Nebūgi laidos ilgą laiką buvo dažna sveikatos priežiūros problema. Daugelis žmonių manė, kad kai kurie praleistos paskyrimai buvo tiesiog normalūs ir jų negalima pakeisti. Tačiau dabar daugiau sveikatos priežiūros grupių mano, kad jos gali sumažinti rodiklius be parodos, žiūrėdami į kiekvieno paciento specifines problemas.
Pavyzdžiui, „Total Health Care“, JAV centras su 64 paslaugų teikėjais, naudojo įrankį, pavadintą „Healow NO-Show Prognation AI“ modeliu. Prieš naudojimąsi, tik 11% pacientų, kurie labai linkę praleisti susitikimus, iš tikrųjų pasirodė. Panaudojus įrankį, šis skaičius per maždaug mėnesį padidėjo iki 36%. Tai rodo, kad pacientų, kurie gali anksti praleisti apsilankymus, pastebėjimas ir susisiekimas su jais taip, kad atitiktų jų poreikius, padeda daugiau žmonių atvykti į susitikimus.
Praleisti paskyrimai sukelia daug problemų. Jie eikvoja laiką, kurį gydytojai ir personalas galėjo naudoti kitiems pacientams. Jie taip pat sumažina, kiek darbo gali atlikti klinika, ir sumažinti uždirbtus pinigus. Kai pacientai dažnai praleidžia apsilankymus, tai gali atidėti priežiūrą, ypač tiems, kurie turi ilgalaikius ar skubius sveikatos poreikius. Tai gali pabloginti jų sveikatą.
Pacientams būdingos kliūtys, turinčios įtakos lankomumui
Gydytojai ir klinikos dažnai randa daug priežasčių, kodėl pacientai praleidžia susitikimus. Šios priežastys kyla iš kiekvieno žmogaus gyvenimo ir labai skiriasi.
- Transporto iššūkiai
Daugeliui žmonių sunku rasti būdą patekti į kliniką. Tai labiau būdinga kaimo vietovėms ir žmonėms, turintiems mažiau pinigų. Net jei jie nori atvykti, joks transportas negali jų sustabdyti. - Vaikų priežiūros pareigos
Kai kurie pacientai rūpinasi vaikais ir negali palikti jų ramybėje. Tai dažnai atsitinka vienišiems tėvams ar šeimoms be papildomos pagalbos. - Kalbos ir komunikacijos kliūtys
Kalbėjimas aiškiai yra labai svarbus, todėl pacientai supranta, ką daryti. Tie, kurie gerai nekalba angliškai, gali negauti informacijos apie susitikimą ar vaistų instrukcijas. Jei šeima ar vaikai bando išversti, gali nutikti klaidų, dėl kurių gali pakenkti priežiūrai. - Kultūriniai įsitikinimai ir požiūris
Žmonių kultūrinės ar religinės idėjos daro įtaką jų mąstymui apie ligas ir gydytojus. Kai kurios grupės nori specialaus gydymo ar paskyrimo laiko. Jei darbuotojai negerbia šių idėjų, pacientai gali būti ne todėl, kad jaučiasi netiki ar nepatogiai. - Kiti socialiniai ir ekonominiai veiksniai
Kitos trūkstamų vizitų priežastys yra supratimas apie informaciją apie sveikatą, pinigų rūpesčius, darbo problemas ar medicininių sąskaitų baimė.
Kultūriškai ir kalbų tinkamos priežiūros svarba
Kultūrinė kompetencija reiškia supratimą ir reagavimą į skirtingą pacientų sluoksnį, kalbas ir įpročius. Kultūriškai ir kalbiškai tinkamų paslaugų (CLAS) naudojimas padeda sveikatos priežiūra sąžiningai ir geresnei visiems pacientams.
Tyrimai rodo, kad pacientams geriau sekasi ir jaučiasi labiau patenkinti, kai jų gydytojai dalijasi savo rase ar kultūra. Pavyzdžiui, juodaodžiai pacientai paprastai turi geresnių rezultatų su juodaodžiais gydytojais. Tai rodo, kad dalijimosi kultūra sukuria pasitikėjimą ir palengvina bendravimą.
Tačiau kultūrinė kompetencija reiškia daugiau nei rasę ar etninę priklausomybę. Sveikatos priežiūros darbuotojai turi tikrinti savo šališkumą ir būti atviri kiekvieno paciento unikaliems poreikiams.
Kultūrinės kompetencijos gerinimo būdai yra šie:
- Įdarbinti įvairius darbuotojus, kurie atrodo kaip pacientų grupė.
- Reguliariai mokyti kultūrinius įgūdžius.
- Profesionalių vertėjų naudojimas kalbai.
- Darbas su bendruomenės lyderiais, kad sužinotų apie papročius ir lūkesčius.
- Rinkdami paciento duomenis, kad rastumėte spragas ir pakoreguotumėte paslaugas.
