Jim Szyperski, administrerende direktør, Acuity Behavioral Health – Intervju-serie

Jim Szyperski er administrerende direktør for Acuity Behavioral Health, et selskap som definerer om innlagt psykiatrisk omsorg gjennom data-drevet innovasjon. Acuity har banebrytende en ny kategori – Behavioral Health Operations Intelligence – utviklet i samarbeid med ledende helse-systemer. Deres Behavioral Health Acuity Index (BHAI) og Acuity Insights-plattform utnytter AI og sanntids EHR-integrering for å hjelpe leverandører å levere mer konsistente, effektive og effektive omsorgstjenester. Plattformen muliggjør at sykehusene kan forbedre pasientresultater, optimalisere bemanning og opprettholde finansiell bærekraft.

Kan du bryte ned de nylige føderale og delstatsnivåets finansieringskutt? Hvordan påvirker de kommunale klinikker og innlagte psykiatriske enheter?

Uten tvil er betydelig finansiering blitt kuttet fra programmer for atferdshelse som allerede er underbemannet og underfinansiert nasjonalt. Det vi ser er bare en overføring av problemer til delstatene uten noen tydelig løsning. Virkningen faller direkte på allerede overbelastede nødetjenester, akuttmottak og lokale sykehus som folk ikke har noe annet sted å vende seg for behandling.

De nylige HHS-beslutningene om reduksjon av bemanning er særlig bekymringsverdige, da de påvirker kritiske etater som SAMHSA, CDC og NIH som støtter programmer for mental helse og stoffmisbruk. Disse kuttene betyr at man mister ansatte med års erfaring, og setter spørsmål ved nylig fremgang som reduksjon av overdose-dødsfall. Når du kombinerer føderale kutt med delstatsreduksjoner, skaper du en perfekt storm hvor de mest sårbare befolkningene mister tilgang til essensiell omsorg på et tidspunkt når vi fortsatt står overfor pågående mentale helse-, overdose- og selvmordskriser nasjonalt.

Hvorfor har innlagt psykiatrisk omsorg forblett en av de mest “tåkefulle og under-optimerte” områdene i medisin så lenge?

Innlagt psykiatrisk omsorg har liggende bak sine medisinske-sammenlignbare kolleger i tiår på grunn av flere årsaker. Først og fremst har vi avhengig av subjektive vurderinger som varierer fra sted til sted. Den høye graden av variasjon og mangelen på kvantitative, aksepterte modeller har hemmet aggregasjonen av brukbar data fra hvilke beste praksiser kan utvikle seg. I motsetning til andre medisinske spesialiteter med klare diagnostiske kriterier og behandlingsprotokoller, forblir innlagt psykiatri “fast” uten en effektiv modell å kvantifisere pasient-akuitet og fremgang.

I tillegg er innlagt psykiatri den laveste rungen på refundieringsstigen. Gjeldende refundieringsmodeller er basert på en per diem-skjema som undervurderer psykiatrisk omsorg og desincentiverer investeringer for å øke bemanning eller implementere ny teknologi. Som det står, dekker innlagte psykiatriske enheter generelt bare om lag 65% av sykehusets kostnader for å levere tjenester. Derfor opererer sykehusene innlagte enheter under ekstreme finansielle press, og på et tidspunkt når de er overbelastet med pasienter, underbemannet og dårlig underfinansiert. Dette miljøet er ikke bærekraftig. Dessverre sikrer fraværet av en baseline, en modell å måle og kvantifisere inkrementelle utgifter mot, at det er lav sannsynlighet for at dette vil endre seg.

Til slutt har den vedvarende stigma rundt mental helse begrenset investeringer og oppmerksomhet sammenlignet med andre medisinske felt. Selv om pandemien har høynet mental helse til en bred samtale, er det enkle faktum at disse betydelige samtaler har for det meste forblitt bare samtaler, med lite eller ingen systematiske endringer i omsorg og behandling av mentale lidelser. Kombinasjonen av disse faktorene har etterlatt innlagt psykiatrisk omsorg, og de høyt dedikerte sykepleierne og personalet som behandler disse pasientene, “fast” med foreldede metoder og begrenset data for å drive forbedringer. Dette er nøyaktig gapet vi adresserer i Acuity.

