„Griffin Health“ įtvirtina Griffino ligoninė Derbyje, Konektikute, 160 lovų ūmios priežiūros bendruomenės ligoninėje, aptarnaujanti daugiau nei 130 000 Žemutinio Naugatuck slėnio regiono gyventojų.

Iššūkis

Kaip ir daugelis sveikatos sistemų, „Griffin Health“ stengėsi užtikrinti, kad pacientai laiku gautų stebėjimą, kai vaizdavimo tyrimas atskleidė išvadą, kuriai reikalingas papildomas vaizdas, kad būtų galima diagnozuoti problemą, arba pateikti aiškų atsakymą užsakymo teikėjui.

„Aiškios ir atsitiktinės radiologijos išvados dažnai rodo ankstyviausius ligos etapus, tačiau visoje pramonėje apie 50% rekomenduojamų papildomų vaizdų nėra atlikta“, – sakė Toddas Liu, „Griffin Health“ vykdomasis viceprezidentas ir generalinis direktorius.

„Priežastys yra įvairios, tačiau apima nenuoseklius perdavimus, centralizuoto stebėjimo stoką, prastą bendravimą ir spragas tarp radiologijos ir pirminės ar specialiosios priežiūros komandų.

„Turėjome rankinių sistemų, kaip pranešti užsakymo teikėjams, tačiau mums trūko veiksmingo būdo valdyti ir organizuoti tolesnius veiksmus, koordinuoti su savo pacientais ir stebėti, kas nutiko toliau“,-tęsė jis. „Buvo tinkama Tolesnis vaizdų tyrimas numatytas? Ar pacientas atliko tyrimą? Ar buvo diagnozė ar aiškus atsakymas į užsakymo paslaugų teikėjo priežastį užsisakyti vaizdavimo tyrimą? “

„Griffin Health“ priežiūros navigatoriai sunkiai dirbo siekdami užtikrinti, kad pacientai būtų atlikti užsakytus ir baigtus tolesnius vaizdavimo tyrimus, tačiau nebuvo galimybės rankiniu būdu valdyti darbo krūvio, o personalas ne visada galėjo būti tikras, kad pacientas paskyrė jį į paskyrimą. Tai buvo saugos problema, kurios sveikatos sistema nebegalėjo sau leisti toleruoti.

„Mums reikėjo šio iššūkio sprendimo, kuris padėtų uždaryti šią kilpą ne tik pradinės ataskaitos metu, bet ir iki galo“, – teigė Liu.

Pasiūlymas

INFLO SVEIKATY Sveikatos sistema galėtų naudoti dirbtinį intelektą, kad nustatytų radiologijos ataskaitas su rekomenduojamu tolesniu vaizdo tyrimu, automatizuotų jų eskalavimą į priežiūros koordinavimo darbo eigą ir orkestrinę priežiūrą „Griffin Health“ galėtų žymiai pagerinti tolesnių veiksmų atitiktį ir pacientų saugumą be pribloškimo.

„Platforma padėtų nustatyti atviras papildomų vaizdų tyrimų rekomendacijas realiuoju laiku, kiekvienam pacientui pateko į tinkamą, iš anksto apibrėžtą priežiūros kelią, skirtą tolesniam veiksmui, ir paslėpti mūsų pacientus ir teikėjus“,-aiškino Liu.

„Tai, kas padarė požiūrį ypač įtikinamą, buvo jo lankstumas“, – tęsė jis. „Sistema buvo sukurta taip, kad prijungtų prie esamų procesų ir padidintų mūsų vidinius gebėjimus sekti ir veikti pagal išvadas – ne visai pakeisti mūsų esamas darbo eigas.”

Tikslas buvo ne tik pažymėti rizikos grupės pacientus, bet ir automatizuoti informavimą ir pateikti įžvalgų apie kiekvieną proceso žingsnį, pradedant identifikavimu ir baigiant uždarymu.

„Tai padėjo mums užtikrinti, kad kilpa būtų uždaryta, ir buvo mechanizmas, skirtas sekti teikėjo atsakomybei, pažangai ir rezultatams sekti vienoje vietoje“, – sakė jis.

Siekti iššūkio

„Griffin Health“ įterpė „Inclo“ technologiją į esamus priežiūros navigacijos procesus. Platforma prasidėjo Radiologijos ataskaitų analizė, ieškant kalbos ar modelių, rodančių potencialiai reikšmingą išvadą, pavyzdžiui, plaučių mazgelį. Nustačius platformą, pacientus organizavo darbo eigą, atsižvelgiant į reikalingų tolesnių veiksmų tipą ir kito priežiūros žingsnio laiką.