Kai pacientai jaučiasi gerbiami ir suprantami, saugumas ir bendravimas pagerėja. Jie geriau seka gydymo planus ir lankosi dažniau.
Kaip pritaikytos informavimo pastangos pagerina pacientų lankymąsi
Tvarkymas be laidų naudojant pritaikytą informavimą reiškia, kad kalbėtis su pacientais, kurie greičiausiai praleis susitikimus prieš vizitą. Tai viršija tik priminimų siuntimą. Tai apima kalbėjimą apie jų specifines problemas, kurios gali sustabdyti jų atėjimą.
„Healow“ numatymo numatymo AI modelis yra vienas įrankis, kuris gerai veikia. Pažvelgus į paciento duomenis, kas greičiausiai praleis susitikimų savaites. Tada personalas gali sutelkti dėmesį į šiuos pacientus ir padėti jiems spręsti savo problemas.
Outreach gali būti:
- Patikrinkite, ar jiems reikia pagalbos gabenant.
- Kalbėjimas apie vaikų priežiūrą ar pasikeitusių susitikimų laikus.
- Informacijos teikimas savo kalba su apmokytu vertėju.
- Siūlo apsilankymo laiką ar vietas, kurios pacientams yra lengviau.
- Įsitikinkite, kad pacientai supranta, kodėl vizitas yra svarbus.
Ši asmeninė pagalba leidžia darbuotojams sutelkti dėmesį į žmones, kurių kitaip gali būti praleista. Tai taip pat leidžia klinikoms veikti geriau, sumažina tuščią susitikimo laiką ir atneša daugiau pinigų. Labiausiai tai padeda daugiau pacientų gauti reikiamą priežiūrą.
Howardas Shpritzas, kuris valdo pajamas už bendrą sveikatos priežiūrą, teigė, kad pasinaudoję šiuo modeliu ir informavimu, pacientai, kurie greičiausiai praleido apsilankymus, buvo maždaug tris kartus dažniau. Darbuotojai taip pat jautėsi geriau, kai jų darbas padeda sumažinti nerodymą.
AI ir darbo eigos automatizavimas: sveikatos priežiūros operacijų tobulinimas
Naujos technologijos padeda sveikatos priežiūrai veikti sklandžiau, ypač pacientų lankomumui. Dirbtinis intelektas (AI) ir automatizavimo įrankiai palengvina įprastas užduotis ir leidžia darbuotojams efektyviau praleisti laiką.
- AI-ROVER NO parodos numatomieji modeliai
„Healow“ modelis naudoja duomenis apie pacientų ankstesnius vizitus, įpročius ir foną, kad atspėtų, kas gali praleisti susitikimus. Tai padeda klinikoms: - Sutelkite dėmesį į ribotą informavimą apie didelės rizikos pacientus.
- Žiūrėkite modelius be parodos ir sureguliuokite tvarkaraščius.
- Išmatuokite, kaip gerai jų pastangos veikia laikui bėgant.
- Automatizuotos ryšių sistemos
Šios sistemos siunčia priminimus telefonu, tekstu ar el. Paštu paciento pageidaujama kalba. Derinant su AI, pranešimai yra pritaikyti tiems, kuriems yra didžiausia rizika, kad trūksta susitikimų. - Personalo darbo eigos optimizavimas
Automatizavimas tvarko įprastas užduotis, tokias kaip priminimai ir ataskaitos. Tai išlaisvina darbuotojus, kad galėtų atlikti svarbų asmeninį informavimą. AI prietaisų skydelių perspėjimo valdytojai, jei keičiasi jokių parodų normos, todėl jie gali greitai atlikti pakeitimus. - Integracija į elektroninius sveikatos įrašus (EHRS)
PG įrankiai, dirbantys su EHR, leidžia lengvai klinikoms pasidalyti paciento informacija ir susitikimo informacija. Tai sumažina klaidas, daro darbą greičiau ir suteikia išsamų vaizdą apie paciento įsitraukimą.
Kartu šios technologijos padeda klinikoms geriau bėgti, sumažinti dokumentus ir išlaikyti stabilų pacientų priežiūrą.
Konkretūs medicinos praktikos aspektai JAV
Sveikatos priežiūros vadovai JAV susiduria su konkrečiais iššūkiais, nes pacientų bazė yra labai įvairi, o sveikatos priežiūros sistema yra sudėtinga. Čia yra keletas svarbių dalykų JAV klinikoms:
- Įvairios pacientų populiacijos
JAV turi daug rasinių, etninių ir kalbų grupių. Klinikos, tarnaujančios mažumų pacientams, turėtų sutelkti dėmesį į kultūrinį supratimą ir kalbų prieigą komunikacijos ir paskyrimuose. - Reguliavimo ir atitikties veiksniai
Klinikos turi laikytis JAV įstatymų, tokių kaip amerikiečių su negalia įstatymas (ADA) ir Civilinių teisių įstatymas, kuriems reikalinga galimybė gauti kalbą ir sąžiningą priežiūrą. - Draudimo ir mokėjimo sudėtingumas
Pacientų draudimas ir finansinė situacija skiriasi. PG gali padėti pastebėti modelius, susijusius su šiomis problemomis, kad klinikos galėtų geriau suplanuoti susitikimus. - Konkrečios bendruomenės kliūtys
Socialiniai veiksniai, tokie kaip būstas, maistas ir transportas, skiriasi priklausomai nuo srities ir daro įtaką lankomumui. „Outreach“ turėtų būti vadovaujamasi vietos bendruomenės duomenimis ir partneryste. - Darbo jėgos įvairovė ir mokymas
Įdarbinimas ir įvairių personalo, atspindinčių pacientų grupę, išlaikymas pagerina pasitikėjimą. Siūlyti gyventojus tinkančius kultūrinius mokymus padeda bendrauti.
