IT の価値を引き出すにはトレーニングへの投資が必要

Nnaemekaokafor 氏、医学博士、副社長、Memorial Hermann Health System 最高分析情報責任者

Memorial Hermann Health System の首席分析情報責任者であるナエメカ・オカフォー医師兼副社長は、医療システムはツールの購入から、結果をもたらすための条件の構築へと移行しつつあると述べています。広範なインタビューの中で、同氏は学際的なガバナンス、計画的なトレーニング、耐久性のあるデータ インフラストラクチャ、導入の真のコストを考慮した慎重な予算編成を重視するプログラムの概要を説明しました。

18 年間救急医として活動し、情報学と分析の両方を指導するオカフォー氏は、組織は使用に合わせて設計する必要があると主張します。目標は、製品のライフサイクル（選択、稼働開始、測定、反復）全体にわたって関与し続ける臨床チーム、運用チーム、テクノロジーチームを編成し、システムのアップグレードや実践基準の変化に応じてワークフローが進化するようにすることです。このアプローチは、ヒューストン地域の十数の病院、数百のケア施設、数万人のスタッフにまたがるメモリアル・ハーマン・ヘルス・システムの規模を反映している。

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中心的な考え方は、リーダーがツール自体と同じくらい測定、普及、トレーニングに投資すると、導入が向上するというものです。オカフォー氏は、「テクノロジーが繁栄できるエコシステム、あるいは環境を構築する必要がある」と語った。同氏はそれをリスク管理に結び付け、消費者レベルの直感は臨床現場では応用されず、小さなナビゲーションエラーが結果をもたらす可能性があると指摘した。

ステッカー価格を超えた予算

多くのボードは、初期ライセンスが永続的な価値を達成するために必要なものを過小評価していることを学びました。同氏は、実装と価値の実現にかかるコストがテクノロジー自体の価格を超える可能性があることを示す、広く引用されている分析を指摘しました。オカフォー氏はその規模について明言し、「実装コスト、または実際にツールから価値を引き出すコストは、おそらくテクノロジー自体の初期コストの 3 倍です。」と述べました。この比率は、最近の EHR 移行中にメモリアル ヘルマン ヘルス システムの指針となり、リーダーたちは継続的な教育、最適化、全力のサポートに意図的に予算を計上しました。

資金調達の姿勢により、経営幹部の連携も改善されます。オカフォー氏は、ライセンス、変更管理、測定、継続的な教育をカバーする透明性の高い「オールイン」の要求により、増分配分のために返品する必要性が減り、財務リーダーがイライラしがちなシナリオであると強調しました。彼は、成功する要求を投資収益率の観点から組み立てました。運用面、臨床面、財務面のギャップを定量化しました。それらを閉じるために必要なトレーニングまたは最適化を提案します。そして、メリットのタイミングと規模を見積もることができます。この規律が将来の提案に対する信頼を築くのだ、と同氏は語った。

計画的かつ継続的なトレーニング

持続的に導入するには、1 回限りのクラスやパッシブビデオ以上のものが必要です。同氏は、意図的な実践に基づいて構築された階層型モデルについて説明しました。コンテンツは、ユーザーが実行する必要があるワークフローを対象としており、ワークフロー内の短いクリップ、リスクの高いタスクのインタラクティブなシミュレーション、役割ベースのラボ、スケジュールされたアット・ザ・エルボー・セッションなど、ユーザーの学習方法に一致する形式で提供されます。同氏は、リーダーはトレーニングの時間を確保し、熟練度が中心的な期待であることを伝える必要があると付け加えた。

オカフォー氏は再訓練の重要性も強調した。システムのアップグレードとワークフローの変更により、昨日までの 5 回のクリック シーケンスが 1 回のアクションに変わる可能性があります。更新がなければ、スタッフは古いやり方を続けるでしょう。効果的なチームは、フィードバック チャネルを開いたままにし、問題点をベンダーに伝え、簡潔な補強を通じて機能強化を最前線のユーザーに還元します。ガバナンスの役割は、そのループを維持し、臨床のベストプラクティスとシステム機能が共に成熟することを保証することです。

データ基盤とAIの役割

テクノロジーが隅々まで機能するかどうかを測定するには、強力なデータ バックボーンが必要です。同氏は、すぐに使えるレポートだけに依存するのではなく、複数のシステムからのシグナルを組み合わせて導入、効率、結果を追跡する内部パイプラインとダッシュボードを構築することについて説明しました。その可視性により、情報学チームと分析チームはボトルネックを特定し、教育をターゲットにし、影響を実証することができます。

AI は同じ運用モデルに適合します。オカフォーは、それをまだトレーニングとガードレールが必要な加速剤であると見なしています。教育の場合、生成ツールはコンテンツを役割に合わせて調整し、指示を翻訳し、学習を強化するための簡単なクイズを生成できます。サポートについては、ワークフロー内に配置されているアシスタントが「どうすればいいですか」という質問に答え、ユーザーが行き詰まったときに最速のパスを示すことができます。同氏は、リーダーは、プロンプトに文脈を提供し、出力の正確性を精査し、信頼できるものについての明確な基準を維持するようにスタッフを訓練する必要があると警告した。 AI がうまく機能すれば、ユーザーの信頼を高めながらチケットとメールを減らすことができます。

テイク・イット・アウェイ

• 臨床、運用、技術のリーダーの選定から継続的な改善まで関与し続けるエンドツーエンドの運用モデルを定義する
• 測定、最適化、教育を含むオールイン予算を提示し、リクエストを定量化された ROI とタイムラインに結び付ける
• リスクの高いタスクの強化とシミュレーションに短いワークフロー内ビデオを使用して、時間を確保した役割ベースのカリキュラムを構築します。
• トレーニングと最適化をガイドするために、システム全体の導入、効率、結果の指標を統合するダッシュボードを確立します。
• アップグレード後の再トレーニングを日常的なものとして扱います。スタッフが時代遅れのワークフローに耐えることを避ける
• AI を使用して学習をパーソナライズし、「どうすればよいか」という疑問にすぐに答えられると同時に、コンテキストを提供して出力を検証できるようにスタッフをトレーニングします。
• ベンダーや最前線のユーザーに対してフィードバック ループを開いた状態に保ち、機能強化を迅速に実践に移します。

オカフォー氏は、組織は従業員がこれらのツールを適切に使用するために必要なトレーニングを受けなければならないと決意していると強調した。 「トレーニングもアクセスもありません、冗談ではありません」と彼は言いました。