Ali Morin, Chief Nursing Informatics Officer bei symplr – Interview-Serie

Ali Morin, Chief Nursing Informatics Officer bei Symplr, ist eine Führungskraft im Bereich Pflege und Gesundheitstechnologie mit Erfahrungen in der Patientenversorgung, klinischen Systemen und Pflegeinformatik. Bevor sie 2024 zur Chief Nursing Informatics Officer ernannt wurde, war sie als Vice President of Nursing Informatics bei Symplr tätig und hatte leitende Positionen im Bereich klinische Informatik bei Halo inne, wo sie sich auf klinische Kommunikation, Implementierung und Adoption konzentrierte. Zuvor arbeitete Morin im Bereich klinische Informatik und Analytics am Cincinnati Children’s Hospital Medical Center und leitete große Initiativen zur elektronischen Dokumentation und computergestützten Erteilung von Arzneimitteln am Boston Children’s Hospital. Ihre Erfahrung als Krankenschwester gibt ihr eine klinische Perspektive auf die Nutzung von Technologie und Workflow-Design, um die administrative Belastung zu reduzieren und die Patientenversorgung zu verbessern.

Symplr ist ein Unternehmen für Gesundheits-Operations-Software, das sich auf die Verbindung und Vereinfachung der administrativen und operativen Systeme konzentriert, die die Gesundheitsversorgung unterstützen. Die cloudbasierte Operations-Plattform bietet Funktionen wie Personalmanagement, Anbieterdaten und Zulassungen, Qualität und Sicherheit, klinische Kommunikation und Ärzteplanung, Talentmanagement, Ausgabenmanagement, Compliance, Zugang und Vertragsmanagement, mit dem Ziel, fragmentierte Einzellösungen durch integrierte Workflows und Daten zu ersetzen. Das Unternehmen integriert auch künstliche Intelligenz in seine Plattform, um Automatisierung und Entscheidungsfindung zu unterstützen, während es die Gesundheitsspezifische Datenverwaltung im Mittelpunkt seiner Herangehensweise behält. Symplr gibt an, dass seine Technologie von neun von zehn US-Krankenhäusern und mehr als 400 US-Gesundheitsplänen verwendet wird.

Sie haben fast drei Jahrzehnte als Krankenschwester, klinische Informatik-Führungskraft und jetzt als Chief Nursing Informatics Officer bei Symplr gearbeitet. Wenn Sie auf diese Reise zurückblicken, welche sind die größten Fehler, die Technologieunternehmen bei der Entwicklung von KI für Krankenschwestern gemacht haben, und wie hat Ihre eigene Erfahrung an der Front Ihre Herangehensweise an die KI-Entwicklung geprägt?

Die Gesundheitsbranche hat dies bereits erlebt. Elektronische Gesundheitsakten versprachen Effizienz, aber anfangs schufen sie oft mehr administrative Belastungen, weil die klinischen Fachkräfte, die sie täglich verwenden sollten, nicht in die Entwicklung oder Implementierung dieser Tools einbezogen wurden. Ich habe dies selbst erlebt, als ich das erste EMR am Krankenbett verwendete und wieder, als Entscheidungen über den Workflow im Konferenzraum getroffen wurden, ohne dass die klinischen Fachkräfte, die sie verwenden würden, in die Design-Sitzungen einbezogen wurden. KI gibt uns die Chance, dies richtig zu machen, aber nur, wenn wir diesen Fehler nicht wiederholen.

Ich begann meine Karriere vor über 25 Jahren als Krankenschwester in der pädiatrischen Intensivpflege und habe die letzten zwei Jahrzehnte im Bereich Pflegeinformatik gearbeitet. Ich habe beide Seiten gesehen: wie Technologie hilft, wenn sie mit der Perspektive der klinischen Fachkräfte entwickelt wird, und wie schnell sie zu einer Quelle der Frustration wird, wenn dies nicht der Fall ist. Der Fehler, den ich immer noch sehe, ist, dass Gesundheitsorganisationen Lösungen für den Workflow entwickeln, den sie glauben, dass eine Krankenschwester hat, und nicht für die tatsächliche Umgebung, die voller Unterbrechungen, konkurrierender Prioritäten und Momente ist, in denen Dokumentation und Patientenversorgung gleichzeitig stattfinden.