„Automatizuotas teikėjo platforma, siekiant užtikrinti rekomenduojamo kito veiksmo užsakymą, buvo padarytas EHR, stebėjo paciento įsitraukimą ir nustatyta, ar įvyko tolesnis veiksmas“,-aiškino Liu. „Kadangi ši informacija dabar yra centralizuota vienoje vietoje, mūsų priežiūros koordinatoriai galėtų pradėti naudoti sistemą, norėdami stebėti ir nustatyti praleistus tolesnius vaizdavimo tyrimus, nustatyti kliūtis ir prireikus susisiekti su pacientais.

„Sistema davė jiems centrinį prietaisų skydelį, kuris stebėjo kiekvieno atvejo statusą: pradinis radimas, rekomenduojamas tolesnis veiksmas, ar tas paskyrimas buvo atliktas, ir jei pacientas galiausiai atliko tolesnį tyrimą“,-pridūrė jis.

Rezultatai

Visų pirma, naudojant technologiją, uždarymo greitis padidino 50%.

„Dėl tik atsitiktinių išvadų, kurias sudaro mazgeliai ir kitos išvados, kurios nėra aiškiai įvertintos, mes supratome, kad uždarymo greitis pagerėjo 50%“, – pranešė Liu. „Tai reiškia, kad daugiau pacientų gauna jiems reikalingą priežiūrą, o mažiau krinta per įtrūkimus. Žvelgiant iš rizikos valdymo ir pacientų saugos perspektyvos, tas poslinkis yra didžiulis.”

Antra, tolesnių veiksmų baigimo procentas padidėjo 17%.

„Mūsų tolesnis vėliavos pacientų baigimo procentas padidėjo 17%“,-sakė jis. „Tai reiškia prasmingą šuolį realiems pacientams, kurie matomi, diagnozuojami ir gydomi anksčiau. Kai kuriais atvejais tai yra skirtumas tarp ligos pagavimo anksti ir trūkstant intervencijos lango.”

Ir trečia, pacientai buvo įtraukiami į plaučių vėžio atrankos programą, remiantis dirbtinio intelekto rekomendacijos.

„INFLO sveikata padėjo mums nustatyti ir įtraukti 18 pacientų į mūsų plaučių vėžio atrankos programą – pacientai, kurių mes galbūt nesiimėme tuo kritiniu momentu“, – aiškino jis. „Tai yra realus gyvenimas, potencialiai pratęstas ar išsaugotas, nes AI sistema tinkamu metu pateikė tinkamus duomenis, o mūsų komandos buvo pasirengusios veikti.”

Patarimai kitiems

Aišku, kokią problemą bandote išspręsti – ir kaip atrodo sėkmė, patarė Liu.

„Mums prioritetas buvo uždaryti tolesnę priežiūrą“,-aiškino jis. „Mums reikėjo sekti išvadas; bet dar svarbiau, kad mums reikėjo sistemos, kuri sukūrė veiksmingą informaciją. Nepriklausomai nuo jūsų pasirinktos technologijos, įsitikinkite, kad ji ne tik nustato problemas ar sukuria daugiau duomenų – ji turi palengvinti žmones padaryti teisingus veiksmus.

„Antra, nenuvertinkite darbo su paslaugų teikėjais ir globos komandos narių svarbos, jei įmanoma, apgalvotai integruoti naujas priemones į esamas darbo eigas“, – tęsė jis. „Geriausia AI pasaulyje nepadarys jokios įtakos, jei jūsų komandos jos nenaudos – arba jei ji nėra integruota į tai, kaip teikėjai ir darbuotojai dirba savo darbą.”

„Griffin Health“ atveju sėkmė pasirenka platformą, kuri galėtų dirbti su jos priežiūros koordinatoriais ir gydytojais.

„Geros technologijos visada turėtų remti pagrindinius procesus ir darbo eigas, o ne diktuoti, kaip teikėjai ir personalas teikia priežiūrą pacientams“, – padarė išvadą jis.

Stebėkite Billo hitą „LinkedIn“: Bill Siwicki
Siųskite jam el. Laišką: bsiwicki@himss.org
„Healthcare IT News“ yra HIMSS žiniasklaidos leidinys.

Žiūrėkite dabar: Vyriausias