Du har introdusert en ny kategori kalt Atferdshelse Operasjonsintelligens (BHOI). Hva betyr dette eksakt, og hvordan er det forskjellig fra tradisjonell helseanalyse?

Atferdshelse Operasjonsintelligens (BHOI) er en helt ny tilnærming til å håndtere innlagt psykiatrisk omsorg. BHOI er en fullstendig omskrivning av tradisjonelle atferdshelsemetoder som er retrospektive, fragmenterte og ofte avledet fra medisinske-sammenlignbare census-modeller som ikke var designet for mer volatile innlagte psykiatriske miljøer.

I skarp kontrast til census-modeller, gir BHOI en AI-drevet ramme for å standardisere, måle og optimalisere omsorgslevering. Det er et klinisk operasjonssystem spesifikt utviklet for innlagt psykiatri og atferdshelse generelt. BHOI gir kliniske vurderingsdata i form av omfattende pasient- og enhetsakuitetspoeng til sykepleiere og administratorer for å informere og gi forslag til operasjonelle beslutninger om bemanning, ressursallokering og behandlingsplanlegging. BHOI gir handlebare data for å forbedre omsorg og sikkerhet for pasienter og personalet, øke operasjonell effisiens og etablere en modell for høyere refundiering.

Kort sagt, etablerer BHOI en felles språk og målesystem på tvers av hele atferdshelse-økosystemet. Denne standardiseringen tillater atferdshelse å benchmarkere ytelse, identifisere beste praksiser og kontinuerlig forbedre seg på måter som ikke var mulig tidligere.

Hvordan fungerer BHOI – og hva rolle spiller AI i det?

BHOI-plattformen består av to primære elementer:

1. Atferdshelse Akuitetsindeks (BHAI), en validert, omfattende måling og scoring av pasientakuitet på en 1-100 skala, og
2. Acuity INSIGHT, våre AI-modeller som aggregere og analyserer akuitetspoeng i kombinasjon med en rekke relevante datastrømmer fanget innenfor Elektronisk Helsejournal-systemet. Eksempler på dette er spesifikke sykepleier- og bemanningsdatastrømmer, medisinske ordre, komorbiditeter, medikamentbehandling osv.

Det er viktig å merke seg at både BHAI og INSIGHT ble skapt med vilje i fullt samarbeid med noen av våre nasjons ledende helse-systemer, inkludert Yale New Haven Health, for å sikre at BHOI er klinisk nøyaktig, relevant og tillit til de profesjonelle som bruker det daglig.

Kan du gå gjennom hvordan din plattform integrerer seg i EHR-systemer som Epic? Hva er virkningen på kliniske beslutninger?

Integrering med EHR-systemer som Epic er en lett integrering, bygget raskt og sømløst inn i sykepleierens kliniske arbeidsflyt. Spesifikke kvantitative data aksesseres av flowsheets direkte fra pasientjournalen og kombineres med to korte kvalitative sykepleierskiftendringer. Disse dataene sendes direkte fra EHR til vår skyplattform og returneres innen en sekund tilbake til EHR for visning til sykepleiere og sykehusadministratorer, og gir dem en nøyaktig og gjennomsiktig baseline for å evaluere pasientstatus.

EHR-integrering muliggjør også mer informert behandlingsplanlegging. Med nøyaktig akuitetsmåling kan sykepleiere bedre matche omsorgsintervensjoner til pasientbehov og spore om disse intervensjonene fungerer som forventet, dramatisk forbedrer ressursallokering. Sykepleiere tildeler ansatte basert på faktiske pasientakuitet fremfor arbitrære pasient-til-ansatt-forhold, og sikrer at de mest akutte pasientene mottar passende oppmerksomhet samtidig som unødvendig bemanning for lavere-akutte pasienter unngås. Tidlige tilhengere som Pine Rest Christian Mental Health Services, Cone Health og Tanner Health ser allerede disse fordelene i deres daglige operasjoner.

