Κέρδη:
- Δυνατότητα παρακολούθησης και ερμηνείας δεικτών πληρότητας κρεβατιού, μέσης διάρκειας παραμονής και ροής ασθενών με υποστήριξη τεχνητής νοημοσύνης
- Ικανότητα πρόβλεψης σχεδιασμού εξιτηρίου, μεταφοράς και επείγουσας νοσηλείας με ανάλυση σεναρίων και παραγωγή σχεδίου σχεδίου δράσης
- Η κατανόηση ότι η κλινική καταλληλότητα των προτεραιοτήτων κατανομής κρεβατιού και εξιτηρίου που προτείνονται από την τεχνητή νοημοσύνη εξαρτάται από την έγκριση του γιατρού και της νοσοκόμας.
Ένα νοσοκομειακό κρεβάτι είναι ένας από τους πιο ακριβούς και σπάνιους πόρους του συστήματος υγείας. Το αν μπορεί να ανοίξει ένα κρεβάτι για έναν ασθενή που περιμένει στο δωμάτιο επειγόντων περιστατικών καθορίζει εάν αυτός ο ασθενής θα παραμείνει στο φορείο για ώρες ή θα μεταφερθεί αμέσως στην υπηρεσία. Επομένως, η διαχείριση του κρεβατιού είναι θέμα εγχείρησης και ασφάλειας του ασθενούς. Σε αυτήν την ενότητα, θα χρησιμοποιήσουμε την τεχνητή νοημοσύνη σε τρία σημεία της ροής του κρεβατιού: παρακολούθηση και ερμηνεία πληρότητας, πρόβλεψη σχεδιασμού εκκένωσης και έγκαιρη εμφάνιση συμφορήσεων συμφόρησης. Το όριο είναι σαφές: η τεχνητή νοημοσύνη παράγει περίγραμμα/σύσταση για την κατανομή της κλίνης και την προτεραιότητα εκφόρτισης. Η κλινική καταλληλότητα και η τελική απόφαση εξαρτώνται πάντα από την έγκριση του γιατρού και της νοσοκόμας.
Βασικοί δείκτες ρουλεμάν
Ας διευκρινίσουμε μερικές έννοιες. Ποσοστό πληρότητας κρεβατιού είναι ο λόγος των κατειλημμένων ημερών κρεβατιού προς τη συνολική χωρητικότητα κρεβατιού σε μια δεδομένη περίοδο. Περίπου το 85 τοις εκατό είναι γενικά υγιές και πάνω από το 95 τοις εκατό είναι σημάδι χρόνιας απόφραξης. Η μέση διάρκεια παραμονής (LOS) είναι ο μέσος αριθμός ημερών από την εισαγωγή του ασθενούς έως το εξιτήριο. Ο ρυθμός εναλλαγής κρεβατιών είναι ο αριθμός των διαφορετικών ασθενών που εξυπηρετεί ένα κρεβάτι κατά τη διάρκεια μιας περιόδου. Η ροή ασθενούς είναι η διαδρομή που ακολουθεί ο ασθενής από την κλινική έκτακτης ανάγκης/εξωτερικό ιατρείο μέχρι την εισαγωγή στην πτέρυγα για να πάρει εξιτήριο. Αυτοί οι δείκτες είναι αλληλένδετοι: εάν το LOS μειωθεί, ο κύκλος εργασιών αυξάνεται, η πληρότητα εξυπηρετεί περισσότερους ασθενείς με το ίδιο κρεβάτι.
Αλλά εδώ υπάρχει μια κρίσιμη παγίδα. Η μείωση του LOS από μόνη της δεν είναι «επιτυχία». Εάν η μείωση οφείλεται στην πρόωρη εξιτήριο των ασθενών και στη συνέχεια στην επανεισδοχή -όπου ο ασθενής που εξήλθε σύντομα επανεισάγεται με το ίδιο πρόβλημα- αυτό δεν είναι μια βελτίωση αλλά ένα κρυφό ζήτημα ασφάλειας του ασθενούς. Γι' αυτό το LOS θα πρέπει πάντα να διαβάζεται μαζί με το ποσοστό επανεισδοχής.
