Sağlık Sistemlerinin Ameliyathanedeki Hasta Dalgalanmalarının Basıncını Azaltmak İçin Yapay Zekadan Yararlanabileceği Üç Yol


Sağlık Sistemlerinin Ameliyathanedeki Hasta Dalgalanmalarının Basıncını Azaltmak İçin Yapay Zekadan Yararlanabileceği Üç Yol

Sağlık Sistemlerinin Ameliyathanedeki Hasta Dalgalanmalarının Basıncını Azaltmak İçin Yapay Zekadan Yararlanabileceği Üç Yol
ashley walsh

iQueue for OR müşteri hizmetleri başkan yardımcısı Ashley Walsh tarafından, YalınTaaS.

İki aylık bir düşüşün ardından COVID-19, salgın şeklinde yeniden yükseliyor. Omicron BA.2 alt varyantı.S. Kalıcı değişkenleri yönetmenin yanı sıra sağlık sistemleri, devam eden personel sıkıntısı pandemi ile ilgili vaka artışları ile daha da kötüleşti.

Bu artan klinik personel sıkıntısı, cerrahi vaka hacimlerindeki dalgalanmalar ve devam eden ertelenmiş prosedürler – sağlık sistemleri için maliyetli olabilen bir kısır döngü – dahil olmak üzere sağlık sistemleri için büyük zorluklara neden olmaktadır.

Sağlık sistemleri genellikle personel sıkıntısının yarattığı yükü hafifletmek için işe almaya veya daha fazla harcamaya yönelir, ancak talep ve kapasite kaçınılmaz olarak dalgalanacağından bu her zaman en iyi cevap değildir. Yapay zeka destekli teknoloji, sağlık sistemlerinde arz ve talep arasındaki temel boşlukları kapatmaya yardımcı olabilir. AI tabanlı teknolojinin verimliliği artırabilmesinin ve COVID-19 hasta dalgalanmalarının artırdığı kritik kaynak zorluklarıyla mücadele etmesinin üç yolu burada.

  1. Planlamayı ve İletişimi Optimize Edin

Sağlık sistemlerinin hasta dalgalanmaları sırasında karşılaştığı en büyük zorluklardan biri, zamanlama verimsizlikleridir. Sağlık sistemleri genellikle cerrahi alanlarından bazılarını geçici olarak kapatmak zorunda kalıyor, ardından vakaları yeniden planlamak için belirli konum tabanlı kriterlerle farklı hızlarda yeniden açıldıkça bu bölgeleri yönetiyor. Klinik planlayıcıları, ileri geri aramalar, e-postalar, rezervasyon formları veya faks mesajları yoluyla değişiklikleri takip etmekte zorlanıyor. Sağlık sistemleri, eski ve verimsiz iletişimlere güvenmek yerine, merkezi yapay zeka tabanlı zamanlama araçlarını uygulayabilir.

Baptist Sağlığı Örneğin Jacksonville, bir COVID-19 dalgalanması sırasında elektronik bir vaka planlama aracını başarıyla kullandı. Temmuz 2021’de sistem, üç hastanedeki ve iki ASC’deki elektif ameliyatları yaklaşık iki ay boyunca kapatmak zorunda kaldı ve yatak gerektiren tüm kritik olmayan cerrahi prosedürlerin yeniden planlanması gerekiyordu. Süregelen talebe ve zamanlama ve düzenlemelerdeki değişikliklere ayak uydurmak için, uygulama içi iletişime izin veren ve süreci tüm sağlık sistemi genelinde kolaylaştıran otomatik bir zamanlama platformu kullandılar. Baptist Health, dairesel çağrılar ve e-postalarla zaman harcamak yerine, zamanlama değişikliklerine hızla yanıt verebildi, hataları azalttı ve zaten aşırı yüklenmiş bir personel üzerindeki stresi hafifletti.