Meine Erfahrung an der Front prägt einen einfachen Test, den ich auf jedes KI-Tool anwende: Unterstützt es die Arbeit einer Krankenschwester sinnvoll oder wird es nur zu einer weiteren Sache, die um ihre Aufmerksamkeit konkurriert? Wenn es das Letztere ist, spielt es keine Rolle, wie fortschrittlich das Modell darunter ist; es ist nur eine weitere konkurrierende Priorität, die zu der Arbeitsbelastung einer Krankenschwester hinzukommt und um ihre Zeit konkurriert.

Sie argumentieren oft, dass klinische Fachkräfte während der gesamten KI-Entwicklung und nicht nur während der Implementierung einbezogen werden sollten. Was bedeutet eine sinnvolle Beteiligung von klinischen Fachkräften, und warum gehen so viele Gesundheits-KI-Initiativen dies falsch an?

Die Einbeziehung von Krankenschwestern in die Technologie-Verwaltung sollte eine strukturelle Erwartung sein, die in die Art und Weise, wie Organisationen Technologie bewerten und einsetzen, integriert ist. Das bedeutet, dass Krankenschwestern von Anfang an in jedem Schritt einbezogen werden sollten – von der Beschaffung bis zur Implementierung und Bewertung.

Der erste Moment, in dem eine Krankenschwester eine Lösung sieht, sollte nicht nach der Entscheidung und der Schulung des Personals sein. Krankenschwestern, die diese Tools jeden Tag verwenden, werden Herausforderungen und Chancen identifizieren, die Administratoren, Entwickler und Anbieter möglicherweise nie sehen, einfach weil sie als klinische Fachkräfte im Workflow leben.

Die meisten Gesundheits-KI-Initiativen gehen dies falsch an, weil sie klinisches Feedback als einen Checkpoint und nicht als einen kontinuierlichen Prozess behandeln. Oft wird eine Krankenschwester während der Demonstration oder des Pilotprojekts um Feedback gebeten, und das wird als “klinische Beteiligung” gezählt. Eine echte Beteiligung sieht mehr wie die Arbeit aus, die ich bei Symplr leiste, wenn ich bei der Entwicklung, dem Design und der Weiterentwicklung unserer KI-Lösungen im Raum bin. Die Beteiligung von klinischen Fachkräften kann auch in Gruppen wie dem AONL-Ausschuss für Führung, Innovation, Technologie und Transformation oder der HIMSS-Arbeitsgruppe für Anbieter-CNO/CNIO gesehen werden, wo Krankenschwestern die Kompetenzen und die Verwaltung definieren, die Gesundheitsorganisationen verwenden, um Technologie zu bewerten; sie reagieren nicht nur auf das, was bereits entwickelt wurde.

Krankenpflegedienstleiter können einen großen Teil ihres Tages mit der Erstellung und Anpassung von Dienstplänen verbringen. Wie verändert KI grundlegend das Personalmanagement, und wo sehen Sie die größten messbaren Verbesserungen in Bezug auf Effizienz und Zufriedenheit des Personals?

KI-gesteuerte Planung und Personalmanagement-Tools entfernen viel von der operativen Komplexität, die Krankenpflegedienstleiter lange belastet hat. Aufgaben, die früher endlose manuelle Koordination erforderten, wie die Erstellung des Dienstplans, die Anpassung in Echtzeit und die Abdeckung von kurzfristigen Ausfällen, können zunehmend automatisiert werden, anstatt den Tag einer Krankenpflegedienstleiterin zu beanspruchen.

