां तक संभव है.” “और हमने पाया है कि पायलट, परिनियोजन और आगे क्या आएगा, इस पर विचार करते समय OpenAI बेहद सहयोगी है.”

सबसे शुरुआती और सबसे अधिक मापे जा सकने वाले उपयोग मामलों में से एक उपयोग प्रबंधन था.

हेल्थकेयर के लिए ChatGPT का उपयोग करके, फिज़िशियन सलाहकार मरीज चार्ट के स्ट्रक्चर्ड सार बना सकते हैं, प्रासंगिक क्लिनिकल विवरण सामने ला सकते हैं और शुरुआती तर्क का मसौदा तैयार कर सकते हैं. अंतिम निर्णय की ज़िम्मेदारी चिकित्सक की ही रहती है, लेकिन जानकारी एकत्र करने में लगने वाला समय घट जाता है.

संगठन प्रभाव को स्वयं-रिपोर्ट किए गए अनुमानों के बजाय सिस्टम-स्तरीय डेटा, जिसमें इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रिकॉर्ड के टाइमस्टैम्प शामिल हैं, के आधार पर मापता है.

Purinton कहते हैं, “हम उन मापों को प्राथमिकता देते हैं जो सीधे प्रक्रिया में ही शामिल हों.” “हम ठीक-ठीक देख सकते हैं कि कितने मिनट बेहतर हुए हैं और क्या वह बदलाव सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है.”

क्लिनिकल वर्कफ़्लो से आगे, विभागों में भी ऐसे ही पैटर्न उभरे हैं:

• दस्तावेज़ और योजनाएं तैयार करना अब खाली पन्ने के बजाय पहले मसौदे से शुरू होता है
• नीतियों और संचार को स्ट्रक्चर्ड, उपयोगी प्रारूपों में बदला जाता है
• नोट्स और असंरचित जानकारी का तेज़ी से सार बनाकर उन्हें कार्य-चरणों में बदला जाता है

ये बदलाव चक्र समय घटाते हैं, बार-बार होने वाले संशोधनों को सीमित करते हैं और आउटपुट में सुसंगतता सुधारते हैं.

AdventHealth दो प्रमुख आयामों पर AI के प्रभाव का मूल्यांकन करता है: अपनाना और वर्कफ़्लो प्रदर्शन.

अपनाने के पक्ष में, दैनिक उपयोग को ट्रैक करने से जवाबदेही बनी है और यह स्पष्ट हुआ है कि AI कितनी तेजी से नियमित काम का हिस्सा बन रहा है.

वर्कफ़्लो के पक्ष में, पायलट का मूल्यांकन थ्रूपुट मीट्रिक्स जैसे प्रति कार्य समय, टर्नअराउंड समय और संभाली गई मात्रा के आधार पर किया जाता है. उपयोग प्रबंधन में लक्ष्य गुणवत्ता और सुसंगतता बनाए रखते हुए समीक्षा समय घटाना है.

विभागों में टीमें यह रिपोर्ट करती हैं:

• दोहराए जाने वाले दस्तावेज़ीकरण और समीक्षा कार्यों पर लगने वाले समय में कमी
• आंतरिक वर्कफ़्लो पर तेज़ टर्नअराउंड
• अधिक सुसंगत शुरुआती मसौदों के कारण दोबारा काम के कम चक्र
• अतिरिक्त स्टाफिंग के बिना बढ़ी हुई क्षमता

संगठन अक्सर इन लाभों को “समय वापस” कहता है, लेकिन नेतृत्व इस अवधारणा को सीधे मापनीय परिणामों से जोड़ता है.

Purinton कहते हैं, “अगर आप 10 मिनट के काम को 2 मिनट का बना दें, और ऐसा हफ्ते में हजार बार हो, तो वह वास्तविक क्षमता है.” “सवाल यह है कि आप उस क्षमता का पुनर्निवेश कैसे करते हैं.”

AdventHealth के लिए, AI का मूल्य समग्र देखभाल प्रदान करने के उसके मिशन से गहराई से जुड़ा है. इसके लिए समय चाहिए. ऐसा समय जिसमें चिकित्सक मरीजों और परिवारों के साथ रह सकें, और कर्मचारी अधिक मूल्य वाले काम पर ध्यान दे सकें.

एक उदाहरण व्यक्तिगत स्तर पर इसके प्रभाव को दिखाता है. एक चिकित्सक, जो पहले शामें दस्तावेज़ीकरण पूरा करने में बिताते थे, जिसे अक्सर “पजामा टाइम” कहा जाता है, वर्कफ़्लो में AI-सहायित बदलावों के बाद नियमित घंटों में काम पूरा कर सके.

Purinton कहते हैं, “वह काम को काम पर ही छोड़ रहे थे.” “वह घर जा सकते थे और अपने परिवार के साथ पूरी तरह मौजूद रह सकते थे.”

ऐसी कहानियां संगठन के उस दृष्टिकोण को मजबूत करती हैं जिसमें AI को भूमिकाएं बदलने के बजाय प्रशासनिक बोझ घटाने के उपकरण के रूप में देखा जाता है.

अब तक, अधिकांश मापनीय लाभ मौजूदा कार्यों पर लगने वाला समय घटाने से आए हैं. AdventHealth इसे शुरुआती बिंदु मानता है.

संगठन अब मरीज पहुंच, क्लिनिकल निर्णय समर्थन और नए देखभाल वितरण मॉडलों जैसे क्षेत्रों में विस्तार पर ध्यान दे रहा है, जबकि गवर्नेंस, मापन और भरोसे पर वही जोर बनाए रख रहा है.

नेतृत्व के अनुसार, मुख्य सीख यह है कि AI को बड़े पैमाने पर लागू करना तकनीक पर कम और उसे कैसे पेश व अपनाया जाता है, इस पर अधिक निर्भर करता है.

Purinton कहते हैं, “अपनाना यह नहीं है कि ‘जाइए, उत्पाद का उपयोग कीजिए.’ यह है ‘नेतृत्व में बदलाव.’” “जब आप इसे मापते हैं, मूल्य साबित करते हैं और भरोसे के साथ नेतृत्व करते हैं, तभी आप पायलट से आगे बढ़ते हैं.”