EMS プロバイダーが AI の助けを借りて入院期間を 1 日短縮

インフレ、人材不足、サプライチェーンの課題、資本の縮小が続く中、医療の意思決定者はこれまで以上に資金を有効に活用する必要があります。そして、こうした逆風により、一部の医療システムのリーダーは、人工知能の世界で救急医療サービス提供者とともに新たな道を切り開こうとしています。

「AIと予測モデリングは私たちのすべての活動の原動力であり、これらのツールは私たちの病院パートナーが患者の処理能力を大幅に向上させるのに役立っています」と、アトランタに拠点を置く911 EMSおよび医療輸送プロバイダーであるAmeriPro Healthの元救急救命士で最高業務責任者のラリー・リチャードソン氏は述べた。AmeriProは9つの州で事業を展開しており、2018年の立ち上げ以来、前年比100％以上の成長を遂げている。

「当社はたまたま救急車を運行しているデータ会社です」と同氏は続けた。「私たちはどこに行けばよいかを知っており、到着する必要が出てくるずっと前からリソースを準備しています。そのため、病院前高度治療のレベルを最適化できる可能性がはるかに高くなります。」

問題

アメリプロ ヘルスの病院パートナーが直面した問題は、この数年間、国内のほぼすべての医療業界の CEO が対処しなければならなかった、よくある頭痛の種が組み合わさったものだった。つまり、過密状態、患者の処理を遅らせるボトルネック、十分に活用されていないユニットによる過剰なデッドタイム、そしてこれらの課題を克服するために必要な、すぐに利用可能で実用的なリアルタイム データの不足だ、とリチャードソン氏は説明した。

「日々の業務を妨げ、長期的な成長の見通しを阻害する恐れのある連鎖的な出来事が重なった最悪の状況だった」と同氏は述べた。「これらは施設内の当面の問題だったが、より広い地域社会に波及する影響もあった。」

「ベッド不足のため、救急車が数時間も外に並んで待機している光景は珍しくありませんでした」と彼は続けた。「これらの救急車は現在、一時的に運行停止になっており、周辺地域で発生している可能性のある他の緊急事態に対応することができません。これは、患者の流れを最適化することがなぜそれほど重要であるかを示す一例にすぎません。」

医療においては一秒一秒が大切だと彼は付け加えた。

「世界トップクラスの専門家チーム、最先端のテクノロジー、市場で比類のない施設を持っていても、患者が適切な場所で適切なタイミングで適切な治療を受けられるよう効果的な物流ネットワークがなければ、患者の流れの問題を解決することは決してできません」と同氏は述べた。「ありがたいことに、この医療システムはこれらの課題をいち早く認識し、迅速に対処するために必要な決意を示しました。」

提案

アメリプロヘルス独自の AIプラットフォームは予測モデルを作成および開発する これにより、繰り返し発生するボトルネックを特定し、意思決定者がどこに向かい、ギャップを埋める必要があるかを明確にすることができます。

「毎日の患者の流れ、機器の需要、ピーク時の利用時間、人員配置のニーズを事前に把握していれば、医師や看護師の負担を軽減できると同時に、患者の治療結果や全体的な満足度も向上できるはずです」とリチャードソン氏は述べた。「当社の AI システムにより、病院のリアルタイムおよび過去のデータを取得し、数分以内に指示を出す初期アルゴリズムを開発できます。」

「すべてはボトルネックを解消し、一貫性のある統一された戦略を作成することに集中しました」と彼は指摘します。「病院の経営幹部は、患者の処理能力がどうあるべきかについて 1 つのビジョンを持っていました。中間管理職やディレクターは別の見方をしていました。そのため、収集されたデータに基づいてすべてを結び付ける実用的なゲーム プランにすべての視点を合わせる必要がありました。」

時間が経つにつれ、生成された予測値は、入ってくるリアルタイムデータのプールがますます拡大することでさらに最適化され、患者フロー管理者はそれに応じて調整し、突然変化する状況にはるかに迅速に適応できるようになると彼は付け加えた。

課題に立ち向かう

AmeriPro Health がこの医療システムに代わって導入したテクノロジーは、AmeriPro Health が社内ネットワーク内ですでに使用していた AI プログラムの新たな章を象徴するものでした。

