В медицинском центре Университета Толедо использование искусственного интеллекта в фоновом режиме сокращает количество открытых медицинских карт и улучшает документацию.

Главный информационный директор системы здравоохранения штата Огайо объясняет, как врачам удалось сократить количество открытых медицинских карт с более чем 400 до менее чем 30 за короткий период времени, одновременно улучшив своевременность и согласованность документации. Глобальный искусственный интеллект

Доктор Райан Садегиан, главный специалист по медицинской информатике в UToledo Health.

В медицинском центре Университета Толедо одной из наиболее острых проблем стало растущее бремя ведения документации, ложащееся на плечи врачей.

ВЫЗОВ

Безусловно, электронные медицинские карты сыграли важную роль в сборе данных и координации медицинской помощи, но они также значительно сместили часть времени врачей с непосредственного ухода за пациентами на административные задачи.

Это часто приводило к тому, что врачи заполняли документацию в нерабочее время, что способствовало усталости, снижению эффективности и ухудшению клинического опыта. Не менее важно и то, что это влияло на опыт пациента, поскольку врачи часто разделяли свое внимание между пациентом и экраном, вместо того чтобы полностью присутствовать во время приема.

В операционном плане это привело к неэффективности на последующих этапах, заявил доктор Райан Садегиан, главный специалист по медицинской информатике в UToledo Health.

«Мы наблюдали постоянное накопление незаполненных медицинских карт, задержки в заполнении записей и различия в качестве документации в зависимости от специальности», — отметил он. «Эти проблемы не ограничиваются только этапом оказания медицинской помощи. Они влияют на точность кодирования, задерживают процессы выставления счетов и создают риски для соблюдения нормативных требований и эффективности управления доходами».

«С точки зрения пациента, эти недостатки могут косвенно влиять на непрерывность оказания медицинской помощи, коммуникацию и своевременность последующих действий — все это имеет решающее значение для обеспечения высококачественного медицинского обслуживания», — добавил он. «С точки зрения руководства, задача заключалась не только в сокращении времени, затрачиваемого на оформление документации, но и в том, чтобы сделать это без нарушения клинических рабочих процессов или внесения дополнительных сложностей».

По его словам, персоналу была необходима система, которая могла бы сохранять целостность взаимодействия с пациентами, повышать согласованность документации и укреплять базу данных, лежащую в основе всего, от показателей качества до возмещения затрат, а также обеспечивать более содержательное взаимодействие врачей с пациентами во время каждого визита.

ПРЕДЛОЖЕНИЕ

Компания Nabla, разработчик одноименного клинического инструмента на основе искусственного интеллекта, предназначенного для оптимизации клинических и финансовых рабочих процессов, предложила UToledo Health свою модель документирования с использованием искусственного интеллекта, призванную коренным образом изменить подход к созданию клинической документации.

«Вместо того чтобы заставлять врачей вручную вводить или диктовать заметки во время или после приема, система прослушивает клинический разговор в режиме реального времени и генерирует структурированную документацию, которую можно интегрировать в электронную медицинскую карту», — сказал Садегян.

«Цель заключалась в том, чтобы позволить врачам оставаться полностью вовлеченными в работу с пациентами, в то время как система будет фиксировать клиническую картину в фоновом режиме, согласовывая документацию с естественным ходом оказания медицинской помощи».

«С операционной точки зрения, предложенный подход был направлен на одновременное решение нескольких последующих проблем», — добавил он. «Ожидается, что система Nabla, обеспечивая более полную и согласованную документацию непосредственно в месте оказания медицинской помощи, повысит своевременность ведения записей, сократит накопление незакрытых медицинских карт и создаст более прочную основу для точности кодирования и процессов выставления счетов».

Предполагалось, что более качественная документация, созданная на ранних этапах рабочего процесса, приведет к сокращению задержек, улучшению соблюдения нормативных требований и повышению эффективности управления доходами, а также к улучшению координации медицинской помощи на протяжении всего пути пациента.

«Не менее важной была модель сотрудничества, которую компания Nabla представила на этапе подготовки предложения», — отметил Садегян. «Их команда делала акцент на тесном взаимодействии с врачами и руководством системы здравоохранения, включая прямое взаимодействие с их инженерными и исследовательскими группами».