Ένας τρόπος για να κατανοήσουμε τη ροή του κρεβατιού είναι να το σκεφτούμε ως ένα «σύστημα σωλήνων»: η εισαγωγή του ασθενούς (έκτακτη ανάγκη, εξωτερικός ασθενής, προγραμματισμένη εισαγωγή) εισέρχεται στο ένα άκρο του σωλήνα, εξέρχεται απόρριψη στο άλλο άκρο. Όταν ο σωλήνας είναι γεμάτος (η πληρότητα είναι υψηλή), η έξοδος πρέπει να επιταχυνθεί πριν συνεχιστεί η είσοδος. Εάν η έξοδος είναι φραγμένη - καθυστερούν οι διαδικασίες εξόδου, ο καθαρισμός δεν ολοκληρώνεται έγκαιρα, ο ασθενής που θα μεταφερθεί περιμένει κρεβάτι - η πίεση συσσωρεύεται στην είσοδο και αυτή η πίεση εκρήγνυται στο πιο ορατό σημείο, το δωμάτιο έκτακτης ανάγκης: οι ασθενείς περιμένουν κρεβάτια σε φορεία. Ως εκ τούτου, τις περισσότερες φορές, η πραγματική λύση στη διαχείριση του κρεβατιού δεν είναι το άνοιγμα μιας νέας κλίνης, αλλά η επιτάχυνση της ροής στο άκρο εξόδου (χρονομέτρηση εκφόρτισης, καθαρισμός, μεταφορά). Η τεχνητή νοημοσύνη είναι μια καλή βοήθεια για να γίνουν ορατά τα δεδομένα όπου δημιουργείται πίεση σε αυτό το σύστημα σωληνώσεων.
Βήμα προς βήμα: Μελέτη ροής κλίνης με AI
- Συλλέξτε ανώνυμα δεδομένα ροής. Υπηρεσία, ημερομηνία εισαγωγής, εκτιμώμενο/πραγματικό εξιτήριο, διαγνωστική ομάδα (χωρίς ταυτότητα ασθενούς), αριθμός κλίνης.
- Υπολογίστε και ερμηνεύστε την πληρότητα και το LOS. Ζητήστε από το AI να υπολογίσει δείχνοντας τον τύπο. επαληθεύετε χειροκίνητα.
- Γίνεται πρόβλεψη εκκένωσης. Περιγράψτε ποιοι ασθενείς ενδέχεται να λάβουν εξιτήριο σύντομα βάσει διοικητικών σημάτων (η προγραμματισμένη διαδικασία ολοκληρώθηκε, αναμένονται τα αποτελέσματα των εξετάσεων), όχι κλινικές σημειώσεις.
- Βρείτε το σημείο συμφόρησης. Αναλύστε πού εμποδίζεται η ροή (σωρεύονται οι διαδικασίες εξιτηρίου το απόγευμα, υπάρχουν ασθενείς που περιμένουν μεταφορά).
- Δημιουργήστε ένα περίγραμμα δράσης. Λάβετε συστάσεις όπως πρωινή έξοδο, σχέδιο πρόωρου καθαρισμού, προτεραιοποίηση μεταφοράς.
- Κλινική επιβεβαίωση. Ο γιατρός/νοσοκόμα επιβεβαιώνει τις συστάσεις απόρριψης και κατανομής με κλινικό μάτι. Η σύσταση AI δεν εφαρμόζεται ποτέ μεμονωμένα.
Προσοχή: Το AI δεν μπορεί να πει "αυτός ο ασθενής μπορεί να πάρει εξιτήριο". Αυτή είναι μια ιατρική απόφαση. Το πολύ, η τεχνητή νοημοσύνη δίνει ένα λειτουργικό σήμα, όπως "τα βήματα διοικητικής εξόδου αυτού του ασθενούς (τιμολόγιο, συνταγή φαρμάκων, μεταφορά) φαίνεται να είναι έτοιμα." Ο ιατρός αποφασίζει την κλινική καταλληλότητα.
