Lợi nhuận:
- Khả năng theo dõi và giải thích tỷ lệ sử dụng giường, thời gian nằm viện trung bình và các chỉ số lưu lượng bệnh nhân với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo
- Khả năng thấy trước những trở ngại trong việc lập kế hoạch xuất viện, chuyển viện và cấp cứu-nhập viện bằng cách phân tích kịch bản và đưa ra kế hoạch hành động dự thảo
- Hiểu rằng sự phù hợp lâm sàng của việc phân bổ giường và ưu tiên xuất viện do trí tuệ nhân tạo đề xuất phụ thuộc vào sự chấp thuận của bác sĩ và y tá.
Giường bệnh là một trong những tài nguyên đắt nhất và khan hiếm nhất của hệ thống chăm sóc sức khỏe. Việc có thể mở giường cho bệnh nhân chờ trong phòng cấp cứu hay không sẽ quyết định liệu bệnh nhân đó sẽ nằm trên cáng trong nhiều giờ hay được đưa đến dịch vụ ngay lập tức. Do đó, quản lý giường bệnh vừa là một hoạt động vừa là vấn đề an toàn cho bệnh nhân. Trong phần này, chúng tôi sẽ sử dụng AI ở ba điểm của lưu lượng giường: giám sát và diễn giải tỷ lệ sử dụng, dự đoán kế hoạch xả thải và sớm phát hiện tắc nghẽn tắc nghẽn. Ranh giới rất rõ ràng: AI đưa ra đề cương/khuyến nghị về việc phân bổ giường bệnh và ưu tiên xuất viện; Sự phù hợp về mặt lâm sàng và quyết định cuối cùng luôn phụ thuộc vào sự chấp thuận của bác sĩ và y tá.
Các chỉ số vòng bi cơ bản
Hãy làm rõ một vài khái niệm. Tỷ lệ sử dụng giường là tỷ lệ số ngày sử dụng giường trên tổng công suất giường trong một khoảng thời gian nhất định; Khoảng 85 phần trăm nói chung là khỏe mạnh và hơn 95 phần trăm là dấu hiệu của tắc nghẽn mãn tính. Thời gian nằm viện trung bình (LOS) là số ngày trung bình kể từ khi bệnh nhân nhập viện đến khi xuất viện. Tỷ lệ luân chuyển giường bệnh là số lượng bệnh nhân khác nhau mà một giường phục vụ trong một khoảng thời gian. Luồng bệnh nhân là đường đi mà bệnh nhân đi từ phòng khám cấp cứu/ngoại trú đến khi nhập khoa và xuất viện. Các chỉ số này có mối liên hệ với nhau: nếu LOS giảm, doanh thu tăng, công suất sử dụng phục vụ được nhiều bệnh nhân trên cùng một giường hơn.
Nhưng có một cái bẫy nguy hiểm ở đây. Chỉ riêng LOS giảm chưa phải là “thành công”. Nếu sự sụt giảm là do bệnh nhân được xuất viện sớm và sau đó tái nhập viện - trong đó bệnh nhân xuất viện sớm được tái nhập viện với cùng một vấn đề - thì đây không phải là một sự cải thiện mà là một vấn đề an toàn cho bệnh nhân tiềm ẩn. Đó là lý do tại sao LOS phải luôn được đọc cùng với tỷ lệ tái nhập học.