«Это создало ожидание непрерывной обратной связи, в рамках которой реальные клинические данные будут способствовать усовершенствованию продукта», — добавил он. «Цель состояла не только в том, чтобы внедрить технологию, но и в том, чтобы итеративно адаптировать ее к клиническим рабочим процессам, обеспечивая повышение как эффективности работы врачей, так и общего качества обслуживания пациентов без создания дополнительных препятствий».

РЕШЕНИЕ ПРОБЛЕМЫ

В рамках начального пилотного этапа UToledo Health внедрила систему искусственного интеллекта для работы с целевой группой из 40 врачей различных специальностей. Клиницисты использовали технологию во время реальных приемов пациентов, что позволило системе прослушивать разговор и генерировать структурированную клиническую документацию в режиме реального времени.

Вместо того чтобы печатать или использовать шаблоны, врачи проводили приемы как обычно, а искусственный интеллект в фоновом режиме фиксировал клиническую картину. Затем сгенерированные заметки просматривались, редактировались по мере необходимости и окончательно фиксировались в электронной медицинской карте.

«С точки зрения организации рабочего процесса, этот подход органично вписался в существующие клинические операции», — пояснил Садегян. «Документация, созданная Nabla, была интегрирована в нашу среду Epic, что позволило врачам включать заметки, сгенерированные ИИ, непосредственно в стандартные рабочие процессы ведения документации без каких-либо сбоев».

«Это свело к минимуму необходимость в дополнительных шагах или параллельных системах», — продолжил он. «В результате получился более удобный процесс, позволяющий врачам сосредоточиться на пациенте, при этом эффективно и точно выполняя требования к документации».

В практическом плане эффект был очевиден уже во время пилотного проекта. За восемь недель врачи провели более 3000 приемов пациентов с использованием платформы, что привело к значительному сокращению объема нерассмотренной документации.

«Помимо показателей эффективности, не менее важна была и качественная обратная связь», — сказал он. «Врачи отмечали большую вовлеченность во время взаимодействия с пациентами, а пациенты, в свою очередь, ощущали более непосредственное участие, меньше отвлекаясь на экран. Это подтвердило, что технология не только повышает эффективность, но и улучшает общее качество обслуживания пациентов».

РЕЗУЛЬТАТЫ

По словам Садегяна, одним из наиболее непосредственных и измеримых результатов стало сокращение количества открытых графиков.

«В нескольких областях нам удалось сократить количество незакрытых медицинских карт с более чем 400 до менее чем 30 за относительно короткий период времени в ходе пилотного проекта», — сказал он. «Это значительное улучшение в операционной деятельности, поскольку незакрытые карты являются ведущим индикатором нагрузки на документацию, усталости врачей и задержек в дальнейшем».

«Этот результат стал возможен благодаря способности искусственного интеллекта генерировать документацию в режиме реального времени во время приема пациента», — добавил он. «Вместо того чтобы врачи откладывали завершение записей на более позднее время или после окончания рабочего дня, большая часть документации уже была готова к концу визита. Это не только повысило эффективность, но и позволило врачам быстрее закрывать медицинские карты».

С точки зрения удобства для пациентов, более своевременная документация способствует более быстрой коммуникации, более четким планам последующего наблюдения и лучшей преемственности в оказании медицинской помощи, добавил он.

Улучшение своевременности и качества документации. Еще одним ключевым показателем стало улучшение своевременности и согласованности документации. Записи стали заполняться ближе к моменту приема пациента, что уменьшило вариативность между врачами и специалистами, сказал он. Более полная и структурированная документация создает более прочную основу для кодирования, соблюдения нормативных требований и принятия клинических решений, добавил он.

«Поскольку ИИ записывает разговор в режиме реального времени, это снижает вероятность упущения деталей или неполной документации», — сообщил он. «Это имеет важные последствия в дальнейшем, включая более точное кодирование и меньшее количество задержек в процессах выставления счетов».

«С точки зрения пациента, более качественная документация способствует лучшей координации медицинской помощи, более четкой клинической коммуникации и более надежному последующему наблюдению — все это в совокупности обеспечивает более безопасное и эффективное оказание медицинской помощи», — заключил он.

Следите за публикациями Билла Сивики о медицинских информационных технологиях в LinkedIn: Bill Siwicki
Напишите ему по электронной почте: [email protected]
Healthcare IT News — это издание HIMSS Media.

СМОТРИТЕ СЕЙЧАС: Расширено использование предварительного согласования.

Источник: www.healthcareitnews.com