Das US-amerikanische Gesundheitswesen befindet sich in einer Angebots- und Nachfragekrise, da es angesichts des Arbeitskräftemangels und des zunehmenden finanziellen Drucks darum kämpft, mit der alternden Bevölkerung Schritt zu halten. Und es scheint unwahrscheinlich, dass sich die Situation so schnell verbessern wird. Laut der Association of American Medical Colleges gehen aktuelle Prognosen sogar von einem Mangel an 139.000 Ärzten im nächsten Jahrzehnt aus.
Ein limitierender Faktor, der die effiziente Verwaltung der Personalressourcen verhindert, ist die mangelnde Dateninteroperabilität.
Unterschiedliche Datensätze – die von alten elektronischen Patientenakten, Praxisverwaltungssystemen und Software von Drittanbietern stammen – haben betriebliche blinde Flecken geschaffen, die Gesundheitssysteme daran hindern, die Versorgungszuteilung präzise zu verwalten. Und statt einer ganzheitlichen Sichtweise über ein gesamtes Pflege-Ökosystem hinweg nutzen Gesundheitssysteme fragmentierte Erkenntnisse aus begrenzten Ressourcen.
Durch Datenverknüpfungen wird die Kapazität des Gesundheitssystems freigesetzt
Wie kommen wir von kurzsichtig zu digital bewusst? Die Antwort liegt darin, ein Echtzeit-Gesundheitssystem zu schaffen, das in der Lage ist, das Bewusstsein dafür zu entwickeln, wie, wann und wo auf die Versorgung zugegriffen wird. Es geht darum, über die Kontrollen zu verfügen, um Kliniken, Krankenhäuser, Ärzte und systemweite Ressourcen dynamisch zu verwalten und sie sofort an die Bedürfnisse und Kapazitäten der Patienten anzupassen. Nur dann können wir den Verkehr von den Notaufnahmen ablenken, Patienten zu Kliniken und virtueller Pflege weiterleiten und den Ärzten Zeit für die Behandlung unserer alternden Bevölkerung geben.
Der Übergang von einer unzusammenhängenden Sicht auf den Betrieb zu einem Vorhersagemodell beginnt mit der Datenvereinheitlichung.
Mit dem Aufkommen generativer KI und maschineller Lernmodelle können im Handumdrehen komplexe, umfangreiche Datensätze aufgenommen, gelernt und organisiert werden. Dadurch können Gesundheitssysteme mit Informationen darüber arbeiten, wie sie die Personalressourcen ausgleichen, Kosten kontrollieren und Kapazitäten freisetzen können.
Das stets verfügbare, vernetzte Gesundheitssystem ist kein ferner Mondschein, sondern heutige Realität. Durch pragmatische KI-Anwendungen kann die Datentreue – und -klarheit – erreicht werden, um zu verstehen, wie auf die Pflege zugegriffen wird, wo der Bedarf wächst, und um die Ressourcen optimal aufeinander abzustimmen, um qualitativ hochwertige Ergebnisse sicherzustellen.
Die Realität ist, dass nicht jeder Patient einen Arzt aufsuchen muss. Es geht darum, die richtige Pflege zur richtigen Zeit am richtigen Ort anzubieten, um Ressourcen zu erweitern und die Verteilung von Menschen und Dienstleistungen neu auszurichten.
Nutzung von Echtzeitdaten für ein neues Pflegemodell
Datenintelligenz ist kein Luxus mehr, sondern eine betriebliche Notwendigkeit für die Verwaltung eines gesamten Pflegeportfolios. Und im Gesundheitswesen – einer Branche, die von Datenisolation geprägt ist – ist die Analyse der Gesundheitsversorgung wichtiger denn je.
Nehmen wir zum Beispiel ein Gesundheitssystem, das daran arbeitet, die Nachfrage nach ambulanter Pflege zwischen Anbietern, Pflegekräften, Einzelhandel und Telemedizin auszugleichen. Zu diesem Zweck ist die Aggregation funktionsübergreifender Daten, einschließlich Kapazität und Auslastung, von entscheidender Bedeutung, um eine selbstgesteuerte Planung zu ermöglichen, die sowohl die Auswahl erhöht als auch über die Echtzeitlogik verfügt, um Patienten zu den besten Versorgungsorten zu leiten.
Bei der Vereinheitlichung von Daten geht es nicht nur um Komfort und Kapazität, sondern auch um die Schaffung eines besseren Pflegemodells. Die traditionellen „Find-a-Doc“-Funktionen reichen nicht aus, um Patienten zur richtigen Zeit mit der richtigen Pflege zu verbinden. Die Erzielung von Datenintelligenz ermöglicht es uns, zu einem „Find Care“-Modell überzugehen, das Anbieter abschirmt – was Zeit für die Behandlung dringender, chronischer Erkrankungen schafft – und die operativen Kontrollen bereitstellt, um den Pflegebedarf vorherzusagen und automatisch auf schwankende Bedürfnisse abzustimmen und gleichzeitig die Qualität der Pflege aufrechtzuerhalten .
Ein besserer Zugang, eine größere Kapazität an Pflegekräften und betriebliche Effizienz sollten keine Kompromisse sein. Die eigentliche Hürde ist nicht die Technologie, sondern die Veränderung unserer Arbeitsweise.
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