Một cách để hiểu dòng chảy giường bệnh là coi nó như một “hệ thống đường ống”: tiếp nhận bệnh nhân (cấp cứu, ngoại trú, nhập viện theo kế hoạch) đi vào ở một đầu ống, thoát ra ở đầu kia. Khi đường ống đầy (công suất sử dụng cao), đầu ra phải tăng tốc trước khi đầu vào có thể tiếp tục. Nếu lối ra bị chặn - thủ tục xuất viện bị trì hoãn, việc vệ sinh không được hoàn thành kịp thời, bệnh nhân cần chuyển đang chờ giường - áp lực tích tụ ở lối vào và áp lực này bùng nổ ở nơi dễ thấy nhất là phòng cấp cứu: bệnh nhân đang chờ giường trên cáng. Do đó, trong hầu hết các trường hợp, giải pháp thực sự trong quản lý giường không phải là mở giường mới mà là tăng tốc dòng chảy ở đầu ra (thời gian xả, làm sạch, chuyển). AI là một trợ giúp hữu ích trong việc hiển thị dữ liệu ở những nơi áp lực đang tăng lên trong hệ thống đường ống này.
Từng bước: Nghiên cứu dòng chảy giường bệnh bằng AI
- Thu thập dữ liệu phát trực tuyến ẩn danh. Dịch vụ, ngày nhập viện, xuất viện ước tính/thực tế, nhóm chẩn đoán (không xác định bệnh nhân), số giường.
- Tính toán và giải thích tỷ lệ sử dụng phòng và LOS. Yêu cầu AI tính toán bằng cách hiển thị công thức; bạn xác minh thủ công.
- Một dự đoán phóng điện được thực hiện. Phác thảo những bệnh nhân có thể sớm xuất viện dựa trên các tín hiệu hành chính (quy trình đã được lên kế hoạch hoàn tất, đang chờ kết quả khám), không phải ghi chú lâm sàng.
- Tìm điểm nghẽn. Phân tích xem dòng chảy bị tắc ở đâu (chiều có thủ tục xuất viện chồng chất, có bệnh nhân chờ chuyển viện hay không).
- Tạo một phác thảo hành động. Nhận các đề xuất như xuất viện buổi sáng, kế hoạch dọn dẹp sớm, ưu tiên chuyển tuyến.
- Xác nhận lâm sàng. Bác sĩ/y tá xác nhận các khuyến nghị xuất viện và phân bổ bằng con mắt lâm sàng; Đề xuất AI không bao giờ được thực hiện một cách biệt lập.
Thận trọng: AI không thể nói "bệnh nhân này có thể xuất viện"; Đây là một quyết định y tế. Nhiều nhất, AI đưa ra tín hiệu vận hành như “các bước xuất viện hành chính của bệnh nhân này (hóa đơn, đơn thuốc, vận chuyển) dường như đã sẵn sàng”. Bác sĩ quyết định sự phù hợp lâm sàng.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Nút thắt xả buổi sáng. Tại khoa nội, hầu hết việc xuất viện đều kết thúc sau 16h nên bệnh nhân từ khoa cấp cứu đến phải chờ giường cho đến tối. Người quản lý đã cung cấp dữ liệu ẩn danh trong 30 ngày cho AI; YZ cho biết thủ tục xuất viện được xếp chồng lên nhau vào buổi chiều và trung bình mất 4,5 giờ từ lúc "quyết định xuất viện đến khi còn chỗ trống giường bệnh". Thực hành "xuất viện có mục tiêu lúc 10 giờ sáng" được thiết lập cùng với việc điều dưỡng. Sau hai tháng, thời gian xuất tinh trung bình giảm xuống còn 14:10 và thời gian chờ giường cấp cứu cũng giảm.
Trường hợp 2 - Bẫy LOS. Trong một dịch vụ, LOS giảm từ 6,2 ngày xuống còn 5,1 và đội muốn tuyên bố thành công. Nhân viên chất lượng đã yêu cầu AI phân tích LOS và tái nhập học cùng nhau. Hóa ra là trong cùng thời kỳ, tỷ lệ tái nhập học sau 30 ngày đã tăng từ 8% lên 13%. Nói cách khác, một số bệnh nhân đã được xuất viện sớm và quay trở lại. “Thành công” thực chất là một lời cảnh báo; Tiêu chí xuất viện sớm đã được các bác sĩ xem xét.