Pritaikyto informavimo su AI: praktinis požiūris
Sveikatos priežiūros lyderiai, galvojantys apie AI įrankius, tokius kaip „Healow NO-Show Progning“ modelis, turėtų būti laikomasi šių veiksmų:
- Duomenų integracija ir kokybė
Labai svarbu surinkti išsamius ir tikslius paciento duomenis. Geram PG reikia tvirtų ir naudingų duomenų, susijusių su klinikos sistemomis. - Personalo mokymas ir pirkimas
Svarbiausia yra dėstyti darbuotojams, kaip naudoti AI ataskaitas, kad būtų nukreiptas informavimas. Dalyvaujant personalui padeda sukurti komandinį darbą ir motyvaciją. - Į pacientą orientuotas bendravimas
„Outreach“ turėtų peržengti priminimus. Tai turėtų apimti realias derybas, kad būtų galima rasti ir išspręsti kiekvieno paciento problemas. - Išmatuokite ir sureguliuokite
Stebėjimas, kiek susitikimų baigta, ir klausytis pacientų atsiliepimų padeda pagerinti planus. AI ir informavimo rezultatų tikrinimas reguliariai vadovauja geresniam darbui.
Sutelkdamos dėmesį į kiekvieno paciento poreikius ir naudodama AI, kad būtų nukreipta informavimas, JAV klinikos gali sumažinti praleistus susitikimus, geriau vykdyti savo operacijas ir teikti priežiūrą, tinkančią skirtingai. Tai padeda pacientams, personalui ir sveikatos priežiūros sistemai.
Dažnai užduodami klausimai
Koks yra „Healow“ numatymo AI modelis?
„Healow“ numatymo numatymo AI modelis naudoja AI, kad numatytų, kokie paskyrimai greičiausiai praleis, ir tai leidžia sveikatos priežiūros praktikai imtis iniciatyvių veiksmų, kad būtų užtikrintas pacientų lankymas.
Kaip AI modelis pagerina pacientų įsitraukimą?
Nustatę didelės rizikos susitikimus, darbuotojai gali susisiekti su pacientais, kad aptartų lankomumo kliūtis ir patenkinti jų poreikius, sustiprindami bendrą įsitraukimą.
Kokie buvo ankstesni metodai, siekiant sumažinti nerodymą?
Iš pradžių iš pradžių naudojo tokius metodus kaip planavimas prieš apsilankymą ir telefono skambučius, kad patvirtintų susitikimus, tačiau nustatė, kad šie metodai nepakankami.
Koks tikimybės procentas rodo, kad pacientas greičiausiai nepraleis?
Paskyrimai, kurių tikimybė 80% ar didesnė, buvo nustatyta kaip didelė rizika, skirta nerodyti.
Koks patobulinimas buvo matomas įdiegus AI modelį?
Paskyrimų su 80% tikimybė, kuriai būdinga 80% tikimybė, padidėjo nuo 11% iki 36%, naudojant AI modelį.
Kaip greitai rezultatai buvo stebimi įdiegus AI modelį?
Reikšmingi patobulinimai buvo pastebėti per pirmąsias 30–45 diegimo dienas.
Kokį poveikį AI modelis padarė darbuotojų moralei?
Personalo įsitraukimas pagerėjo, nes jie buvo teigiamų rezultatų, susijusių su jų informavimo pastangomis, motyvuodami juos toliau.
Kokie konkretūs paciento poreikiai yra vertinami informavimo metu?
Personalas teiraujasi apie transportavimo iššūkius, vaikų priežiūros problemas, pirmenybę alternatyviems laikams ar vietoms, užtikrinant, kad pacientai turėtų reikiamą informaciją.
Kaip mažinimas be laidų yra naudinga sveikatos priežiūros praktikai?
Sumažėjęs NO paroda padidina veiklos efektyvumą, padidina pajamas ir leidžia darbuotojams sutelkti dėmesį į kitas svarbias užduotis.
Kas bendradarbiavo su visa sveikatos priežiūra, kad pagerintų rodiklius be parodos?
ECW duomenų analizės komanda glaudžiai bendradarbiavo su „Total Health Care“, norėdama analizuoti duomenis ir įgyvendinti numatymo modelį be parodos.