プロビデンスのシャーは、Digital Toolshealthsystemcio.comの取り組みに焦点を当てています

Providence Health Research Accelerator、ディレクター、博士号、Staci Wendt

プロビデンスでは、デジタルヘルスに関する会話は、システムをオンにすることから、臨床医が実際にそれらを使用するようにすることに移行しました。その区別は、Maulin Shah、MD、CMIO、Providence、Staci Wendt、PhD、ディレクター、Providence Health Research Acceleratorのコラボレーションの中心です。他の研究は、それらの展開が現実の世界で機能するかどうか、そしてその理由を研究しています。チームは、52の病院と1,000を超える診療所にまたがる国内最大の医療システムの1つで単なる実装をめぐる使用を特権化するプレイブックを構築しています。

プロビデンスの情報学組織は、臨床技術のターゲットを絞った証拠に基づいた展開を通じて、負担を軽減し、ケアを改善することを目指しています。重点は、リソースの直線的な成長なしにプロビデンスのサイズをシステム全体に拡大できる介入を選択し、各展開を取り込みを促進する計画と組み合わせることです。

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シャーは簡単な類推を提供しました：「ガレージにフェラーリが座っていることはあまり役に立たない」と彼は言った。

それが、プロビデンスヘルスリサーチアクセラレータ（HRA）が適合する場所です。 HRAは、情報学や運用リーダーと提携して、臨床医の負担、患者の経験、ワークフロー設計の問題に対する、実現可能な縦断的調査、客観的なEHR測定の研究の厳格さをもたらします。共有の目的：有望なツールを持続的な使用に翻訳し、データが最も多くの採用を大規模に改善すると言っていることに基づいてプレイブックを改良します。

DAXの研究が測定し、発見したもの

アンビエントドキュメントを拡大する前に、プロビデンスはDax Copilotの無作為化された段階的な展開を実行しました。早期アクセスに割り当てられた臨床医は、トレーニングを受け、約6か月間ツールを使用しました。すべての参加者は、燃え尽き症候群とドキュメントのフラストレーションに関する毎月の調査を完了しましたが、客観的なEHRメタデータは訪問後のメモで時間を追跡し、いわゆる「パジャマ時間」を追跡しました。集計では、分析はツールを営業時間外の作業よりも少なく、自己報告されたフラストレーションを低下させたことに関連付けました。ウェントが言ったように、「私たちは週に2.5時間半の落下、または使用していた臨床医のパジャマの時間を見つけました。 [DAX] そうではなかった私たちの臨床医と比較して。」

研究デザインは、意図的に主観的および客観的な尺度を組み合わせたものです。チームは使用パターンを収集し、利益を得る可能性が最も高いサブグループ（たとえば、ドキュメンテーションの需要が多い）を探し、データソース全体で三角測量の結果を探しました。また、この方法は、診療所での人員配置など、衝撃を覆い隠す可能性のある交絡因子を浮上させました。単一のサイトからの偽陰性または過剰なジェネレーションを妨害します。

証拠を取り込みに変える

これらの調査結果を運用すると、シャーの臨床情報学者チーム（500人の強力な）には、サービスライン全体でトレーニング、エルボーサポート、コーチング、成功指標になります。チームは、使用データ、ローカルメディカルリーダーシップの入力、および「ヒートマップ」を使用して、1対1のヘルプが最も利益をもたらす場所を優先します。組織は依然として予測可能な養子縁組曲線を見ているため、その能力は極めて重要です。初期の愛好家、コーチングを必要とするためらうミドル、そして完全に関与することのない後続コホートです。

コーチングモデルは、複雑さの実用的な見方を反映しています。 「それはプラグアンドプレイではありません…それを拾うようなものではなく、あなたはただ素晴らしい専門家になるだけです」とシャーは言いました、パワーユーザーはより多くの価値を得ると主張しますが、彼らはターゲットを絞ったサポートを通してそこに到達します。また、機能を増やす新しい機能は、認知負荷を上げることができます。

測定は改善の鍵です。リーダーは、「ユーザー」を「インパクト」と同一視することに対して警告しました。代わりに、チームは文書化の時間、満足度、その他の運用KPIを視聴し、診断（「どうですか？」）を診断（「これをうまくやっているのか、それともうまくやっているのか？」）を区別する必要があります。その区別により、チームはトレーニング、ワークフロー、構成の変更を理解せずに、チームがダッシュボードに過度に反応するのを防ぎます。

