プレッシャーにさらされている病院: テクノロジーが業務をどのように変革できるか

病院と医療システムには課題が山積していますが、最も重要な課題の 1 つは、臨床薬局を効果的かつ効率的に運営する方法です。一部の薬価は、 倍増した 過去 10 年間で、他の企業は増加を示しています 15パーセント以上 たった1年で。一方で、規制やコンプライアンスの期待は急速に進化しており、より良い転帰と患者の安全をサポートするために必要な運用上のニーズを管理することは、これまで以上に複雑になっています。より多くのデータと情報が利用可能ですが、それらは通常、最適化されたビジネス環境の実行をサポートするように設計されていないさまざまなシステムにサイロ化されています。これらすべての課題と医療の変化による負担は、労働力に信じられないほどの負担をもたらしています。 極度の疲労と燃え尽き症候群がよくある 薬局や医療システム全体で。

ほとんどの病院や医療システムでは営業利益率が低いため、精度、効率、薬局サプライチェーンの最適化が存続の重要な要素となっています。しかし、これまでと同じことを何年も続けても、結果は変わりません。業務の最適化に役立つ革新的なテクノロジーベースのソリューションが多数あり、適切なテクノロジーに投資することで、即時および長期的に大きな ROI を実現できます。とはいえ、新しいテクノロジーを医療環境に導入することは、適切なオプションやベンダーの選択から、導入に伴う変更管理、ROI を高めるためのパフォーマンス データの活用への移行に至るまで、困難な場合があります。この記事では、病院運営を強化するためのテクノロジーおよびデジタル変革への投資における 3 つの重要な考慮事項について説明します。

信頼に基づいて構築された変更管理を使用してプログラミングを提供する

技術変革についての会話は、変更管理と導入時に予想されるハードルについての議論なしには始まりません。テクノロジーは、医療提供者 (医師、看護師、薬剤師など)、管理スタッフ、財務スタッフ、サポート スタッフなど、人間にサービスを提供します。人間がプロセスの変化に適応できるよう支援することは、特にそれらの変化が数十年にわたって標準であったシステムを破壊する場合には困難です。変更が行われているサービスライン外の管理者を含むリーダーは、チームがテクノロジーを理解し信頼できるよう支援しながら、変更管理を積極的に推進する必要があります。

新しいシステムを効果的に稼働させるために必要なニーズ (スタッフ時間の追加、潜在的な運用変更、実装および移行期間中のその他の臨時の必要性など) を予測し、計画することが重要です。たとえば、無線周波数識別 (RFID) ベースの追跡を導入している病院では、特定の医薬品在庫に RFID タグを追加する必要があります。これらのタグは、ソースまたは施設で追加されます。これは、リーダーからスタッフに至るまで、全員が自分のスケジュールと時間の管理方法に何らかの変更を加える必要がある可能性があることを意味します。重要なのは、これを事前に理解し、考慮しておく必要があることです。このような変更により、新しいシステムの実装が容易になり、即時の価値が高まります。ただし、リーダーに至るまでのサポートが必要であり、チーム全体が力を合わせて、新しいプロセスを開始するには、この新しい筋肉を構築するのに時間がかかることを理解する必要があります。

どの業界でも、これまで以上に人々は働き方に影響を与える大きなテクノロジーの変化にさらされており、ほとんどの人がこれらの変化を困難に感じています。変更管理の重要な要素は、新しいシステムを扱うためのチームのトレーニングに時間とエネルギーを費やすことです。で 勉強 企業従業員に焦点を当てた調査では、AI などのテクノロジーに関して雇用主が従業員に多くを求めすぎていると感じていると回答した人は 40% でした。医療現場では、従業員がすでに限界に追い込まれており、テクノロジーの変化に適応するというプレッシャーがさらに大きな負担となっていることが想像できます。したがって、病院経営者は、変更がどのように導入されるかに注意を払い、変更が従業員に日々の影響を与えるかについて現実的であり、必要なトレーニングを実施する必要があります。

