AdventHealth främjar helhetsvård med OpenAI

AdventHealth inför ChatGPT for Healthcare för att minska den administrativa bördan och effektivisera kliniska arbetsflöden i hela systemet. Genom att automatisera tidskrävande dokumentations- och stöduppgifter återfår vårdteam timmar varje vecka och ger kliniker möjlighet att fokusera mer direkt på patienterna. Resultatet är inte bara operativ effektivitet, utan också utökad klinisk kapacitet, snabbare tillgång till vård och en mätbar förbättring av patientupplevelsen.

AdventHealth är ett sjukhussystem som verkar i nio delstater och betjänar miljontals patienter varje år. Liksom många stora vårdsystem möter det pressade marginaler, växande efterfrågan och ökande administrativ komplexitet.

Mycket av den pressen märks i de dagliga arbetsflödena. Läkarrådgivare som granskar ärenden för nyttjandehantering lägger ofta cirka 10 minuter per ärende, inte på en enda uppgift utan på en följd av steg: läsa journaler, identifiera relevanta detaljer, kontrollera kriterier och utforma strukturerade motiveringar. Över hundratals eller tusentals ärenden blir den tiden snabbt betydande.

Bördan sträcker sig bortom kliniska roller. Team inom ekonomi, HR, IT och andra funktioner lägger mycket tid på att skriva dokument, sammanfatta information och förbereda material som är nödvändiga men tidskrävande. Som följd arbetar många i det som ledare beskriver som ”ett konstant driftläge”, med begränsad kapacitet för arbete med högre värde.

Samtidigt började intresset för AI redan växa fram inom organisationen. Medarbetare experimenterade med chattbotar, samtidigt som formella policyer begränsade användningen.

”Vi hade personer som gärna ville börja, men det fanns också ett mycket stort antal som stod vid sidan av”, säger Rob Purinton, Chief AI Officer på AdventHealth. ”De var inte säkra på hur de skulle använda AI effektivt i sina dagliga jobb.”

AdventHealths ledning drog tidigt slutsatsen att isolerade pilotprojekt inte skulle leda till meningsfull förändring. Den centrala utmaningen var att driva konsekvent och säker användning i en stor arbetsstyrka.

”Den svåraste delen med AI i vården är att få människor att använda det säkert, konsekvent och i stor skala”, säger Purinton. ”Vi tog tidigt beslutet att behandla användning som produkten.”

Det beslutet formade lanseringen. I stället för att beskriva AI som automatisering framställde ledningen det som ett sätt att minska den administrativa bördan och ge tid tillbaka till kliniker och personal.

”Vi talar inte om AI som automatisering. Vi talar om att få tillbaka tid”, säger Purinton. ”Om vi kan korta en granskning på 10 minuter på ett meningsfullt sätt – samtidigt som kvaliteten bibehålls – är det kapacitet vi kan ge tillbaka till våra kliniker.”

AdventHealth behandlade också användning som ett mätbart operativt nyckeltal. Organisationen följer meddelanden per användare och arbetsdag, exklusive helger och högtider, för att skapa en konsekvent baslinje. Det måttet övervakas och hanteras som vilket annat KPI som helst, med mål och trender som granskas regelbundet.

För att skala användningen förlitade sig systemet på domänbaserade kollegagrupper snarare än stora, centraliserade utbildningsprogram. Ekonomiteam arbetade med ekonomiteam och HR med HR, till exempel – och delade prompts, arbetsflöden och bästa praxis som var relevanta för deras specifika funktioner.

När organisationen gick från experiment till implementering i företagsskala prioriterade ledningen verktyg som kunde uppfylla vårdens krav på integritet, styrning och tillförlitlighet.

”Vi valde OpenAI eftersom vi inte letade efter en demo. Vi letade efter företagsinfrastruktur”, säger Purinton. ”Resonemangsförmågan, de strukturerade utdata och styrningskontrollerna gav oss förtroende för att detta inte bara var produktivitetsprogramvara. Det var något vi kunde skala ansvarsfullt över ett vårdsystem.”

AdventHealth införde ChatGPT Enterprise och senare ChatGPT for Healthcare, vilket gav ytterligare skyddsåtgärder för reglerade miljöer, inklusive dataskydd och stöd för regelefterlevnad.