Hvordan fungerer din AI-drevne Acuity Insights-plattform for å forutsi bemanningsbehov og hjelpe med å forebygge utbrenthet?

Vår Acuity Insights-plattform adresserer en av de mest vedvarende utfordringene i atferdshelse – å matche bemanningsnivåer med faktiske pasientbehov. Plattformen analyserer historiske mønster, nåværende akuitetsdata og eksterne faktorer for å forutsi bemanningsbehov med merkbart nøyaktighet. Til slutt, når ansatte konsekvent er overarbeidet på grunn av feilberegnet pasientbehov, eller sykepleiermangel resulterer i dobbeltskift, er utbrenthet uunngåelig. Vår plattform hjelper sykepleiere og administratorer å prosjektere den riktige allokeringen av ansatte for hver skift basert på forutsagte akuitetsnivåer, ikke bare census-tall.

Utenfor bare tall, er sykepleiernes sanntidsinndata under skiftendringer en nøkkelkomponent i plattformens beregning av pasientakuitetspoeng. I tillegg analyserer BHOI hvilke spesifikke sykepleierferdigheter og spesialiteter som vil være nødvendige, og muliggjør en mer strategisk ansatt-deployering av sykepleiere, selv å varsle administratorer om potensielle stresspunkter eller enheter med høy risiko for ansatt-utmattelse basert på vedvarende høy akuitet.

Resultatet er mer balanserte arbeidsbyrder, redusert overtid, passende bemanningsnivåer, en empowerment av sykepleierpersonalet og et mer bærekraftig arbeidsmiljø for disse dedikerte helseprofesjonelle.

Hva er de mest kraftfulle prediktive evnene som for tiden er innbygget i Acuitys system?

Hittil er den mest betydelige prediktive evnen til BHOI gjennom INSIGHT, som, for å låne en frase fra vårt Harry Potter-elskende team, internalt kalles “Sorting Hat”. Sorting Hat bruker vår AI til å analysere våre omfattende datasamlinger og nøyaktig forutsi (90%+) nivået av inngripen fra sykepleierpersonalet som hver pasient vil trenge dagen etter. I tillegg er Sorting Hat i stand til å matche sykepleierarbeidsbyrde med volum av pasienter, pasientakuitetspoeng og sykepleierferdigheter for å foreslå sykepleiere en mer balansert og rettferdig skifttildeling for å redusere risikoen for utbrenthet og ansatt-fluktuasjon.

Tror du at AI kan fullstendig erstatte subjektive vurderinger i psykiatri – eller vil det alltid forbli et verktøy for augmentasjon?

BHOI er et klinisk operasjonssystem for innlagt psykiatri, som per definisjon impliserer pasienter som lider av alvorlige mentale lidelser. Innlagt omsorg er psykiatriens intensivavdeling, og i dette ofte volatile miljøet, for sikkerheten til både pasienter og personalet, tror jeg at AI er et augmenteringsverktøy for å informere, selv foreslå alternativer og scenarier til sykepleiere og innlagte ledere. Den menneskelige forbindelsen mellom sykepleiere og pasienter er grunnleggende for effektiv innlagt behandling, og ifølge min mening kan AI ikke replikere den nyanserte forståelsen som kommer fra denne relasjonen.

Hva AI gjør eksepsjonelt godt er å gi objektive, konsistente målinger for å informere og forbedre subjektive vurderinger. Det gir et felles språk for omsorgsteam og identifiserer mønster som ikke er åpenbare eller tydelige i menneskelig observasjon. Ved å identifisere mønstrene kan AI så foreslå fremtidige scenarier som vil informere kliniske beslutninger om pasientbehov, passende sykepleier-tildeling, mer effektiv seng-utnyttelse osv. Dette gir en enorm effisiens, og dermed finansiell fordel, til sykehusets innlagte operasjoner gjennom hele pasient-løpet, fra innleggelse til utskrivelse.

Hva er utfordringene du forventer når du utvider denne plattformen nasjonalt – regulatoriske, etiske eller tekniske?

