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2026-03-30 14:35:00
Duke では、予測スケジューリングを使用して、臨床医とサポート スタッフの間で最も根深い不満の原因の 1 つである、予測不可能なスケジュールと、変動する人口調査と鋭敏度によって引き起こされる土壇場での絶え間ない変更に対処しています。
予測システムにより、実際の需要パターンによりよく適合する、より柔軟な人材配置モデルの導入が可能になります。 臨床医のワークライフバランスの改善。
データ駆動型分析により医療スケジュールを改善
技術的な観点から見ると、予測スケジューリングは、患者主導の分析と従業員主導の分析という 2 つの異なるデータ ドメインの組み合わせに依存します。
「何よりもまず、過去のデータと患者の流れの傾向が必要です」とマクドネル氏は説明します。
これらの患者中心のデータセットには、病院の分析プラットフォーム内ですでに収集されている、治療の緊急度、量、強度、臨床状態が含まれます。 EHR環境。
人員配置の面では、正確な推奨を行うために、スケジューリング システムが詳細な現在の従業員プロファイルを維持する必要があります。
「スタッフの能力、認定、経験レベル、専門認定レベルが必要です」とマクドネル氏は言います。
予測スケジューリングの技術的基盤は、これら 2 つのデータセットを統合し、臨床需要と労働力供給のバランスを継続的に保つアルゴリズムを通じて運用できる機能にかかっています。
「患者主導の分析をスタッフおよび臨床医主導の分析と一致させたら、需要と供給を一致させるアルゴリズムを作成できます」と彼女は言います。
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予測スケジューリングの実装に関する考慮事項
これらのシステムを企業全体に統合する は、複雑なマルチベンダーのテクノロジー環境を運用する医療システムによくある課題をもたらします。マクドネル氏は、予測スケジューリング プラットフォームは、多くの場合、異なるサプライヤーから提供される EHR、患者フロー システム、従業員管理ツールに接続する必要があると述べています。
「サードパーティ ベンダーと取引する場合は常に、それらのサードパーティ ベンダーがサンドボックスで協力する意思があることを確認する必要があります」と彼女は言います。
Duke は、多くの大規模な医療システムと同様に、規制遵守とデータ保護を確保しながら、ベンダー間の調整層として機能する必要があります。
「私たちはそれを結びつける仲介者であり、患者とスタッフの安全と機密性を確保し、すべての規制要件が満たされていること、統合する際に全員の情報を安全かつ機密に保つことを保証する必要があります」と彼女は言います。
マクドネル氏は、テクノロジーの統合を超えて、組織の所有権と ガバナンス 予測スケジューリングの取り組みが成功するかどうかを決定する上で、同様に重要な役割を果たします。特に、デジタル ワークフォース プロジェクトにおいて過小評価されがちなグループとして人事を挙げました。
人事ポリシーと労働規則は、スケジュール アルゴリズムの構成と導入方法を直接形作るため、早期の関与が不可欠であると彼女は言います。
同時に、臨床および業務のリーダーは、次のことを行う必要があります。 スタッフのエンゲージメントを優先する システムの設計および展開中に。
「スタッフや臨床医などのエンドユーザーを設計に参加させなければ、非常に重要な部分を見逃すことになります。人々は必然的に、ワークライフバランスを管理しやすくするためのシステムではなく、何かを押し付けられているように感じるでしょう」と彼女は言います。
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