Innovationstakt och samarbete påverkade också beslutet.

”Vi uppskattar verkligen att vara närmare gränsen för vad som är möjligt”, säger Purinton. ”Och vi har upplevt OpenAI som mycket samarbetsinriktat när vi tänker igenom pilotprojekt, implementeringar och vad som kommer härnäst.”

Ett av de tidigaste och mest mätbara användningsfallen var nyttjandehantering.

Med ChatGPT for Healthcare kan läkarrådgivare skapa strukturerade sammanfattningar av patientjournaler, lyfta fram relevanta kliniska detaljer och utforma inledande motiveringar. Klinikern ansvarar fortfarande för den slutliga bedömningen, men tiden som läggs på att sammanställa information minskar.

Organisationen mäter effekten med hjälp av data på systemnivå, inklusive tidsstämplar i elektroniska patientjournaler, snarare än självrapporterade uppskattningar.

”Vi föredrar mått som är inbyggda direkt i processen”, säger Purinton. ”Vi kan se exakt hur många minuter som har förbättrats och om den förändringen är statistiskt signifikant.”

Utöver kliniska arbetsflöden har liknande mönster uppstått i olika avdelningar:

• Att skriva dokument och planer börjar med ett första utkast i stället för en tom sida
• Policyer och kommunikation omvandlas till strukturerade, användbara format
• Anteckningar och ostrukturerad information sammanfattas snabbt till åtgärdssteg

Dessa förändringar minskar ledtider, begränsar fram- och återgående revideringar och förbättrar konsekvensen i utdata.

AdventHealth utvärderar AI:s påverkan utifrån två huvuddimensioner: användning och arbetsflödesprestanda.

När det gäller användning har spårning av daglig användning skapat ansvarstagande och insyn i hur snabbt AI blir en del av det rutinmässiga arbetet.

När det gäller arbetsflöden utvärderas pilotprojekt med kapacitetsmått som tid per uppgift, genomloppstid och hanterad volym. Inom nyttjandehantering är målet att minska granskningstiden samtidigt som kvalitet och konsekvens bibehålls.

I olika avdelningar rapporterar teamen:

• Minskad tid för repetitiva dokumentations- och granskningsuppgifter
• Snabbare genomförande av interna arbetsflöden
• Färre omarbetningscykler tack vare mer konsekventa första utkast
• Ökad kapacitet utan ytterligare bemanning

Organisationen beskriver ofta dessa vinster som ”tid tillbaka”, men ledningen kopplar det begreppet direkt till mätbara resultat.

”Om du tar en uppgift på 10 minuter och gör den till två, och det händer tusen gånger i veckan, då är det verklig kapacitet”, säger Purinton. ”Frågan är hur du återinvesterar den kapaciteten.”

För AdventHealth är värdet av AI nära kopplat till uppdraget att leverera helhetsvård. Det kräver tid – tid för kliniker att tillbringa med patienter och familjer, och tid för personal att fokusera på arbete med högre värde.

Ett exempel visar effekten på individnivå. En läkare som tidigare ägnade kvällarna åt att färdigställa dokumentation, ofta kallat ”pyjamastid”, kunde avsluta arbetet under ordinarie arbetstid efter AI-stödda förändringar i arbetsflödena.

”Han lämnade jobbet på jobbet”, säger Purinton. ”Han kunde gå hem och vara närvarande med sin familj.”

Berättelser som denna stärker organisationens syn på AI som ett verktyg för att minska den administrativa bördan snarare än att ersätta roller.

Hittills har de flesta mätbara vinster kommit från att minska tiden som läggs på befintliga uppgifter. AdventHealth ser det som startpunkten.

Organisationen fokuserar nu på att expandera till områden som patienttillgång, kliniskt beslutsstöd och nya vårdmodeller, samtidigt som samma fokus på styrning, mätning och förtroende bibehålls.

Den viktigaste lärdomen, enligt ledningen, är att skalning av AI beror mindre på tekniken i sig och mer på hur den introduceras och tas i bruk.

”Användning är inte ’gå och använd produkten’. Det är ’förändringsledning’”, säger Purinton. ”När du mäter det, bevisar värdet och leder med förtroende, är det då du kommer bortom pilotprojekt.”