AdventHealth uzlabo visaptverošu pacientu aprūpi ar OpenAI

AdventHealth ievieš ChatGPT for Healthcare, lai visā savā sistēmā mazinātu administratīvo slogu un efektivizētu klīniskās darbplūsmas. Automatizējot laikietilpīgu dokumentēšanu un atbalsta uzdevumus, aprūpes komandas katru nedēļu ietaupa vērtīgas stundas un ļauj klīnicistiem vairāk koncentrēties uz pacientiem. Rezultāts ir ne tikai augstāka darbības efektivitāte, bet arī paplašināta klīniskā kapacitāte, ātrāka piekļuve aprūpei un izmērāms pacientu pieredzes uzlabojums.

AdventHealth ir slimnīcu sistēma, kas darbojas deviņos štatos un katru gadu apkalpo vairākus miljonus pacientu. Tāpat kā daudzas lielas veselības aprūpes sistēmas, tā saskaras ar ierobežotu peļņu, augošu pieprasījumu un pieaugošu administratīvo sarežģītību.

Liela daļa šī spiediena izpaužas ikdienas darbplūsmās. Ārsti-konsultanti, izvērtējot gadījumus izmantošanas pārvaldībai, bieži vien katram gadījumam velta apmēram 10 minūtes — nevis vienam uzdevumam, bet soļu virknei: kartīšu lasīšanai, būtiskās informācijas noteikšanai, kritēriju pārbaudei un strukturētu pamatojumu sagatavošanai. Simtiem vai tūkstošiem gadījumu mērogā šis laiks ātri summējas.

Slogs sniedzas arī ārpus klīniskajām lomām. Finanšu, personāla, IT un citu funkciju komandas daudz laika velta dokumentu sagatavošanai, informācijas apkopošanai un nepieciešamu, bet laikietilpīgu materiālu izveidei. Tāpēc daudzi strādā tādā veidā, ko vadītāji raksturo kā “pastāvīgu darbību režīmu”, ar ierobežotu kapacitāti augstākas vērtības darbam.

Vienlaikus organizācijā jau sāka palielināties interese par MI. Darbinieki eksperimentēja ar tērzēšanas robotiem, lai gan formālās politikas to izmantošanu ierobežoja.

“Mums bija cilvēki, kuri ļoti vēlējās sākt, bet bija arī ļoti liels skaits cilvēku, kas palika malā,” saka AdventHealth galvenais MI vadītājs Robs Purintons. “Viņi nebija pārliecināti, kā MI efektīvi izmantot savā ikdienas darbā.”

AdventHealth vadība jau agri secināja, ka izolētu pilotprojektu īstenošana neradīs būtiskas izmaiņas. Galvenais izaicinājums bija panākt konsekventu un drošu lietošanu plašā darbinieku lokā.

“Grūtākā MI daļa veselības aprūpē ir panākt, lai cilvēki to lietotu droši, konsekventi un lielā mērogā,” saka Purintons. “Mēs jau sākotnēji pieņēmām lēmumu uz ieviešanu raudzīties kā uz produktu.”

Šis lēmums noteica ieviešanas gaitu. Tā vietā, lai MI pozicionētu kā automatizāciju, vadītāji to skaidroja kā veidu, kā mazināt administratīvo slogu un ietaupīt laiku klīnicistiem un personālam.

“Mēs nerunājam par MI kā par automatizāciju. Mēs runājam par ietaupītu laiku,” saka Purintons. “Ja varam 10 minūšu pārskatīšanu jēgpilni saīsināt — saglabājot kvalitāti — tā ir kapacitāte, ko varam sniegt saviem klīnicistiem.”

AdventHealth ieviešanu uztvēra arī kā izmērāmu darbības rādītāju. Organizācija seko ziņojumu skaitam par katru lietotāju katru darba dienu, izņemot nedēļas nogales un svētku dienas, lai izveidotu konsekventu bāzes līmeni. Šis rādītājs tiek uzraudzīts un pārvaldīts kā jebkurš cits KPI, regulāri pārskatot mērķus un tendences.

Lai paplašinātu lietojumu, sistēma paļāvās uz jomu kolēģu grupām, nevis lielām centralizētām apmācību programmām. Piemēram, finanšu komandas strādāja ar finanšu komandām un personāla komandas ar personāla komandām, daloties ar uzvednēm, darbplūsmām un labāko praksi, kas attiecas uz to konkrētajām funkcijām.

Organizācijai pārejot no eksperimentēšanas uz ieviešanu uzņēmuma mērogā, vadība deva priekšroku rīkiem, kas spēj izpildīt veselības aprūpes prasības attiecībā uz privātumu, pārvaldību un uzticamību.

“Mēs izvēlējāmies OpenAI, jo nemeklējām demonstrāciju. Mēs meklējām uzņēmuma infrastruktūru,” saka Purintons. “Spriestspēja, strukturētie rezultāti un pārvaldības kontroles deva mums pārliecību, ka tā nav tikai produktivitātes programmatūra. Tas bija kaut kas, ko varējām atbildīgi ieviest veselības aprūpes sistēmā plašā mērogā.”

AdventHealth ieviesa ChatGPT Enterprise un vēlāk ChatGPT for Healthcare, kas nodrošināja papildu aizsardzības pasākumus regulētām vidēm, tostarp datu aizsardzību un atbilstības atbalstu.

