Die AI-gesteuerte Patientenflusstechnologie verändert die Gesundheitsversorgung durch Straffung von Patientenreisen und die Reduzierung der Aufenthaltsdauer (LOS) in Krankenhäusern. Diese Tools ermöglichen die Sichtbarkeit von Erkenntnissen in Echtzeit, optimieren den Fortschreiten des Patienten und verbessern die Entladungsplanung. Das Ergebnis ist eine verbesserte Patientenübergänge, erweiterte Patientenerfahrung und -ergebnisse sowie eine bessere Kapazität und das Ressourcenmanagement.
LOS ist eine kritische Metrik für die Messung der Effizienz der Versorgung. Verlängerte Aufenthalte können zu erhöhten Kosten für die Versorgung, potenziellen Krankenhausinfektionen (wie Blutkreislaufinfektionen und Lungenentzündung) und Ressourcenstämmen führen. Darüber hinaus wirkt sich der Mangel an Bettkapazität durch übermäßige Los nachteilig auf Notaufnahmen, Intensivstationen und Schutzhäuser aus. Untersuchungen zeigen, dass diese Bedingungen „mit schlechteren Patientenergebnissen in Verbindung gebracht werden, einschließlich Mortalität“.
Kommunikationslücken, unzusammenhängende Informationen und ineffiziente Ressourcenzuweisung gehören zu den traditionellen Mitwirkenden für erweiterte LOS. Durch die Reduzierung der Wartezeiten und die Verbesserung des Patientenbetriebs können die Patientendurchsatzplattformen die Gesundheitssysteme ermöglichen, den Patientenfluss effektiver zu verwalten, was zu weniger Komplikationen und kürzeren Krankenhausaufenthalten führt.
Darüber hinaus bieten diese Technologien wertvolle datengesteuerte Erkenntnisse, mit denen Gesundheitsdienstleister Prozesse verfeinern und Verzögerungen minimieren. Die Implementierung der Patientenflusstechnologie verbessert letztendlich die betriebliche Effizienz und verbessert die allgemeine Patientenerfahrung, was es für Gesundheitsorganisationen, die bessere Ergebnisse, ein verbessertes Kapazitätsmanagement und eine höhere finanzielle Stabilität abzielen, unerlässlich sind.
Die Patientenreise lockern
Durch die Integration fortschrittlicher Datenanalysen revolutioniert die KI-betriebene Patientenflusstechnologie, wie Anbieter sowohl klinische als auch operative Workflows verwalten, um die Entscheidungsfindung zu verbessern und die Effizienz zu verbessern. Zu den wichtigsten Merkmalen einer effektiven Patientenflusslösung gehören:
Echtzeit-Datenaustausch-KI-gesteuerte Plattformen ermöglichen die sofortige gemeinsame Nutzung kritischer klinischer und operativer Daten, wodurch schneller, genauere Entscheidungsfindung und die Verringerung der Versorgungsverzögerungen ermöglicht werden. Ressourcenoptimierung – KI -Tools identifizieren und optimieren Sie die Ressourcenanforderungen dynamisch, ob Mitarbeiter, Geräte und Einrichtungen, um eine optimale Effizienz zu gewährleisten und Engpässe bei der Versorgung zu verringern. Operative Erkenntnisse – KI -Analysen identifizieren Ineffizienzen, Vorhersagen von Verzögerungen und bieten umsetzbare Erkenntnisse, um Workflows zu optimieren und den Durchsatz in allen Gesundheitssystemen zu verbessern. Verbesserte klinische Entscheidungsfindung-Predictive AI-Modelle unterstützen Kliniker durch Priorisierung von Interventionen, das Erkennen von Risiken und die Verbesserung der Entscheidungsfindung zur Verbesserung der Patientenergebnisse.
Einer der Hauptvorteile der KI-basierten Patientenflusstechnologie ist die Fähigkeit, proaktive Entladungsplanung und Ressourcenmanagement zu unterstützen. Durch die Analyse von Patientendaten in Echtzeit können KI-Systeme mögliche Entladungsbarrieren wie Ressourcenbeschränkungen und logistische Herausforderungen identifizieren. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Care -Teams, diese Probleme zu lösen, bevor sie Hindernisse werden, und sicherzustellen, dass ein reibungsloserer Entladungsprozess und ein schnellerer Patientenumsatz sicherstellen.
Darüber hinaus können KI-basierte Technologien eine bessere Koordination zwischen klinischen und operativen Teams ermöglichen und sicherstellen, dass alle erforderlichen Ressourcen-z. B. postakute Versorgung oder Transport-im Voraus angehoben werden. Dies führt zu einer effizienteren Patientenbewegung durch das System und reduziert unnötige Verzögerungen bei Patientenübergängen oder -entladungen.
