AdventHealth, OpenAI ile bütüncül bakımı ilerletiyor

AdventHealth, sistem genelinde idari yükü azaltmak ve klinik iş akışlarını sadeleştirmek için ChatGPT for Healthcare’ı devreye alıyor. Bakım ekipleri, zaman alan belgeleme ve destek görevlerini otomatikleştirerek her hafta saatler kazanıyor ve klinisyenlerin hastalara daha doğrudan odaklanmasını sağlıyor. Sonuç yalnızca operasyonel verimlilik değil; aynı zamanda genişleyen klinik kapasite, bakıma daha hızlı erişim ve hasta deneyiminde ölçülebilir bir iyileşme.

AdventHealth, dokuz eyalette faaliyet gösteren ve her yıl milyonlarca hastaya hizmet veren bir hastane sistemidir. Birçok büyük sağlık sistemi gibi o da dar marjlar, artan talep ve giderek karmaşıklaşan idari süreçlerle karşı karşıya.

Bu baskının büyük bölümü günlük iş akışlarında kendini gösteriyor. Kullanım yönetimi için vakaları inceleyen hekim danışmanlar, çoğu zaman vaka başına yaklaşık 10 dakika harcıyor; bu süre tek bir göreve değil, grafiklerin okunması, ilgili ayrıntıların belirlenmesi, kriterlerin kontrol edilmesi ve yapılandırılmış gerekçelerin taslağının hazırlanması gibi bir dizi adıma gidiyor. Yüzlerce ya da binlerce vaka genelinde bu süre hızla birikiyor.

Yük yalnızca klinik rollerle sınırlı değil. Finans, İK, BT ve diğer işlevlerdeki ekipler; gerekli ama zaman alan belge taslakları hazırlamak, bilgileri özetlemek ve materyaller oluşturmak için önemli zaman harcıyor. Sonuç olarak birçok ekip, liderlerin “sürekli operasyon modu” diye tanımladığı durumda çalışıyor ve daha yüksek değerli işler için sınırlı kapasiteye sahip oluyor.

Aynı zamanda, kuruluş içinde yapay zekâya ilgi zaten ortaya çıkmaya başlamıştı. Çalışanlar, resmi politikalar kullanımı kısıtlasa da sohbet botlarıyla denemeler yapıyordu.

AdventHealth Yapay Zekâ Direktörü Rob Purinton, “Başlamak için istekli kişilerimiz vardı, ancak kenarda bekleyen çok büyük sayıda insan da vardı” diyor. “Yapay zekâyı günlük işlerinde etkili biçimde nasıl kullanacaklarından emin değillerdi.”

AdventHealth liderliği, izole pilotlar yürütmenin anlamlı bir değişime yol açmayacağı sonucuna erken dönemde vardı. Temel zorluk, geniş bir iş gücü genelinde tutarlı ve güvenli kullanımı sağlamaktı.

Purinton, “Sağlık hizmetlerinde yapay zekânın en zor kısmı, insanların onu güvenli, tutarlı ve ölçekli biçimde kullanmasını sağlamaktır” diyor. “Erken dönemde, benimsemeyi ürün olarak ele alma kararı aldık.”

Bu karar, yaygınlaştırma sürecini şekillendirdi. Liderler, yapay zekâyı otomasyon olarak konumlandırmak yerine, onu idari yükü azaltmanın ve klinisyenler ile personele zaman geri kazandırmanın bir yolu olarak çerçeveledi.

“Yapay zekâdan otomasyon olarak söz etmiyoruz. Zamanı geri kazanmaktan söz ediyoruz” diyor Purinton. “Kaliteyi korurken 10 dakikalık bir incelemeyi anlamlı biçimde kısaltabilirsek, bu klinisyenlerimize geri verebileceğimiz bir kapasitedir.”

AdventHealth ayrıca benimsemeyi ölçülebilir bir operasyonel metrik olarak ele aldı. Kuruluş, tutarlı bir temel oluşturmak için hafta sonları ve tatilleri hariç tutarak iş günü başına kullanıcı başına mesaj sayısını izliyor. Bu metrik, hedefler ve eğilimler düzenli olarak gözden geçirilerek diğer tüm KPI’lar gibi izleniyor ve yönetiliyor.

Sistem, kullanımı ölçeklendirmek için büyük merkezi eğitim programları yerine alan bazlı akran gruplarına dayandı. Örneğin finans ekipleri finans ekipleriyle, İK ise İK ile çalıştı; kendi işlevlerine uygun komutları, iş akışlarını ve en iyi uygulamaları paylaştı.

Kuruluş denemeden kurumsal dağıtıma geçerken, liderlik gizlilik, yönetişim ve güvenilirlik konularındaki sağlık gereksinimlerini karşılayabilecek araçlara öncelik verdi.

Purinton, “OpenAI’ı seçtik çünkü bir demo aramıyorduk. Kurumsal altyapı arıyorduk” diyor. “Akıl yürütme kabiliyeti, yapılandırılmış çıktılar ve yönetişim kontrolleri bize bunun yalnızca üretkenlik yazılımı olmadığı konusunda güven verdi. Bu, bir sağlık sistemi genelinde sorumlu biçimde ölçekleyebileceğimiz bir şeydi.”

