Über den Autor Orlando Agrippa verfügt über mehr als 10 Jahre Erfahrung als Informationssystemleiter und Direktor im britischen NHS, mit einem tadellosen Fokus auf die Bereitstellung klinischer Systeme, Business Intelligence und Analysen. Orlando hat viel Zeit damit verbracht, das US-amerikanische Gesundheitssystem zu verstehen, und war in Australien als Direktor für Analysetransformation tätig. Mit einer Erfolgsbilanz bei der Verbesserung des Führungserfolgs in Organisationen des öffentlichen und privaten Sektors unterschiedlicher Größe und Komplexität. Es ist allgemein anerkannt, dass künstliche Intelligenz im Begriff ist, viele Branchen zu revolutionieren, obwohl es immer noch wertvolle praktische Beispiele für ihren Erfolg gibt. Wie kann diese vielversprechende Technologie diesem Hype gerecht werden? Mir ist klar, dass dieses Versprechen nur dann eingelöst werden kann, wenn es dazu genutzt wird, einen echten und positiven Unterschied zu bewirken, der Leben verändert und der Gesellschaft grundsätzlich zugute kommt. Einige Branchen sind bei der Anwendung dieser Technologie weiter fortgeschritten: Einzelhandel und Fertigung haben beispielsweise die Führung übernommen und nutzen KI, um das Kundenerlebnis zu verbessern, oder vertrauen dem Mann die undankbarsten Aufgaben an, um ihre Effizienz zu optimieren. Dieser neue Ansatz dürfte jedoch einige der hartnäckigsten gesellschaftlichen Probleme in anderen Sektoren angehen, insbesondere im Gesundheits- und Pharmabereich, wo sich der Schwerpunkt der Patientenversorgung und -beurteilung ändern muss. Man geht davon aus, dass Industrien auf allen Ebenen und in vielen Tätigkeitsbereichen im Begriff sind, ihre Arbeitsweise völlig zu überdenken und bald völlig anders strukturiert sein werden. Derzeit glauben 40 % der Unternehmen, dass ihre Geschäftsmodelle in den nächsten fünf Jahren einfach nicht existieren werden. Die Übertragung dieses Gefühls auf den Gesundheitssektor und die potenziellen Vorteile sind nicht nur aufregend, sondern auch wirklich transformativ. Denken Sie an Wiedereinweisungen in Krankenhäuser: die ständige Herausforderung für medizinisches Fachpersonal und oft das Ergebnis der Balance zwischen Effizienz und Kundenservice.
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Die Herausforderung der Rückübernahme.
Dies mag umstritten sein, aber Krankenhäuser sind in ihrer einfachsten Form Hotels oder Fabriken sehr ähnlich. Sie müssen effektiv arbeiten, um Menschen in das System einzubeziehen, sich auf die Bereitstellung der profitabelsten Prozesse konzentrieren und eng damit verbunden sein, um das beste Kundenerlebnis zu bieten. Eine möglichst schnelle Entlassung aus dem Krankenhaus ist nicht nur ein Vorteil für das Krankenhaus, es ist auch der eigentliche Wunsch der meisten Patienten. Aber es gibt eine gute Balance. Eine zu frühe Entlassung von Menschen hat verheerende Auswirkungen auf den Patienten und das Krankenhaus. Zu früh entlassene Patienten werden wieder aufgenommen, einige mit schwerwiegenderen Komplikationen als zuvor, was die Belastung erhöht. Doch die Angehörigen der Gesundheitsberufe stehen unter enormem Druck, den Patientenstrom aufrechtzuerhalten, um die Zahl der blockierten Betten oder blockierten Patienten, also Menschen, die länger als nötig in Krankenhäusern bleiben, zu reduzieren. Wenn dieser Druck dazu führt, dass ein Patient vorzeitig entlassen wird, hat dies enorme Auswirkungen auf das Vertrauen und die Erfahrung des Krankenhauses ist fraglich. Denken Sie noch einmal an die Metapher des Hotels und der Fabrik. Was kostet es, das Vertrauen zu verlieren, wenn eine große Anzahl von Autos aufgrund eines Prozessproblems in einer Fabrik zurückgerufen wird? Und welche Auswirkungen hat es auf das Kundenerlebnis, wenn jemand am Ende eines Traumurlaubs schnell eincheckt?Wie kann KI helfen?
Der Einsatz künstlicher Intelligenz als Assistent kann unter diesen Umständen den entscheidenden Unterschied machen. Durch die Nutzung der riesigen Menge an verfügbaren Patientendaten sind Krankenhäuser in der Lage, fortschrittliche Algorithmen zu implementieren, um die Auswirkungen verschiedener Umstände vorherzusagen, mit denen medizinisches Fachpersonal besser umgehen kann. Auf diese Weise erweisen sich KI und maschinelles Lernen als unverzichtbare Werkzeuge, um den Patientenfluss aufrechtzuerhalten. Es ist in der Lage, die Auswirkungen der Patientendemografie auf die Geschwindigkeit, mit der sie sich im System entwickeln, vorherzusagen, sodass Krankenhäuser über die richtigen Ressourcen verfügen und selbst Nachfragespitzen oder potenzielle Probleme vermeiden können. auf Umstände reagieren. . Natürlich ist es schwierig, die jahrelange klinische Erfahrung und die Erfahrung, die Gesundheitsfachkräfte bei der Beurteilung des körperlichen Zustands von Patienten nutzen, zu überwinden: um strategische Entscheidungen über die Bettenzuteilung und die zukünftige Heilung zu treffen. Allerdings führt der Einsatz von maschinellem Lernen zur Verarbeitung derselben Daten und zur Unterstützung von Ärzten auf allen Ebenen zu einem besseren Verständnis der Patientenreise. Es ermöglicht Fachleuten, sich auf die Bereitstellung der besten Behandlung zu konzentrieren und strategische Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen, auf die sie zuvor keinen Zugriff hatten. Einige Pionierkrankenhäuser entwickeln bereits strategische Partnerschaften mit KI-fähigen Unternehmen und Anbietern. Im Gespräch mit meinen NHS-Kollegen wird jedoch deutlich, dass mangelndes Verständnis darüber, was dies eigentlich bedeutet und wie man es bei immer knapperen Budgets umsetzen kann, ein Grund zur Zurückhaltung ist. Da jeden Tag etwa eine Million Patienten das NHS durchlaufen und 1 Millionen Menschen auf eine Behandlung warten, ist der gute Betrieb dieser Anlage eine Aufgabe, die in großem Maßstab erledigt werden muss. Der Druck auf die Menschen, sich dem System anzuschließen, nimmt rapide zu und die Wiedereinweisungen nehmen dadurch zu. Dies führt nicht nur zu einer negativen Patientenerfahrung, sondern erhöht auch den Druck auf das System. Ein Beitrag zur Lösung dieses Problems wird das Leben buchstäblich verändern und der Gesellschaft zugute kommen.
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