Здравоохранение и науки о жизни10 месяцев

Сценарий: ИИ для навигации пациентов и записи на приём в региональной сети здравоохранения

chatbots/customer-supportanalytics/predictivetraining/department

Это типовой сценарий. Он показывает, как Remolda подошла бы к ИИ-поддержке навигации пациентов и записи на приём в региональной сети здравоохранения Онтарио, что мы построили бы и что измеряли бы.

Ситуация

Представьте сеть больниц и местных клиник под постоянной нагрузкой. Число пациентов растёт быстрее штата. Информационная линия сети занята, и медсёстры, которые на ней отвечают, тратят часть каждой смены на вопросы о часах работы клиник, адресах и подготовке к визиту. В отделения неотложной помощи приходят пациенты, которым могли бы помочь в другом месте, если бы они знали, куда обратиться. Клиники теряют время приёма из-за неявок, а напоминания обзванивают вручную, когда у сотрудников есть время.

Клиническая экспертиза в сети есть. Проблема в несоответствии между тем, что нужно пациенту, и тем, куда он обращается.

Подход

Сценарий охватывает три части, которые поддерживают друг друга: информационного ассистента для пациентов, прогноз нагрузки отделений неотложной помощи и более точные напоминания о приёме.

Аудит (4 недели). Анализируем журналы звонков, данные о времени ожидания, записи на приём и маршруты направлений, проводим интервью с медсёстрами, координаторами, навигаторами пациентов и административным персоналом. Исходные данные: доля немедицинских звонков на информационную линию, время ожидания на линии, доля неявок по типам приёма и ошибка прогноза в текущих графиках персонала.

Стратегия (6 недель). Решение пишется вместе с комитетом клинического управления, руководством неотложной помощи и руководством информационной линии. Клиническая безопасность задаётся первым ограничением: ассистент отвечает только на немедицинские вопросы и сразу передаёт медсестре всё, что имеет клиническое содержание. Отдел по защите данных до начала разработки проверяет поток данных по Закону Онтарио о защите медицинской информации (Personal Health Information Protection Act, PHIPA), включая то, где каждый поставщик хранит и обрабатывает данные.

Внедрение, волна 1 (2 месяца): информационный ассистент для пациентов. Ассистент отвечает на вопросы о часах работы, адресах, парковке, подготовке к визиту и переносе записи. Любое упоминание симптомов, лекарств или беспокойства о здоровье передаётся медсестре по протоколу, написанному вместе с руководством информационной линии. Первые восемь недель комитет клинического управления еженедельно проверяет журналы передачи вопросов.

Внедрение, волна 2 (2 месяца): прогноз нагрузки неотложной помощи. Модели на исторических данных о визитах в сеть, календарных эффектах и сезонных закономерностях дают скользящий прогноз на 48 часов по каждой площадке. Их проверяют на отложенной части истории, прежде чем руководители начнут использовать прогнозы для графиков персонала.

Внедрение, волна 3 (3 месяца): напоминания о приёме. Оценка риска неявки по типу приёма, времени и истории посещений определяет вид напоминания: для приёмов с более высоким риском — персональное напоминание по каналу, который выбрал пациент, двусторонний перенос записи и предложение освободившегося времени пациентам из листа ожидания.

Обучение (параллельно). Отдельные занятия для медсестёр информационной линии, клинических координаторов, которые работают с прогнозами, и административного персонала, который разбирает исключения в напоминаниях.

Что мы измеряли бы

Каждый пункт ниже — целевой показатель, который мы установили бы вместе с сетью и сравнивали бы с исходными данными аудита. Величина каждой цели задаётся только после замера исходного уровня.

  • Время ожидания на информационной линии и доля звонков, закрытых без медсестры.
  • Точность передачи: звонки с клиническим содержанием, которые дошли до медсестры, с еженедельной проверкой комитетом клинического управления.
  • Ошибка прогноза относительно фактической нагрузки неотложной помощи по каждой площадке.
  • Доля неявок по типам приёма и время приёма, заполненное из листа ожидания.
  • Отзывы пациентов об ассистенте, собранные в том же канале.

Правила, которые задают рамки сценария

PHIPA регулирует персональную медицинскую информацию у хранителей медицинской информации (health information custodians), и федеральный указ об исключении 2005 года (Health Information Custodians in the Province of Ontario Exemption Order) признаёт этот закон в основном аналогичным части 1 PIPEDA для хранителей медицинской информации. Инструмент, который даёт медицинские советы, может подпасть под правила Министерства здравоохранения Канады (Health Canada) о медицинских изделиях; это одна из причин, по которым ассистент остаётся немедицинским. HIPAA имеет значение, только если сеть работает с записями пациентов из США. Источники перечислены на странице отрасли здравоохранения.

Главные выводы

1. Проектировать для всей сети. Каждая часть полезна и сама по себе. Вместе они направляют пациентов к нужной точке обращения, что проекту одного отделения не под силу.

2. Безопасность и защита данных идут раньше технического задания. Если сначала написать правила передачи вопросов и схему потока данных, система становится уже и её проще согласовать.

3. Протоколы пишут клиницисты. Правила передачи вопросов составляют медсёстры, врачи и комитет клинического управления. Команда разработки реализует их и отчитывается по ним.

Связанные материалы: ИИ для больниц, предиктивная аналитика и ассистенты поддержки клиентов.

Частые вопросы

Главные вопросы об этом сценарии: ситуация, подход и что мы будем измерять.

Какую ситуацию описывает этот сценарий?
Региональную сеть здравоохранения в Онтарио, где медсёстры на информационной линии отвечают на множество немедицинских вопросов, в отделения неотложной помощи приходят пациенты, которым могли бы помочь в другом месте, а клиники теряют время приёма из-за неявок.
Что построила бы Remolda?
Ассистента, который отвечает только на немедицинские вопросы и передаёт всё медицинское медсестре, прогнозы нагрузки отделений неотложной помощи на 48 часов и напоминания о приёме с учётом риска неявки, с переносом записи и предложением освободившегося времени из листа ожидания. Отдел по защите данных проверяет поток данных по PHIPA до начала разработки.
Как измерялись бы результаты?
Мы задали бы вместе с сетью целевые показатели по времени ожидания на линии, точности передачи вопросов медсёстрам, ошибке прогноза и доле неявок и сравнивали бы их с исходными данными, собранными на аудите.

Поговорите с консультантом по ИИ-трансформации

30-минутный звонок: вы описываете ситуацию, мы говорим, с чего начать и сколько это будет стоить.

Записаться на звонок 30 мин

30 минут. На английском или французском.