勉強するものを選択し、他の人がそれをコピーする方法を選択します

プロビデンスは、情報学、運用、研究全体の共同ガバナンスを通じて研究目標を選択し、システム全体の利害関係や展開する最良の方法に関する未解決の質問を伴うイニシアチブに焦点を当てています。アンビエントドキュメントなどのいくつかの優先事項は、研究の複数年のレシーブポートフォリオです。他の人は、統計コンサルティング、提案されたランダム化パターン、または操作が日常的に実行できるテンプレートのダッシュボードなど、より軽量の支援を受けます。結果は、断片化されたバージョンごとのサポートのリスクを最小限に抑えながら、Big-Bangの実装を導くことができる一連の証拠です。

社内の研究ユニットがない医療システムの場合、ウェントは、段階的なロールアウトを最小限のオーバーヘッドで学習機会に変えることを推奨しました。 「そのようなランダム化された設計を導入できるときはいつでも、イニシアチブは、その特定のツールに役立つ可能性についていくつかの結論を導き出すという点で利益を得るでしょう」と彼女は言いました。最初に1つの診療所またはコホートにロールアウトし、次にスケジュールで別のアプローチを実行し、リスクのあるスケールアップと、単純な前後比較よりも明確な信号を生成することができます。

一方、プロビデンスは、生産ワークフローに触れる前にAIツールをどのように評価するかを成文化しました。基準は、パイロットを組織戦略と並べ替えるために使用されるリスクルーブリックを使用して、安全性、信頼性、責任を中心にしています。現在、管理上の負担を軽減し、プロビデンスを「ケアを与えるのに最適な場所」にしています。 AIがあらゆる方向から増殖し、要約、コード、メッセージなどが約束されているため、その規律は重要です。

（実装だけでなく）使用法がメトリックである理由

プロビデンスの仕事からの繰り返しの教訓は、最初のパイロットがコアの実現可能性の質問に答えた後、速度と標準化が「ビッグバング」活性化を好むことが多いということです。複数の波が、リターンの減少をもたらし、さまざまなバージョンやワークフローにサイトが詰まっている場合、持続不可能なサポート負担を作成できます。しかし、ビッグバングのシナリオでさえ、リーダーは、測定を埋め込み、トレーニングと構成を迅速に調整するフィードバックループを作成することにより、学習の考え方を維持できると主張します。

満足度と保持も明確な注意に値します。ドロップオフは、多くの理由で起こります。価値の低い訪問をしている訪問の高度な訪問者、特定の方法でメモを読むことを望む完璧主義者、または機能の深さのギャップ。プロビデンスは、単一の結果を強制するのではなく、ユースケースをセグメント化し、コーチングを必要とするようにしようとします。

それを奪ってください

• 養子縁組をそれ自体が製品として扱う。ライセンスをアクティブ化するだけでなく、使用を推進および維持するためのプラン（コーチング、メトリック、ベンダーテレメトリ）を設計します。
• 主観的な調査と客観的なEHRデータ（メモの時間、パジャマ時間など）とペアになり、実際の負担削減を検出し、「ログイン」を衝撃と誤解しないようにします。
• 実行可能な場合は、段階的またはランダム化されたロールアウトを使用します。それらは運用が実用的であり、パイロット以前の単純なよりも強い信号を生み出します。
• 交絡因子（スタッフの売上高、スケジュールミックス）を予測し、それらを分析に組み込み、偽のネガまたは膨張したクレームを防止します。
• パワーユーザーイネーブルメントと1対1のコーチングに投資します。機能セットが成長すると、複雑さが上がり、有効化が差別化要因になります。
• ツールをスケーリングする前に、安全性、信頼性、戦略へのアラインメントを優先するAI評価ルーブリックを構築します。

最終的に、デジタルの成功の尺度は、打ち上げの優雅さではなく、臨床医がより良いケアを提供するためにツールを使用する信頼性です。プロビデンスのプレイブック – スケールの前、ターゲットを絞ったコーチング、継続的な測定は、ダッシュボードではなく成果を求めているリーダーのための実用的なモデルを奪います。 「養子縁組がすべてです」とシャーは付け加えました。