  1. İş Akışı Görünürlüğü ile İş Akışlarını Geliştirin

Belirtildiği gibi, hasta artışlarından dolayı yeniden planlanması gereken çok sayıda ameliyat oldu ve bu da artan bir vaka birikimine yol açtı. Hastaneler, sınırlı ameliyathane personeli ve kaynaklarını bu biriken taleple eşleştirmek için mücadele ederken, bu personel ve klinik planlayıcılar daha da sınırlıdır ve verimsiz iş akışları tarafından yüklenir. Bu, mevcut ameliyathane zamanının ve alanının yetersiz kullanımına ve genel olarak sağlık sistemi için daha yüksek maliyetlere yol açar.

Bir çözüm, erişilebilir birikmiş iş listesi şeffaflığı sağlamaktır. Birikmiş iş listesi yönetimi çözümleri, cerrahın iş yığınına ilişkin tam bir görünürlük sunar, böylece personel ve programlayıcılar, hacmi değiştirmek, saatleri uzatmak ve etkili blok çizelgeleri oluşturmak dahil olmak üzere kurtarma stratejilerini uygun şekilde uygulayabilir. Sağlık sistemleri, personellerini kaynakları hızlı bir şekilde ayarlama ve yeniden tahsis etme konusunda destekleyerek iş akışlarını iyileştirebilir, ameliyathane süresini en üst düzeye çıkarabilir ve personel için ekstra işi azaltabilir.

Pandeminin başlangıcında, Kuzey Carolina merkezli Yeni Sağlık138 ameliyathaneden oluşan bir sistem olan , büyüyen ameliyat yığınının mümkün olduğunca önüne geçmek için çalıştı. Liderlik, cerrahların birikmiş ameliyatları ele almak için açık zaman talep edebilecekleri ve serbest bırakabilecekleri bir zaman pazarı yaratacak şeffaf, kullanıcı dostu bir iş akışı sağlamak istedi. Yapay zeka tabanlı bir çözümü uyguladıktan sonra, 75-90 günde birikmiş olan tüm birikimlerini sadece 90 gün içinde temizlediler. İlk COVID dalgalarından sonra Novant, bu aracı kullanarak genel hacmi ve pazar payını artırarak her zamankinden daha güçlü sonuçlar almaya devam etti.

  1. Vaka Uzunluğu Tahmin Edilebilirliğini İyileştirin

Vaka süresinin doğruluğu, verimli bir ameliyathaneyi çalıştırmanın her zaman kritik bir anahtarı olmuştur, ancak bu, boş zamanın olmadığı kriz zamanlarında hayati önem taşır. Sağlık sistemleri, vaka uzunluğunu analiz etmek ve tahmin etmek için gelişmiş veri ve analitik sağlayan vaka uzunluğu doğruluk araçlarını kullanabilir.

Oregon Sağlık ve Bilim Üniversitesi (OSHU) COVID-19 hasta dalgalanmalarından etkilendi, vaka uzunluğu ve genel kapasite yönetimi konusunda öngörülebilirliği artırmak için teknolojiden yararlandılar. Oregon eyaleti, ABD’de kişi başına en az hastane yatağına sahip eyalettir ve pandemiden önce kapasite sorunlarıyla mücadele etmişti.

Liderliğin doğru çizelgeler oluşturabilmesi ve gerekli personel ve odaları atayabilmesi için vaka uzunluğu ve mevcut kapasite ile ilgili doğru verilere ve ölçütlere sahip olmak OSHU’nun başarısı için hayati önem taşımaktadır. OSHU, personel ilerlemelerini teknoloji aracılığıyla inceleyebildiği ve iyi çalışan ve gelecekte kullanılabilecek stratejileri keşfedebildiği için YA DA biriktirme listesinde başarılı bir şekilde ilerlemeye devam ediyor.

Teknoloji çözümleri, çeviklik oluşturmanın ve günümüzün hızla değişen ve öngörülemeyen ortamına uyum sağlamanın anahtarıdır. Şimdi bunlara yatırım yapan sağlık sistemleri, gelecekte uzun süredir devam eden personel sorunlarıyla mücadele etmeye yardımcı olacak önemli gelişmeler görecek.

Sağlık sektöründeki işler

Scott Rupp tarafından Ashley Walsh, iQueue for OR, LeanTaaS




Kaynak : https://electronichealthreporter.com/three-ways-that-health-systems-can-leverage-ai-to-reduce-pressure-of-patient-surges-in-the-operating-room/

Yorum yapın

SMM Panel