カスタマイズと柔軟性の必要性を理解し、それを活用する

病院と医療システムは、サプライチェーン、コスト、人員配置に関して同様の問題に直面していますが、各施設の複雑なニュアンスは独特です。提供されるサービス、対応する患者数、地理的位置、医薬品の急増、および専門家の能力はすべて、病院の運営に影響を与えます。同じ都市にある同じシステム内の 2 つの病院には、明らかに異なるニーズがあることがよくあります。テクノロジーは重大な問題を解決し、運用を最適化するのに役立ちますが、最適なオプションには、施設ごとにカスタマイズできる十分な柔軟性を備えた特定のワークフローが含まれます。

機械学習 (ML) は、テクノロジーの価値を劇的に高めることができるソフトウェア機能の一例です。 ML は、システムの特定のデータを使用してアルゴリズムを改善するため、特定の環境内での将来の動作やニーズを時間の経過とともに予測することに優れています。ソフトウェアは ML 環境で長く動作するほど、特定のデータセットでトレーニングされ、そこから学習しているため、精度が高くなります。

ML を医薬品在庫管理に適用すると、各医療システム、病院、施設は、それぞれの実績に基づいて独自の特定の医薬品ニーズを予測できるようになります。このようなカスタマイズは、薬局部門がより効率的かつ効果的なビジネスを運営する上で非常に役立ちます。特に薬局部門の多くは、使用前に期限切れになったとしても薬の代金を支払うためです。需要の突然の増加を懸念して医薬品を過剰に在庫する代わりに、病院は、その病院独自の使用状況データに基づいてトレーニングされた予測アルゴリズムの推奨事項に基づいて、在庫の確保、継続的な管理、および発注の決定を行うことができます。

相互運用性、つまり病院内外の貴重なデータを共有するテクノロジーの機能も、複雑な病院システムのコンテキストにおいて重要なカスタマイズ要件です。たとえば、薬剤追跡ソフトウェアを電子医療記録 (EHR) にうまくリンクできれば、患者に投与された薬剤を記録し、請求に必要な文書を取得するプロセスが簡素化され、医療従事者の時間を節約できると同時に、請求の捕捉が改善されます。

トレンドではなく価値を重視する

医療提供者が検討できるテクノロジー ソリューションの数は、ここ 10 年で目まぐるしいペースで急増しました。 AI から予測分析、自動化テクノロジーに至るまで、どのテクノロジーが最適であるかを判断することは、非常に複雑な場合があります。 ChatGPT のような流行のソフトウェアがニュースを独占していますが、病院運営の最適化は流行のテクノロジーに関するものではありません。重要なのは、短期的および長期的な価値を提供できるソリューションと、医療の変化する需要を満たすために必要なペースで進化するパートナーを見つけることです。

テクノロジーを分析するときは、システムにおけるその役割と、それを有意義な追加にするためのニーズを考慮してください。たとえば、多くの病院薬局は、主要なギャップに対処するために、より透明性の高い在庫管理および追跡システムから恩恵を受けるでしょう。理想的には、これは詳細な文書化、医薬品のセキュリティ (麻薬廃棄物の処理など)、病院全体でのシームレスな医薬品追跡によるサポートを提供できるシステムの必要性を示しています。この分野に適切なテクノロジーがあれば、病院の薬局業務が劇的に改善され、時間の節約と、病院の主な収益損失源である薬剤の無駄の削減につながる可能性があります。

どのツールが持続力を持っているかを判断する上で、テクノロジーの背後にある企業が重要な役割を果たします。ニーズが変化し、需要が変化し、システムが調整されるとき、テクノロジー ソリューションが現実的かつ有意義な方法で病院運営の問題を解決し続けることを保証するのは、病院システムとテクノロジー プロバイダーとのパートナーシップです。

目を開いて適切なパートナーとともに技術の最適化に取り組みます

今こそ、デジタルとテクノロジーによる病院変革の時です。病院へのプレッシャーは高まっているかもしれませんが、コストを削減し、ワークフローを合理化し、従業員の時間を節約できるテクノロジーが登場しています。ただし、テクノロジーをうまく導入するのは難しい場合があり、何十年にもわたって影響を与える可能性のある決定が必要です。最終的な成功のために、病院管理者は、目を開いてテクノロジー ソリューションに取り組み、変化を乗り切るのを支援する適切なパートナーを見つける必要があります。

写真：フォトテクノ、ゲッティイメージズ

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