Q&A: オハイオヘルスの看護師が AI による患者退院を採用する理由

グラント・メディカル・センターの最高執行責任者、ジーン・ハルピン氏は、看護師は、退院調整、検査の発注、処方箋などの管理業務を分析するために人工知能を活用する統合患者退院分析技術によって「力を与えられた」と感じていると語る。

最近、 多くの看護師はAIに不信感を抱いているしかし、オハイオ州中部に拠点を置く医療システムでは、看護師が退院自動化を受け入れている。ハルピン氏によると、その主な理由は、テクノロジーによって可能になった退院計画の効率化、手作業の作業負荷の軽減、巡回時の体験の向上によるものだという。

退院手続きを短縮し、ベッドの収容能力を開放することで、医療制度はケアへのアクセスを増やすだけでなく、ケア計画のギャップを検出し、指示を促し、マイルストーンを管理する分析によってコスト削減も達成していると、このソフトウェアを開発するQventusのCEO、Mudit Garg氏は語る。

ガーグ氏によると、オハイオヘルスでは、電子医療記録ワークフローの早期退院計画と優先順位付け機能を使用した最初の 1 年間で、さらに 3,500 人の患者を治療すると予測されています。

「その結果、オハイオヘルスのコスト削減と業務改善の両方に大きな影響が出た」と彼は説明した。その額は約50万ドルに相当する。

との共同インタビューで ヘルスケアITニュース、 ハルピン氏とガーグ氏は、AI を活用した入院患者調整テクノロジーを通じて患者体験と業務効率の向上につながる主な要因について説明しました。

Q. オハイオヘルスのスタッフの効率性と全体的なケア提供の質は、燃え尽き症候群や労働力不足の解決に役立ちましたか?

ハルピン： まさにその通りです。事務作業の負担により、医療チームが患者と直接対面する時間が減ってしまいます。これは、看護師、医師、患者の間で良好な関係を築くために非常に重要です。

AI ツールのおかげで、スタッフは書類作成や研究で答えを探すことに多くの時間を費やすことなく、資格の範囲内で最大限の力を発揮できるようになりました。スタッフはより多くの患者を診察できるようになっただけでなく、以前は必ずしもなかった時間を割くことで、患者へのケアも向上しています。

このテクノロジーによって、多くのスタッフが元気を取り戻していると思います。

Q. 看護師は早期退院計画ツールを採用していますか?

ハルピン： はい、私たちの看護師は、日々の管理業務をより良くサポートするために導入している AI ツールを全面的に活用しています。

彼らの多くは、患者の退院に関して燃え尽き症候群や調整の負担を感じていましたが、EHR へのシームレスな統合により、看護スタッフは患者との臨床的なやり取りやケアを優先できるようになり、Qventus は時間のかかる管理業務を処理できるようになりました。

Q. 入院期間を短縮するために、ケアの調整やその他の運用面、臨床面においてどのような要因に対処しましたか?

ハルピン： 重要な要素は、患者の流れにおけるギャップを特定することでした。

Qventus は、当社のデータを分析することで、日々の業務の改善点を見つけることができました。リハビリ施設への退院調整、検査の発注、薬の処方などの業務は、当社の医療チームの多くの時間を消費しますが、Qventus はそうした管理上の負担を大幅に軽減してくれました。

たとえば、退院の調整が遅れると、患者の入院期間が不必要に長引く可能性があり、これは業界全体の問題です。患者フローのこうしたギャップをすべて解消することで、治療のスピードを速め、患者を早めに入院させて診察し、退院の準備ができたらすぐに退院させることができました。これにより、患者の超過入院日数が約 1,400 日短縮されました。

ガーグ： EDP Intelligence の洞察とフローの優先順位付け機能を OhioHealth の既存の EHR ワークフローに組み込むことで、達成可能な退院日と患者の処置を予測し、ケア チームが臨床専門知識に基づいて確認および調整できるようになり、全体的な手作業が削減されました。

EHR への統合によりワークフローが合理化され、医療チームの認知負荷が軽減され、ケアの効率が向上します。

患者を適時に退院させるには、何百もの異なる検査や手順を適時に実施する必要があります。たとえば、患者が自宅や介護施設に退院する準備ができているかどうかを評価するには、保険支払者と家族と施設の調整が必要になる場合があります。

