EHR 統合 AI アシスタントにより、ペン ハイランドの収益が 700 万ドル増加

Penn Highlands Healthcare は田舎の医療システムで、多くのリソースを持たない重篤な患者が多くいます。 そして、臨床医という観点から見ると、医療システムのリソースは非常に限られています。 その結果、燃え尽き症候群が非常に高くなります。

問題

ペン・ハイランズは、臨床医の燃え尽き症候群を軽減し、ペンシルバニア州に働きに来たい専門家にとってこれらの仕事をよりやりやすいものにする方法を探していました。

ペン・ハイランズ・ヘルスケアのメディカルディレクター、レニー・アレンボー博士は、「燃え尽き症候群について、そしてそれが私たちにどのような影響を与えたかを考えると、私たちの一日で最もネガティブな部分は、管理上の負担と長時間労働です」と述べた。 「臨床医がすべての患者ケアと記録を完了するには、正直に言って 1 日 24 時間以上必要であることを示す多くの研究があります。

「リソースが限られていると、患者のストーリーを完全に把握し、医療チームと協力し、患者と家族に常に情報を提供し、文書化した上で計画を策定して実行する時間がまったくありません」と彼女は付け加えた。政府、政府の規制、さまざまな支払者にとって必要なものがすべて揃っています。」

に対する不満 必要書類の量 そして、日々の管理上の負担がペン・ハイランド社を変革を模索させました。

「病院従事者たちは、すべての仕事を終わらせるために時間外に働き、家族や友人との時間、そして自分自身のケアを犠牲にしていました」とアレンボー氏は指摘した。 「私たちは、ある種の臨床医中心のソリューションを探していました。世の中にはたくさんのソリューションがありますが、その多くはよりコンピュータ中心のものです。それらのワークフローは、私たちが医師として持つ真のワークフローと噛み合いません。

「私たちは、効率を改善し、文書の品質と適時性を向上させるために必要なワークフローの中で本当に役立つ、非常に医師中心のものを見つけたいと思っていました」と彼女は付け加えた。

提案

Penn Highlands は、ベンダー Regard の AI を活用した一種の「副操縦士」テクノロジーを採用しました。 このテクノロジーは、医療提供者組織の電子医療記録に統合されます。

「彼らは非常に医師中心であり、私たちに提案してくれました。 AIアシスタントのようなもの これはかなり正確です。なぜなら、研修医は基本的に患者たちと協力して、患者たちに情報や詳細を伝えて仕事量を減らそうと努めるのと同時に、自分にとって何が重要なのか、そして医療全般にとって何が重要なのかを学ぶからです」とアレンボー氏は説明した。 。

「そして、それが彼らが私たちに売り込んだことです。私たちの Cerner EHR に完全に統合された AI テクノロジーがあるのです」と彼女は続けました。 「EHR 全体を調べて、臨床的に関連する情報を抽出して、すでに持っている診断をアップグレードしたり、まだ持っていない診断を推奨したりします。単にメモを書き写すだけではありません。情報を調べて見つけます。戻って実行するには非常に時間がかかります。」

アレンボー氏は、自身のサービスエリアではヘルスリテラシーが非常に低いため、患者から情報を得るのが難しい場合があると述べた。

「医療記録からすべてを見つけることができなかったり、過去に遡ってさまざまなシステムを調べたり、さまざまな場所から情報を取得しようとして何時間も費やしたりすると、すべてが非常に面倒になります」と彼女は説明した。 「過去に戻ってすべてを確認することはできないので、何かを見逃すことになるでしょう。

「それが利点です。アシスタントのようなものです」と彼女は続けた。 「臨床的思考に取って代わるものではありませんが、EHRとデータを掘り起こし、臨床的に重要なものを導き出します。」

結果

Penn Highlands は、2021 年 9 月に Regard AI ソフトウェアの使用を開始しました。

「本当に重要なことから始めましょう。それは、これらの製品を購入する人々の投資収益率です」とアレンボー氏は述べた。 「Regard 社は、5 つの病院の 30 人のユーザーを対象に、この製品について 9 か月後に調査を行ったところ、300 万ドルの収益改善が示されました。他の方法では、300 万ドルは得られなかったでしょう。」

「会社から言われたことだけに基づいて結果を出したくなかったため、社内で同様の調査を行ったところ、700万ドルの収益増加が見られました」と彼女は明かした。 「そして、症例混合指数が10％増加し、それが維持されたことでこの目標に達しました。症例混合指数は、病院の患者のリソースと複雑さを測る尺度です。」

メディケアおよびメディケイド サービス セットのセンター ケースミックスインデックスと償還 特定の診断関連グループ向け。 医療提供者組織は、患者の複雑さ、および患者が必要とするリソースの数に基づいて、その規模を調整します。

「文書を適切に作成し、すべての情報を文書に取り込むと、患者の深刻さと複雑さが反映されることになります」とアレンボー氏は説明した。 「そのため、償還額も上がります。これが収益増加の主な要因です。」

700 万ドルの収益増加は、Regard の測定方法とは若干異なる方法で測定されました。 Regard が計算する際には、症例混合指数の増加率と、複数の慢性疾患の捕捉率の増加率を調べました。 ペン・ハイランドが計算したとき、症例混合指数のみを調べました。 ただし、AI テクノロジーの導入前の 2 年間と、導入後の 12 か月間を調査しました。

他の人へのアドバイス

「組織が考慮すべき最も重要なことは、エンドユーザーのことを考えることです」とアレンボー氏はアドバイスした。 「このタイプのテクノロジーでは、臨床医がエンドユーザーであり、テクノロジーの追加を検討する際には臨床医が深く関与し、積極的に関与する必要があります。なぜなら、それは文書化を改善するだけでなく、ワークフローも変えるからです。そしてそれが医療に変化をもたらすからです」たくさんの医師。

「私たちの場合、医師のワークフローが大幅に効率化されたため、文書作成に費やす時間を医療提供者ごとに毎日約 2 時間減らすことができました。これは非常に大きな成果です。」と彼女は続けました。 「しかし、それは製品について、それが私たちのワークフローにどのように適合するか、そして製品を最も効果的に使用する方法について真剣に考えることから生まれました。」

アレンボー氏は、この種のテクノロジーが失敗するのを目の当たりにしてきた。リーダーがテクノロジーそのものの使い方以外に、テクノロジーを自分の勤務時間に合わせて可能な限り効率的にする方法ではなく、実際のトレーニングも受けずに単に医師にそれを与えるだけだという場合だ。

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