“として EMS輸送業者「患者ケアは、私たちのすべての活動の中心です」とリチャードソン氏は言う。「しかし、私たちはデータ企業でもあります。AIプラットフォームを通じて、必要な場所を把握し、必要なときよりもずっと前にリソースを準備しておくことで、入院前の高度な治療のレベルを最適化できる可能性がはるかに高くなります。」

「この成功の基盤の上に、次の論理的なステップは、私たちのより大きなパートナー病院の 1 つと協力することだった。私たちが彼らに、この同じ技術を彼ら自身の利益のためにどのように使用できるかを説明すると、彼らはすぐにパイロット プログラムを承認した」と彼は続けた。

「当社の AI ツールはレイヤーです。生データを抽出し、それを Microsoft プラットフォームで実行し、AI に注入して予測モデルを作成します。このモデルにより、日々のボリュームやピーク時間、推奨される人員配置、潜在的なボトルネックなど、実際にボトルネックが発生する前に必要なガイダンスがすべて提供されます。」

データが届くと、EMS スタッフは病院が患者の流れを最適化するためにどうすればよいかについて提案しました。たとえば、EMS スタッフはコンピューター生成ディスパッチを通じてオンライン注文プロファイルを使用し、AmeriPro と病院の EHR システム間で正確なデータをやり取りすることで、病院の輸送コストを削減できました。

「データから、病院が退院手続きをどのように変更し、新たな効率化を図ることができるかも明らかになった」とリチャードソン氏は指摘する。「病院の承認を得て、アメリプロ・ヘルスは施設に入り、退院ラウンジにスタッフを配置した。そこで私たちは患者を監視し、ラウンジからすべての移送を円滑に行えるようにした。こうすることで、病院スタッフは他の患者のベッドを埋めることに時間と注意を向けることができるのだ。」

「AI プログラムが進化するにつれ、私たちの目標は、病院に行き、この情報を EHR に重ねて、具体的なロジスティクスのニーズや急性期の行動まで掘り下げることです」と同氏は述べた。「誰かが胸痛を経験している場合、データを使用して、どれくらいの期間入院する必要があるか、最終的にいつ退院し、どこに行く必要があるかを予測できます。」

結果

数か月以内に AIプログラムが実装中AmeriPro は病院の平均入院期間を丸一日短縮しました。

「これらの結果を受けて、意思決定者はすぐにこのプログラムをシステム内の他の病院に複製することに決めました。これにより、ネットワーク全体で年間4,700件の追加入院が見込まれます」とリチャードソン氏は報告した。「現在、他のキャンパス向けの戦略を策定しており、今後数か月以内に展開する予定です。」

「救急車の出動時間も大幅に短縮され、人員不足の危機にあっても、当社のテクノロジーはリソースを最大限活用する上で大いに役立っています」と同氏は続けた。「当社のプログラムが実施される前は、提携病院の退院は大部分が午後 3 時から午後 7 時の間に行われていました。11 ～ 12 か月後の現在、救急車の退院は午前 10 時半までに完了しています」

計算は非常に単純だ。一日の早い時間に救急室の収容能力が高まり、より多くの患者を受け入れることが可能になる、と彼は付け加えた。また、これにより、より多くの救急車が病院の壁に押し寄せるよりも医療へのアクセスが容易になり、地域の医療範囲が直接拡大した、と彼は述べた。

他の人へのアドバイス

「データは真実の通貨です」とリチャードソン氏はアドバイスする。「そのため、ヘルスケア業界のリーダーは、テクノロジーのトレンドに精通し、病院の使命を理解し、AIを効果的に活用してリソースと資産を完全に最適化する方法を知っている物流パートナーと連携することが不可欠です。」

「今回の経験から学んだ重要な教訓の 1 つは、患者の搬送方法を決定する際に救急車提供者がその場に加わることがいかに重要かということです」と同氏は続けた。「費用と時間の節約の可能性は無視できないほど大きいのです。当社はベンダーではなく、物流の戦略的パートナーなのです。」

この場合、AmeriPro Health は病院パートナーに付加価値を与えることができました。病院側がテクノロジーを採用し、病院運営は複数の関係者にまたがる共同責任という観点からこの問題を捉え、全員が共通の目標に向かって取り組むことができたからです。

「私たちの業界には常に不確実性がありますが、 AIやその他の技術ツールを使って 次に何が起こるかをより正確に予測できれば、医療システムは、必然的に起こるであろう危機や突然の変化に関わらず、より適切に適応し、繁栄することができるようになるだろう」と彼は結論付けた。

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