Kontinuierliche Verbesserung durch datengesteuerte Erkenntnisse
KI-betriebene Tools tragen auch zur kontinuierlichen Verbesserung bei, indem sie den Anbietern ermöglichten, Leistungsmetriken im Laufe der Zeit zu messen und zu verfolgen. Durch das Sammeln von Daten über mehrere Punkte auf der Pflegereise hinweg erzeugen diese Tools wertvolle Erkenntnisse, mit denen klinische Praktiken und Betriebsstrategien verfeinert werden können. Beispielsweise kann KI Bereiche hervorheben, in denen klinische Teams konsequent verzögert werden oder bei denen der Patientenfluss am häufigsten gestört wird. Diese datengesteuerten Erkenntnisse ermöglichen Entscheidungsträgern, gezielte Interventionen zu umsetzen, die Ineffizienzen verringern und die klinischen und operativen Ergebnisse verbessern.
Letztendlich hilft die AI-basierte Flow-Technologie den Anbietern, intelligentere, datenbützte Entscheidungen zu treffen, die sowohl die klinische Versorgung als auch die betriebliche Effizienz verbessern. Durch die Optimierung von Ressourcen, die Reduzierung von Verzögerungen und die Unterstützung proaktiver Interventionen ermöglichen diese Tools den Anbietern, sich auf die Bereitstellung einer qualitativ hochwertigen Versorgung zu konzentrieren und gleichzeitig kostengünstige und optimierte Vorgänge aufrechtzuerhalten.
Daten umsetzbar machen
Daten haben keinen Wert, wenn sie von Gesundheitsdienstleistern nicht verwendet werden, um Maßnahmen zu fördern, die die Ergebnisse, Prozesse und Ressourcenzuweisung verbessern. Leider werden einige Anbieterorganisationen vom Marketing -Hype beeinflusst und wirksame Strategien zur Nutzung von KI und Daten nicht entwickeln und implementieren.
Dies ist ein Fehler, da jede Anbieterorganisation einzigartige Fähigkeiten und Herausforderungen hat. Um den größten Wert aus den Daten innerhalb der elektronischen Gesundheitsakten (EHR) eines Anbieters zu erhalten, müssen Unternehmen die am besten geeigneten KI -Modelle für ihre Datenanforderungen anwenden. Welche Informationen benötigen sie die Modelle zum Extrahieren? Wie können Gesundheitsdienstleister diese Informationen destillieren und sie dann den Endbenutzern zur Verfügung stellen? Und was sind die Prozessmechanismen, die Daten in Maßnahmen umwandeln, die Patienten und Anbietern zugute kommen?
Ein weiterer kritischer Schritt zur Verwendung von KI zum Extrahieren von umsetzbarem Wert aus Gesundheitsdaten besteht darin, die kommerzialisierten Fähigkeiten in KI zu verstehen und sie sorgfältig in Prozesse zu integrieren, um die Effizienz zu steigern. Das Ziel, KI im Gesundheitswesen zu verwenden, ist es nicht, den Menschen zu ersetzen. Es soll ihnen helfen, den Patienten besser zu versorgen.
Nach vorne schauen
KI-basierte Patientenflusslösungen werden heute von Krankenhäusern und Gesundheitssystemen verwendet, um die betriebliche Effizienz zu verbessern. In den nächsten Jahren können wir davon ausgehen, dass diese Plattformen die Prognose- und Flussmodellierung verbessern und gleichzeitig ein besseres Verständnis der Daten bieten. Anbieter können nicht nur verstehen, was auf einem Gesundheitssystem passieren wird. Sie können auch Vorhersagen auf individueller Patientenebene treffen, indem sie mögliche Ergebnisse modellieren und diese Informationen verwenden, um die beste Vorgehensweise zu leiten.
Gesundheitsdienstleister sollten ihre aktuellen Systeme bewerten und die Implementierung von Patientenflusstechnologien in Betracht ziehen, um den Patientenfluss und die Zufriedenheit zu verbessern und gleichzeitig die LOS zu reduzieren. Durch die Bekämpfung der Grundursachen für erweiterte LOS können KI-basierte Tools die Betriebseffizienz verbessern und die gesamte Patientenerfahrung verbessern.
Foto: SDI -Produktionen, Getty Images
Jonathan Shoemaker trat 2023 als Chief Executive Officer zusammen und setzte mehr als 25 Jahre Erfahrung im Gesundheitssystem und Informationssysteme mit einer nachgewiesenen Erfolgsbilanz bei der Transformation und Bereitstellung von Initiativen und Lösungen, die die Bereitstellung, den Betrieb und das Wachstum der Gesundheitsversorgung verbessern.
Bevor Jonathan zuletzt ankam, war er zuletzt Senior Vice President of Operations and Chief Integration Officer sowie Mitglied des Senior Executive Teams, das Allina Health’s Performance Transformation Office leitet. Vor seiner jüngsten Rolle bei Allina war Shoemaker sechs Jahre als Chief Information Officer und Chief Improvement Officer von Allina Health. Vor Jonathans Amtszeit in Allina hatte er Führungspositionen in prominenten IT- und Gesundheitsunternehmen inne, darunter Northpoint Health and Wellness Center, Born Consulting und Hennepin County Medical Center.
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