Trường hợp 3 - Kịch bản tắc nghẽn ICU. Tại một bệnh viện, tỷ lệ sử dụng phòng chăm sóc đặc biệt luôn ở mức trên 92%. Phó bác sĩ trưởng yêu cầu YZ lập kịch bản cho chương trình phẫu thuật tự chọn (đã lên kế hoạch) với dự báo khối lượng chăm sóc đặc biệt. AI đưa ra ba kịch bản; Nó cho thấy các ca phẫu thuật lớn đã được lên kế hoạch tích lũy vào những ngày nào và những ca phẫu thuật này đã đạt đến đỉnh điểm nhu cầu chăm sóc đặc biệt như thế nào. Lịch trình đã được sắp xếp lại để dàn trải khối lượng công việc trong tuần. Quyết định thuộc về đội phẫu thuật và gây mê; AI chỉ làm cho sự lộn xộn có thể nhìn thấy được.
Bốn mẫu có thể sao chép
1) Công suất sử dụng và tính toán LOS-nhận xét:
Vai trò của bạn: trợ lý phân tích lưu lượng bệnh viện. Dữ liệu ẩn danh (không xác định): phường, số giường 40, số ngày nằm giường 1.020, thời gian 30 ngày, số lần xuất viện 210, tổng số ngày nằm viện 1.038. Nhiệm vụ: (1) tính tỷ lệ lấp đầy và thời gian lưu trú trung bình theo công thức, (2) viết nhận xét quản lý một đoạn văn, (3) nêu rủi ro khi chỉ diễn giải LOS mà không tái nhập học. Số tạo thành không đưa ra
2) Phân tích tắc nghẽn xả:
Dưới đây là dấu thời gian xuất viện ẩn danh: thời gian quyết định xuất viện hoặc thời gian giường thực sự bị bỏ trống. Nhiệm vụ: tìm giờ trễ cao điểm, tính chênh lệch "quyết định-xả" trung bình, đưa ra 5 gợi ý vận hành sẽ làm tăng lưu lượng buổi sáng. Ra quyết định lâm sàng; Chỉ cần tập trung vào các bước xử lý hành chính.
3) Kịch bản mật độ:
Năng lực chăm sóc đặc biệt là 12 giường, công suất trung bình là 92%. Dưới đây là số ca phẫu thuật lớn dự kiến mỗi tuần (ẩn danh). Nhiệm vụ: hiển thị những ngày nào nhu cầu chăm sóc đặc biệt đạt cao nhất, tạo ra 3 kịch bản chương trình thay thế sẽ phân bổ tải trong tuần. Nói rõ rằng đây là một gợi ý và quyết định tùy thuộc vào đội phẫu thuật/gây mê.
4) Tóm tắt tình trạng giường ngủ hàng ngày:
Soạn thảo một bản tóm tắt ngắn gọn về tình hình giường bệnh cho cuộc họp buổi sáng của bác sĩ trưởng từ dữ liệu ẩn danh sau đây của phòng bệnh: công suất sử dụng, số giường dự kiến có sẵn, số bệnh nhân đang chờ chuyển viện, tắc nghẽn cần chú ý. Từng bài viết, tối đa 8 dòng.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu:
Công suất sử dụng giường của chúng tôi cao, chúng tôi phải làm gì?
Không có dữ liệu, không có dịch vụ, không có đích đến; AI tạo ra những lời sáo rỗng phổ biến.