τρεις μίνι θήκες
Περίπτωση 1 — Συμφόρηση πρωινού εξιτηρίου. Σε παθολογική πτέρυγα τα περισσότερα εξιτήρια ολοκληρώνονται μετά τις 16:00 και έτσι οι ασθενείς που προέρχονται από τα επείγοντα περίμεναν για κρεβάτι μέχρι το βράδυ. Ο διευθυντής έδωσε 30 ημέρες ανώνυμων δεδομένων στην AI. Ο YZ έδειξε ότι οι διαδικασίες απαλλαγής συσσωρεύονταν το απόγευμα και ότι κατά μέσο όρο πέρασαν 4,5 ώρες μεταξύ της "απόφασης απαλλαγής και της κενή θέσης κρεβατιού". Το ιατρείο «στοχευμένο εξιτήριο στις 10:00 το πρωί» καθιερώθηκε μαζί με τη νοσηλευτική. Μετά από δύο μήνες, ο μέσος χρόνος εκσπερμάτισης μειώθηκε στις 14:10 και ο χρόνος αναμονής για ένα κρεβάτι έκτακτης ανάγκης μειώθηκε.
Περίπτωση 2 — Παγίδα LOS. Σε μία υπηρεσία, το LOS έπεσε από 6,2 ημέρες σε 5,1 και η ομάδα ήθελε να δηλώσει επιτυχία. Ο αξιωματικός ποιότητας ζήτησε από το AI να αναλύσει το LOS και την επανεισδοχή μαζί. Αποδείχθηκε ότι την ίδια περίοδο, η επανεισδοχή 30 ημερών αυξήθηκε από 8 τοις εκατό σε 13 τοις εκατό. Με άλλα λόγια, κάποιοι ασθενείς πήραν εξιτήριο νωρίς και επέστρεψαν. Η "επιτυχία" ήταν στην πραγματικότητα μια προειδοποίηση. Τα κριτήρια πρώιμης απαλλαγής εξετάστηκαν από τους γιατρούς.
Περίπτωση 3 — Σενάριο συμφόρησης ΜΕΘ. Σε ένα νοσοκομείο, η πληρότητα της εντατικής θεραπείας ήταν σταθερά πάνω από 92 τοις εκατό. Ο αναπληρωτής προϊστάμενος ιατρός ζήτησε από τον YZ να γράψει το πρόγραμμα εκλεκτικής (προγραμματισμένης) χειρουργικής με την πρόβλεψη φορτίου εντατικής θεραπείας. Το AI έδωσε τρία σενάρια. Έδειξε ποιες ημέρες συσσωρεύτηκαν προγραμματισμένες μεγάλες χειρουργικές επεμβάσεις και πώς αυτές κορυφώθηκαν η ζήτηση για εντατική θεραπεία. Το πρόγραμμα έχει αναδιαταχθεί για να κατανεμηθεί το φορτίο στην εβδομάδα. Η απόφαση ήταν στην ομάδα χειρουργών και αναισθησίας. Η τεχνητή νοημοσύνη μόλις έκανε ορατή την ακαταστασία.