AdventHealth, ChatGPT Enterprise’ı ve daha sonra da veri korumaları ile uyumluluk desteği dahil olmak üzere düzenlemeye tabi ortamlar için ek güvenceler sunan ChatGPT for Healthcare’ı benimsedi.

Yenilik hızının ve iş birliğinin düzeyi de kararı etkiledi.

Purinton, “Mümkün olanın sınırına daha yakın olmayı gerçekten takdir ediyoruz” diyor. “Ayrıca pilotlar, dağıtımlar ve sırada ne olduğu üzerine düşünürken OpenAI’ın son derece iş birlikçi olduğunu gördük.”

En erken ve en ölçülebilir kullanım örneklerinden biri kullanım yönetimiydi.

ChatGPT for Healthcare kullanan hekim danışmanlar, hasta kayıtlarının yapılandırılmış özetlerini oluşturabiliyor, ilgili klinik ayrıntıları ortaya çıkarabiliyor ve ilk gerekçe taslaklarını hazırlayabiliyor. Nihai karardan klinisyen sorumlu olmaya devam ediyor, ancak bilgileri bir araya getirmeye harcanan süre azalıyor.

Kuruluş, etkiyi öz bildirimli tahminler yerine elektronik sağlık kayıtlarındaki zaman damgaları dahil sistem düzeyindeki verilerle ölçüyor.

Purinton, “Doğrudan sürecin içine yerleşik ölçümleri tercih ediyoruz” diyor. “Tam olarak kaç dakika kazanıldığını ve bu değişimin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını görebiliyoruz.”

Klinik iş akışlarının ötesinde, benzer örüntüler departmanlar genelinde de ortaya çıktı:

• Belge ve plan taslakları boş bir sayfa yerine ilk taslak çıktıyla başlıyor
• Politikalar ve iletişimler yapılandırılmış, kullanılabilir biçimlere dönüştürülüyor
• Notlar ve yapılandırılmamış bilgiler hızla eylem adımlarına özetleniyor

Bu değişiklikler çevrim sürelerini azaltıyor, ileri geri revizyonları sınırlıyor ve çıktılarda tutarlılığı artırıyor.

AdventHealth, yapay zekâ etkisini iki ana boyutta değerlendiriyor: benimseme ve iş akışı performansı.

Benimseme tarafında, günlük kullanımın izlenmesi hesap verebilirlik yarattı ve yapay zekânın rutin işin parçası hâline ne kadar hızlı geldiğine görünürlük sağladı.

İş akışı tarafında ise pilotlar, görev başına süre, tamamlanma süresi ve ele alınan hacim gibi işlem kapasitesi metrikleri kullanılarak değerlendiriliyor. Kullanım yönetiminde amaç, kalite ve tutarlılığı korurken inceleme süresini azaltmaktır.

Departmanlar genelinde ekipler şunları bildiriyor:

• Tekrarlayan belgeleme ve inceleme görevlerine harcanan sürede azalma
• İç iş akışlarında daha hızlı tamamlanma
• Daha tutarlı ilk taslaklar sayesinde daha az yeniden çalışma döngüsü
• Ek personel olmadan artan kapasite

Kuruluş bu kazanımları sık sık “geri kazanılan zaman” olarak tanımlıyor, ancak liderlik bu kavramı doğrudan ölçülebilir sonuçlara bağlıyor.

Purinton, “10 dakikalık bir görevi iki dakikaya indirirseniz ve bu haftada bin kez olursa, bu gerçek kapasitedir” diyor. “Soru, bu kapasiteyi nasıl yeniden yönlendirdiğinizdir.”

AdventHealth için yapay zekânın değeri, bütüncül bakım sunma misyonuyla yakından bağlantılıdır. Bu da zaman gerektirir—klinisyenlerin hastalar ve aileleriyle vakit geçirmesi için zaman ve personelin daha yüksek değerli işlere odaklanması için zaman.

Bir örnek, etkiyi bireysel düzeyde gösteriyor. Daha önce akşamlarını, sıkça “pijama zamanı” olarak anılan belge tamamlama işlerine ayıran bir hekim, iş akışlarında yapay zekâ destekli değişikliklerden sonra işini normal saatler içinde bitirebildi.

Purinton, “İşi işte bırakıyordu” diyor. “Eve gidip ailesiyle gerçekten birlikte olabiliyordu.”

Bunun gibi hikâyeler, kuruluşun yapay zekâyı işlerin yerini almaktan ziyade idari yükü azaltan bir araç olarak görme yaklaşımını pekiştiriyor.

Bugüne kadar ölçülebilir kazanımların çoğu, mevcut görevlere harcanan sürenin azaltılmasından geldi. AdventHealth bunu başlangıç noktası olarak görüyor.

Kuruluş şimdi, yönetişim, ölçüm ve güvene aynı vurguyu korurken hasta erişimi, klinik karar desteği ve yeni bakım sunum modelleri gibi alanlara açılmaya odaklanıyor.

Liderliğe göre temel ders, yapay zekâyı ölçeklendirmenin teknolojinin kendisinden çok, onun nasıl tanıtıldığına ve benimsendiğine bağlı olduğudur.

Purinton, “Benimseme, ‘gidin ürünü kullanın’ değildir. ‘Liderliği değiştirin’dir” diyor. “Onu ölçtüğünüzde, değeri kanıtladığınızda ve güvenle liderlik ettiğinizde, işte o zaman pilotların ötesine geçersiniz.”