Lời nhắc mạnh mẽ:
Dịch vụ nội khoa, 40 giường, công suất sử dụng trung bình trong 30 ngày qua là 94%, tỷ lệ tái khám là 11%. Hầu hết việc xả thải hoàn tất sau 16h. Mục tiêu của tôi là giảm thời gian chờ đợi giường cấp cứu. Hãy cho tôi (1) các khuyến nghị về hoạt động để đưa ra thời điểm xuất viện sớm hơn, (2) một bộ chỉ báo nhỏ để theo dõi LOS cùng với việc tiếp nhận lại.
chỉ báo
phạm vi khỏe mạnh
Nguy cơ bình luận đơn độc
tỷ lệ lấp đầy
~85%
Quá cao = tắc nghẽn, quá thấp = công suất nhàn rỗi
Thời gian lưu trú trung bình (LOS)
Thay đổi tùy theo chẩn đoán
Sự sụp đổ của anh ấy nên được đọc cùng với việc tái nhập học
tái nhập viện
thấp nếu có thể
Nếu LOS tăng trong khi giảm thì đó là tín hiệu xả sớm.
Tốc độ quay vòng bi
cao tốt
Quá cao = áp suất làm sạch/chuẩn bị
Những lỗi thường gặp
- Chỉ nhầm LOS là thành công. Nếu số lượng tiếp nhận ngày càng tăng thì sự suy giảm là nguy hiểm.
- Yêu cầu YZ đưa ra quyết định xuất viện. Xuất viện là một quyết định y tế; AI chỉ đưa ra tín hiệu hoạt động.
- Sự hoảng loạn dựa trên việc chiếm chỗ ngay lập tức. Xu hướng, chứ không phải công suất sử dụng cao trong một ngày, mới có ý nghĩa.
- Tìm nút thắt không đúng chỗ. Vấn đề thường không nằm ở số lượng giường mà ở thời điểm xả và làm sạch.
- Chưa tính đến thời gian chuyển và dọn dẹp. Ngay cả khi chiếc giường trông có vẻ “trống rỗng”, nó vẫn có thể chưa sẵn sàng.
Mẹo: Phân biệt "giường trống" và "giường sẵn sàng" trong chỉ số của bạn. Nếu bạn giữ trạng thái dọn dẹp/chuẩn bị giường trong dữ liệu bạn cung cấp cho AI, bạn sẽ thấy công suất sử dụng thực tế chính xác hơn nhiều.
Tóm lại
Giường là nguồn tài nguyên khan hiếm nhất của bệnh viện và việc sử dụng chúng là vấn đề liên quan đến cả hoạt động và sự an toàn của bệnh nhân. AI là một công cụ hỗ trợ mạnh mẽ trong việc phân tích tỷ lệ sử dụng, LOS và tắc nghẽn, đưa ra các kịch bản tắc nghẽn và thời gian xả hàng sớm hơn. Nhưng LOS không bao giờ được diễn giải nếu không được tiếp nhận lại; Quyết định xuất viện mang tính chất y tế và AI chỉ tạo ra các tín hiệu hoạt động. Mỗi sự phân bổ và khuyến nghị ưu tiên đều phải được bác sĩ và y tá phê duyệt lâm sàng.
Nhiệm vụ ứng dụng
Lấy dữ liệu giường bệnh ẩn danh (số giường, số ngày sử dụng giường, số lần xuất viện, tái nhập viện nếu có thể) cho một trong các dịch vụ của bạn. Yêu cầu tính toán và nhận xét từ AI với mẫu "Nhận xét về tỷ lệ chiếm chỗ và tính toán LOS"; sau đó xác minh tỷ lệ lấp đầy và LOS theo cách thủ công. Đọc LOS với việc tái nhập viện và thảo luận ở 5 điểm xem việc giảm là có thật hay là dấu hiệu xuất viện sớm.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã ẩn danh dữ liệu chưa (không có thông tin nhận dạng bệnh nhân)?
- [ ] Tôi đã xác minh tỷ lệ lấp phòng và LOS theo cách thủ công chưa?
- [ ] Tôi có giải thích LOS với việc tái nhập học không?
- [ ] Tôi đã đưa ra khuyến nghị xuất viện/phân bổ phù hợp với sự chấp thuận lâm sàng (bác sĩ/y tá) chưa?
- [ ] Tôi có phân biệt được "giường trống" và "giường sẵn sàng" không?