この技術は、患者が退院できる日を予測し、初日に退院後にどこに行くことができるかを示し、その後、患者の臨床状態の変化に応じて継続的に適応します。臨床チームは推奨事項を確認します。 [in making care decisions]。

Q. 入院ベッド数の増加により、医療へのアクセスはどのように改善されましたか?

ハルピン： 私たちは皆、救急治療室に負担をかける長い待ち時間を目撃していますが、そのカーテンを剥がしてみると、その待ち時間の多くは長い退院手続きに起因していることがわかります。

あなたが緊急治療室でベッドの空きを待っている間、長期治療のために入院を待っている救急室の患者は、上の階の患者が時間通りに退院しないために治療が遅れています。

AI を活用して患者フローを最適化することで、調整プロセスをスピードアップし、患者の退院日をより正確に予測し、診察を待つ患者や ER への入院を待つ患者の治療の遅れを減らします。

ガーグ： 退院計画の最適化と入院期間の短縮により、入院患者のためにベッドを迅速に用意できるようになりました。

この回転率の向上は、オハイオヘルスが物理的なベッドを追加することなく、より多くの患者を受け入れ、治療できることを意味します。このツールにより、何千人もの患者を治療できるだけでなく、同時に患者の入院時間を 40 万時間節約できます。

ベッド数の増加により、救急科の混雑も緩和され、医療スタッフの負担も軽減され、資源の配分も改善されました。

Q. ケアコーディネーションの改善はどのように測定されますか? なぜそれが重要なのですか?

ハルピン： 私たちにとって、ケアの調整の改善とは、患者と過ごす時間を増やし、答えを探すために画面の後ろで時間を費やす時間を減らすことを意味します。これは、オハイオヘルスでの患者体験において重要です。

患者が救急室で診察を受けるまで待つ時間が長くなればなるほど、患者の体験は悪くなります。

患者の流れにおける障害を安全に減らすことで治療の速度を速めることで、より多くの患者を診ることができ、これは改善を測定する方法の 1 つです。たとえば、グラント医療センターで最も影響を受けているチームには、理学療法、画像診断、検査チームがあります。これらのチームは、患者のカルテの推奨事項を参照して、どの患者が検査の優先順位が高いか、どの患者が帰宅して外来患者として戻ってくる準備ができているかを判断できます。

ガーグ： 当社では、入院期間/超過日数の短縮、再入院率の低下、患者フローの改善、タイムリーな退院計画などの主要な業績評価指標を通じて成功を測定します。患者満足度スコアの向上と医療スタッフの手作業の作業負荷の軽減も重要な指標です。

AI は、OhioHealth にリアルタイムの洞察と予測分析を提供し、Qventus が OhioHealth 医療システムへの統合を進めることで学習し、継続的な最適化を可能にします。

ケアの調整の改善の影響は計り知れません。タイムリーで適切なケアが保証され、遅延が最小限に抑えられるため、入院から退院までシームレスな体験が実現し、患者の転帰が向上します。

Q. オハイオヘルスは、スタッフの巡回時間を 60% 削減したことについて、どのようなフィードバックを共有できますか?

ハルピン： スタッフの巡回時間の多くは、患者の退院予定日と、進捗状況に応じて毎日変動する次の治療ステップについての話し合いに関係しています。この話し合いには、患者データの確認や研究の参照などがあり、看護スタッフ、医師、理学療法、検査、画像診断などの補助チーム間で共同決定を下します。

このプロセスを迅速化するために、このテクノロジーは各患者の EHR から収集されたデータを活用し、同様のケースや他の研究を比較して次のステップを推奨し、退院を調整します。

そうすることで、私たちの医療チームは各患者の診察中に推奨事項をすぐに参照し、同意するかどうかを判断できるため、カルテや検査結果を調べる手作業が大幅に軽減され、チームの貴重な時間が節約され、患者のケアに戻ることができます。

Andrea Fox は Healthcare IT News の上級編集者です。
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