Τέσσερα πρότυπα με δυνατότητα αντιγραφής
1) Υπολογισμός πληρότητας και LOS-σχόλιο:
Ο ρόλος σας: βοηθός αναλυτή ροής νοσοκομείων. Ανώνυμα στοιχεία (χωρίς ταυτότητα): θάλαμος, αριθμός κλινών 40, κατειλημμένες κλίνες-ημέρες 1.020, περίοδος 30 ημέρες, αριθμός εξιτηρίων 210, συνολικές ημέρες νοσηλείας 1.038. Καθήκον: (1) υπολογίστε το ποσοστό πληρότητας και τη μέση διάρκεια παραμονής με τον τύπο, (2) γράψτε ένα διαχειριστικό σχόλιο μιας παραγράφου, (3) αναφέρετε τον κίνδυνο ερμηνείας μόνο του LOS χωρίς επανεισδοχή. Φτιαγμένος αριθμός μη δίνετε
2) Ανάλυση συμφόρησης εκκένωσης:
Ακολουθούν ανώνυμες χρονικές σημάνσεις απόρριψης: ώρα απόφασης εξόδου ή ώρα εκκένωσης του κρεβατιού. Εργασία: βρείτε την ώρα αιχμής καθυστέρησης, υπολογίστε τη μέση διαφορά «απόφασης-απαλλαγής», δώστε 5 επιχειρησιακές προτάσεις που θα αυξήσουν την πρωινή απόρριψη. Λήψη κλινικών αποφάσεων; Απλώς επικεντρωθείτε στα βήματα της διοικητικής ροής.
3) Σενάριο πυκνότητας:
Η χωρητικότητα εντατικής θεραπείας είναι 12 κλίνες, η μέση πληρότητα είναι 92%. Παρακάτω είναι ο αριθμός των προγραμματισμένων μεγάλων χειρουργικών επεμβάσεων ανά εβδομάδα (ανώνυμα). Εργασία: Δείξτε ποιες ημέρες η ζήτηση για εντατική θεραπεία είναι στο αποκορύφωμά της, δημιουργήστε 3 εναλλακτικά σενάρια προγραμμάτων που θα κατανείμουν το φορτίο στην εβδομάδα. Δηλώστε ότι αυτή είναι μια πρόταση και η απόφαση εναπόκειται στην ομάδα χειρουργικής/αναισθησίας.
4) Περίληψη της κατάστασης του ημερήσιου κρεβατιού:
Συντάξτε μια σύντομη περίληψη της κατάστασης του κρεβατιού για την πρωινή συνάντηση του επικεφαλής ιατρού από τα ακόλουθα ανώνυμα δεδομένα θαλάμου: πληρότητα, αριθμός κλινών που αναμένεται να είναι διαθέσιμες, αριθμός ασθενών σε αναμονή μεταφοράς, συμφόρηση που απαιτεί προσοχή. Άρθρο προς άρθρο, έως 8 γραμμές.
Αδύναμη προτροπή / Ισχυρή προτροπή
Αδύναμη προτροπή:
Η πληρότητα του κρεβατιού μας είναι υψηλή, τι πρέπει να κάνουμε;
Χωρίς δεδομένα, χωρίς υπηρεσία, χωρίς προορισμό. Η τεχνητή νοημοσύνη παράγει κοινά κλισέ.
Ισχυρή προτροπή:
Παθολογική υπηρεσία, 40 κλίνες, η μέση πληρότητα τις τελευταίες 30 ημέρες είναι 94%, η επανεισδοχή είναι 11%. Οι περισσότερες απορρίψεις ολοκληρώνονται μετά τις 16:00. Στόχος μου είναι να μειώσω τον χρόνο αναμονής για ένα κρεβάτι έκτακτης ανάγκης. Δώστε μου (1) επιχειρησιακές συστάσεις για την προώθηση του χρόνου εκφόρτισης, (2) ένα μίνι σύνολο δεικτών για την παρακολούθηση του LOS μαζί με την επανεισδοχή.
δείκτης
υγιές φάσμα
Κίνδυνος μοναχικού σχολίου
ποσοστό πληρότητας
~85%
Πολύ υψηλή = συμφόρηση, πολύ χαμηλή = ικανότητα αδράνειας
Μέση διαμονή (LOS)
Διαφέρει ανάλογα με τη διάγνωση
Η πτώση του πρέπει να διαβαστεί μαζί με την επανεισδοχή
επανεισδοχή
χαμηλά αν είναι δυνατόν
Εάν το LOS αυξάνεται ενώ μειώνεται, είναι ένα σήμα για πρόωρη εκφόρτιση.