Vår plattform ble skapt fra bunnen av av kliniske eksperter fra noen av våre lands ledende atferdshelse-institusjoner som en ny kategori og pasient-klassifiseringsystem for atferdshelse for å fylle det kliniske gapet i pasientbehandling. Ved å gjøre dette, ble full oppmerksomhet gitt til HIPAA og de regulatoriske utfordringene med personverns- og samarbeidsprinsipper, ikke ettertanke. Ved design, beholder BHOI ikke personlig informasjon (PHI), men bare deidentifisert data og følger alle sikkerhetsprotokoller.

Vi er i kontinuerlig dialog med våre kunder og sykepleiere, og investerer tungt i å inkorporere deres tilbakemeldinger og ideer i vår produktvei for BHOI. Fra et teknisk perspektiv er plattformen tilpasselig og interoperabel med alle større EHR-systemer, og våre implementeringslag arbeider side om side med kliniske spesialister i det virkelige miljøet for innlagt psykiatri.

Kanskje den mest betydelige utfordringen med industri-kategorisk opprettelse er endringsledelse, særlig i den lagdelte og komplekse verden av helse. Opprettelse av bevissthet om noen ny teknologi og hjelp til helseledere å forstå deres ROI på den nye investeringen, og hvordan BHOI vil positivt påvirke sykepleierpersonalet eller avdelings-KPI-er, tar tid og er tankefullt og transparent tilnærmet. Vi har funnet at sykehusene omfavner BHOI som en data-drevet tilnærming i et felt som er tungt avhengig av subjektive vurderinger. Det samarbeidende utviklingsmodellen vi har valgt å følge med våre helse-system-partnere er den avgjørende underbyggingen av grunnlaget for en BHOI-plattform som klinikerne faktisk ønsker å bruke, snarere enn å føle seg underlagt.

Hva ser fremtiden ut for innlagt psykiatrisk omsorg hvis plattformer som Acuitys blir normen?

Først og fremst er mental helse IS helse, punktum. Dette er en realitet som alle som har hatt en familie- eller venn som lider av mental lidelse fullt ut forstår. Vår mental helse og fysisk helse er uatskillelige. Dessverre var vårt helse-system ikke utviklet med denne premissen i mente, og bare i de siste årene, hovedsakelig spurt av pandemien, har samtalen om mental helse blitt en vanlig samtale i helse.

Men samtale og handling er mil å skille i atferdshelse, og anerkjennelse, mens nødvendig, er ikke en kur. Fysisk helse har hatt fremgang i årtier med datainnsamling, analyser og modellering. Den fantastiske fremgangen i kardiologi, nefrologi, onkologi osv. har blitt drevet av beste praksiser som har utviklet seg gjennom forskning og finjustering over tid. Det har ikke skjedd i atferdshelse, som har levd en skjult eksistens.

Begrepet likhet brukes mye av atferdshelse-tilbydere i sammenheng med sammenligninger med generell helse. Men likhet impliserer en lik finansiert spillende, og det vil aldri bli oppnådd før atferdshelse sporer mer sammen med resten av helsen: data-informert, standardisert og optimalisert som andre medisinske spesialiteter. BHOI er det første skrittet mot å skape en tydelig vei mot likhet. Det er det første validerte og kvantifiserbare modellen for bruk i innlagt psykiatri som kan hjelpe å jevne ut spillere på markedet, og gi handlebare data og innsikt som sykehus kan utnytte for effisiens, ansatt-tilfredshet og, ja, finansiell berettigelse og passende refundiering.

Det er essensielt at psykiatriske enheter beveger seg så raskt som mulig mot bærekraft snarere enn å fortsette på en nedadgående vei som ikke er bærekraftig. Bedre ressursallokering, optimalisert innleggelse, og forbedrede pasientresultater er essensielle bidragere, men de krever kvantitative målinger og resultater, data-drevne modeller, for å bygge en sunnere finansiell bilde for atferdshelse. Og tid er ikke vår venn, “så la oss ikke snakke falskt nå, timen er sen”.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer kan besøke Acuity Behavioral Health.