Lēmumu ietekmēja arī inovāciju ātrums un sadarbība.

“Mēs patiešām novērtējam iespēju būt tuvāk tam, kas ir iespējams,” saka Purintons. “Esam pārliecinājušies, ka OpenAI ir ļoti atsaucīgs sadarbības partneris, kopā domājot par pilotprojektiem, ieviešanu un nākamajiem soļiem.”

Viens no agrākajiem un vislabāk izmērāmajiem lietojuma gadījumiem bija izmantošanas pārvaldība.

Izmantojot ChatGPT for Healthcare, ārstu konsultanti var ģenerēt strukturētus pacientu kartīšu kopsavilkumus, izcelt būtisku klīnisko informāciju un sagatavot sākotnējos pamatojumus. Klīnicists joprojām ir atbildīgs par galīgo spriedumu, taču laiks, kas tiek veltīts informācijas apkopošanai, samazinās.

Organizācija ietekmi mēra, izmantojot sistēmas līmeņa datus, tostarp laika zīmogus elektroniskajos veselības ierakstos, nevis pašnovērtētas aplēses.

“Mēs dodam priekšroku rādītājiem, kas ir iestrādāti pašā procesā,” saka Purintons. “Mēs varam precīzi redzēt, par cik minūtēm ir uzlabojums un vai šīs pārmaiņas ir statistiski nozīmīgas.”

Līdzīgi modeļi ir parādījušies arī ārpus klīniskajām darbplūsmām, dažādās nodaļās:

• Dokumentu un plānu sagatavošana sākas ar pirmo melnrakstu, nevis tukšu lapu
• Politikas un saziņas materiāli tiek pārveidoti strukturētos, lietojamos formātos
• Piezīmes un nestrukturēta informācija tiek ātri apkopota rīcības soļos

Šīs izmaiņas saīsina cikla laikus, ierobežo atkārtotas labojumu apmaiņas un uzlabo rezultātu konsekvenci.

AdventHealth vērtē MI ietekmi divās galvenajās dimensijās: ieviešanā un darbplūsmu sniegumā.

Ieviešanas ziņā ikdienas lietojuma uzskaite ir radījusi atbildību un pārskatāmību par to, cik ātri MI kļūst par ikdienas darba daļu.

Darbplūsmu ziņā pilotprojekti tiek vērtēti, izmantojot caurlaidspējas rādītājus, piemēram, laiku uz uzdevumu, izpildes laiku un apstrādāto apjomu. Izmantošanas pārvaldībā mērķis ir samazināt pārskatīšanas laiku, vienlaikus saglabājot kvalitāti un konsekvenci.

Nodaļu komandas ziņo par:

• Samazināts laiks, kas pavadīts atkārtotai dokumentācijai un pārskatīšanas uzdevumiem
• Ātrāku iekšējo darbplūsmu izpildi
• Mazāk atkārtotu pārstrādes ciklu, pateicoties konsekventākiem pirmajiem melnrakstiem
• Lielāku kapacitāti bez papildu personāla piesaistīšanas

Organizācija šos ieguvumus bieži raksturo kā “ietaupītu laiku”, taču vadība šo jēdzienu tieši sasaista ar izmērāmiem rezultātiem.

“Ja 10 minūšu uzdevumu saīsina līdz divām minūtēm un tas notiek tūkstoš reižu nedēļā, tā ir reāla kapacitāte,” saka Purintons. “Jautājums ir, kā šo kapacitāti atkārtoti ieguldīt.”

AdventHealth gadījumā MI vērtība ir cieši saistīta ar tā misiju nodrošināt visaptverošu aprūpi. Tas prasa laiku. Tas ir laikus, ko klīnicisti var pavadīt ar pacientiem un ģimenēm, un laiks, ko personāls var veltīt augstākas pievienotās vērtības darbam.

Viens piemērs ilustrē ietekmi individuālā līmenī. Ārsts, kurš iepriekš vakarus pavadīja, pabeidzot dokumentāciju, ko bieži dēvē par “pidžamas laiku”, pēc MI atbalstītām darbplūsmu izmaiņām varēja pabeigt darbu ierastajā darba laikā.

“Viņš nenesa darbu uz mājām,” saka Purintons. “Viņš varēja doties mājās un pavadīt laiku ar savu ģimenei.”

Šādi stāsti stiprina organizācijas pieeju MI kā rīkam administratīvā sloga mazināšanai, nevis lomu aizstāšanai.

Līdz šim lielākā daļa izmērāmo ieguvumu gūta, samazinot laiku, kas tiek veltīts esošajiem uzdevumiem. AdventHealth to uzskata par sākumpunktu.

Tagad organizācija koncentrējas uz paplašināšanos jomās kā pacientu piekļuve, klīnisko lēmumu atbalsts un jauni aprūpes sniegšanas modeļi, vienlaikus saglabājot to pašu uzsvaru uz pārvaldību, mērīšanu un uzticēšanos.

Pēc vadības domām, galvenā mācība ir tāda, ka MI mērogošana mazāk ir atkarīga no pašas tehnoloģijas un vairāk no tā, kā tā tiek ieviesta un pieņemta.

“Ieviešana nenozīmē vienkārši: “Ejiet lietot šo produktu.” Tā ir pārmaiņu vadība,” saka Purintons. “Kad to mēra, pierāda vērtību un vada ar uzticēšanos, tad izdodas iet tālāk par pilotprojektiem.”