Chiunque abbia fatto parte di un team in ambito sanitario ti dirà che la gestione di un cambiamento è dura. Non è che i team di assistenza non vogliano migliorare i risultati per i loro pazienti, è che sono già sovraccarichi e destinatari di quello che sembra un ciclo infinito di progetti di miglioramento delle prestazioni…
Quasi due terzi di tutte le iniziative di cambiamento nell’assistenza sanitaria falliscono, secondo un recente studio pubblicato su una rivista di settore .Per avere successo in un mercato sempre più caratterizzato da pazienti più malati e margini più piccoli, i leader operativi hanno il compito di aiutare la loro organizzazione a raggiungere obiettivi ambiziosi per crescita, produttività, utilizzo di risorse robotiche, con riguardo ai pazienti e passando dal personale ed i flussi di lavoro quotidiani.E si tenga in considerazione la complessità già ardua della gestione del cambiamento della continua carenza di personale infermieristico, una situazione che si prevede si estenderà ben oltre il 2030.
“In questo momento, ogni istituto sanitario del paese sta cercando modi per automatizzare, modi per semplificare e modi per alleggerire il carico di lavoro dei team di assistenza”.
Con i recenti progressi nell’intelligenza artificiale e nell’intelligenza artificiale generativa, c’è una nuova attenzione su come gli ospedali possono adottare questa tecnologia in rapida espansione per ridurre il burnout del personale e migliorare l’efficienza operativa. La stessa tecnologia promette di sfruttare la grande quantità di dati generati ogni giorno negli ospedali. Molti di questi dati sono in circolazione dall’introduzione dell’EHR, ma l’assenza di modelli solidi ha fatto sì che i dati non siano stati facilmente interpretati dai dirigenti ospedalieri o utilizzabili per i fornitori di prima linea.La pianificazione delle dimissioni è un’area operativa in cui molti sistemi ospedalieri vogliono migliorare. Una migliore pianificazione delle dimissioni porta a una maggiore produttività e a una maggiore capacità di posti letto, riducendo l’imbarco al pronto soccorso e, in definitiva, aiutando gli ospedali a servire più pazienti nelle loro comunità.
Gli strumenti di intelligenza artificiale basati su modelli di apprendimento automatico possono popolare automaticamente EDD e disposizioni direttamente nell’EHR la prima mattina dopo il ricovero per aiutare i team di assistenza ad allinearsi in anticipo su un piano di dimissioni. Quindi, questi modelli possono continuare a testare la pressione sul piano di dimissioni durante la degenza del paziente, identificando opportunità per dimissioni anticipate e dimissioni a livelli di assistenza inferiori. Allo stesso tempo, l’azione del team ausiliario può essere sequenziata in modo ottimale dall’intelligenza artificiale per supportare al meglio il flusso dei pazienti, assicurando che i pazienti vengano visitati nell’ordine che contribuisce al meglio al successo delle dimissioni.OhioHealth (USA) è un sistema sanitario riconosciuto a livello internazionale e senza scopo di lucro con una rete di ospedali, oltre a ambulatori e altri siti di assistenza. Hanno implementato una soluzione per pazienti ricoverati per migliorare l’efficienza dei processi assistenziali e ridurre la durata della degenza. La soluzione utilizza l’intelligenza artificiale per rilevare lacune nei piani di assistenza e sequenziare in modo ottimale le fasi di assistenza per supportare al meglio il flusso dei pazienti. I suoi dati in tempo reale e le previsioni accurate consentono di ridurre il tempo dedicato al lavoro manuale, migliorare i risultati dei pazienti grazie a dimissioni tempestive e transizioni più fluide alle cure post-ospedaliere.
In meno di sei mesi dal lancio, la soluzione basata sull’intelligenza artificiale di chiamata Qventus ha aiutato OhioHealth a risparmiare 8.554 giorni in più (annualizzati), risparmiare 3,32 milioni di $ (annualizzati), creare 23 posti letto giornalieri e aumentare il volume delle dimissioni del 4,4%.Nel panorama in evoluzione dell’assistenza sanitaria, gestire il cambiamento è sempre stato difficile e le sfide in corso di personale sovraccarico e risorse limitate che lo hanno reso ancora più difficile non scompariranno. L’ascesa degli strumenti basati sull’intelligenza artificiale offre un’opportunità trasformativa per i leader ospedalieri di affrontare queste sfide ottimizzando le operazioni, aumentando la capacità e migliorando l’assistenza ai pazienti. Questi strumenti analizzano grandi quantità di dati ospedalieri, forniscono informazioni fruibili e consentono un’allocazione più efficiente delle risorse. Mentre gli ospedali affrontano una complessità crescente, l’intelligenza artificiale si distingue come un abilitatore fondamentale per la crescita strategica e l’eccellenza operativa.