Ρουλεμάν ποσοστό κύκλου εργασιών
υψηλό καλό
Πολύ υψηλή = πίεση καθαρισμού/προετοιμασίας
Συνήθη λάθη
- Μπερδεύοντας το LOS μόνο με επιτυχία. Εάν η επανεισδοχή αυξάνεται, η μείωση είναι επικίνδυνη.
- Έχοντας την YZ να λάβει μια απόφαση κλινικής εξόδου. Η έξοδος είναι ιατρική απόφαση. Το AI δίνει μόνο λειτουργικά σήματα.
- Πανικός με βάση τη στιγμιαία πληρότητα. Η τάση, όχι η υψηλή πληρότητα μιας ημέρας, έχει νόημα.
- Ψάχνετε για το σημείο συμφόρησης σε λάθος μέρος. Το πρόβλημα συχνά δεν είναι στον αριθμό των κρεβατιών, αλλά στο χρονοδιάγραμμα της εκκένωσης και της ροής καθαρισμού.
- Χωρίς να λαμβάνεται υπόψη ο χρόνος μεταφοράς και καθαρισμού. Ακόμα κι αν το κρεβάτι φαίνεται «άδειο», μπορεί να μην είναι έτοιμο.
Συμβουλή: Διακρίνετε μεταξύ "άδειο κρεβάτι" και "έτοιμο κρεβάτι" στους δείκτες σας. Εάν διατηρήσετε την κατάσταση καθαρισμού/προετοιμασίας του κρεβατιού στα δεδομένα που δίνετε στο AI, θα δείτε την πραγματική χρησιμοποιήσιμη χωρητικότητα με πολύ μεγαλύτερη ακρίβεια.
Συνοπτικά
Τα κρεβάτια είναι ο σπανιότερος πόρος του νοσοκομείου και η ροή τους είναι θέμα τόσο της λειτουργικής όσο και της ασφάλειας των ασθενών. Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα ισχυρό βοήθημα στην ανάλυση κατάληψης, LOS και σημείων συμφόρησης, προβάλλοντας το χρόνο εκφόρτισης και τα σενάρια συμφόρησης. Αλλά το LOS δεν ερμηνεύεται ποτέ χωρίς επανεισδοχή. Η απόφαση απαλλαγής είναι ιατρική και το AI παράγει μόνο λειτουργικά σήματα. Κάθε σύσταση κατανομής και προτεραιότητας υφίσταται κλινική έγκριση από τον ιατρό και τη νοσοκόμα.
Εργασία εφαρμογής
Λάβετε ανώνυμα δεδομένα κρεβατιού (αριθμός κλινών, κατειλημμένες ημέρες ύπνου, αριθμός εξιτηρίων, επανεισδοχή εάν είναι δυνατόν) για μία από τις υπηρεσίες σας. Ζητήστε υπολογισμούς και σχόλια από την τεχνητή νοημοσύνη με το πρότυπο "Υπολογισμός-σχόλιο κατοχής και LOS". στη συνέχεια επαληθεύστε την πληρότητα και το LOS με μη αυτόματο τρόπο. Διαβάστε το LOS με την επανεισδοχή και συζητήστε σε 5 σημεία εάν η μείωση είναι πραγματική ή ένδειξη πρόωρης εξόδου.
λίστα ελέγχου
- [ ] Έχω ανωνυμοποιήσει τα δεδομένα (χωρίς ταυτοποίηση ασθενούς);
- [ ] Επιβεβαίωσα με μη αυτόματο τρόπο την πληρότητα και το LOS;
- [ ] Ερμήνευσα το LOS με επανεισδοχή;
- [ ] Έχω εξαρτήσει τη σύσταση απόρριψης/κατανομής στην κλινική έγκριση (γιατρό/νοσοκόμα);
- [ ] Έκανα διάκριση μεταξύ "άδειο κρεβάτι" και "έτοιμο κρεβάτι";