Auf der Effizienz-Seite haben wir Daten, die den Einfluss zeigen. Zum Beispiel kann die integrierte Planung in Symplrs bestehender Personalplattform die kombinierte Lösung jetzt bis zu 120 Tage im Voraus mit 96% Genauigkeit vorhersagen. Das ist eine messbare Veränderung, von reaktiver, tagesaktueller Planung zu einem Ansatz, der es Krankenpflegedienstleitern und klinischen Fachkräften ermöglicht, zu planen.

Es ist schwieriger, die Zufriedenheit des Personals mit der vorhergesagten Planung in Verbindung zu bringen, aber Krankenschwestern, die sich durch die Systeme um sie herum unterstützt fühlen, neigen dazu, länger im Beruf zu bleiben. Der National Council of State Boards of Nursing berichtete, dass von den Krankenschwestern, die angaben, sie wollten den Beruf in den nächsten fünf Jahren verlassen, 41,5% Stress und Burnout als Grund nannten, gefolgt von Arbeitsbelastung, Unterbesetzung und unzureichendem Gehalt als weitere Top-Gründe. Wenn die Dienstplanung aufhört, den Tag einer Krankenpflegedienstleiterin zu beanspruchen, und Deckungslücken im Voraus geplant werden, ist das die Art von positiver Veränderung, die sich auf die Art und Weise auswirken kann, wie Menschen über ihre Arbeit denken.

Predictive Staffing verspricht, Engpässe vorherzusehen, bevor sie zu Krisen werden. Welche Daten-Signale erweisen sich als am wertvollsten, und wie stellen Sie sicher, dass diese Modelle Krankenschwestern unterstützen und nicht nur die Arbeitskosten optimieren?

Die Signale, die am wichtigsten sind, sind die, die eine Lücke aufdecken, bevor die Situation dringend wird, wie zum Beispiel, wie weit im Voraus Schichten besetzt werden und wie oft eine Abteilung auf kurzfristige Anreize angewiesen ist, um eine Schicht abzudecken. Bellin Health ist ein gutes Beispiel. Als das klinische Team Sicht auf offene Schichten und Deckungslücken hatte, füllte das Team 65% der Schichten zwei oder mehr Wochen im Voraus und 80% innerhalb einer Woche, anstatt kurzfristig zu versuchen, Personalengpässe zu schließen.

Die Art, wie man die Modelle ehrlich hält, ist, mehr als nur Kosten zu messen. Predictive Staffing hat Bellin Health über eine Million Dollar an Arbeitskosten gespart. Aber was für die Krankenschwestern wichtig ist, ist, dass 80% der Schichten frühzeitig besetzt wurden. Ein Modell, das mit der Beteiligung von Krankenschwestern entwickelt wurde, geht über Effizienz, Sicherheit und Vorhersehbarkeit hinaus und hat einen positiven Einfluss auf die Zufriedenheit der Krankenschwestern.

Die Gesundheitsbranche hat viele Technologie-Einführungen gesehen, die die administrative Belastung erhöhten, anstatt sie zu reduzieren. Was unterscheidet KI-Tools, die Krankenschwestern akzeptieren, von denen, die schnell zu einer weiteren Quelle der Frustration werden?

Die Tools, die Krankenschwestern akzeptieren, sind die, die in den Hintergrund treten. Zum Beispiel Dokumentation, die sich selbst schreibt, während eine Krankenschwester vollständig präsent bei einem Patienten bleibt, oder Workflows, die repetitive Aufgaben eliminieren, anstatt neue Bildschirme hinzuzufügen, die überprüft werden müssen. Die Tools, die zu einer weiteren Quelle der Frustration werden, sind in der Regel ohne Berücksichtigung der Art und Weise, wie Krankenschwestern arbeiten, implementiert und fügen der Anzahl der Dinge hinzu, die eine Krankenschwester überprüfen, anklicken oder doppelt überprüfen muss, während sie Patienten versorgt.

Es kommt auf Transparenz und Passgenauigkeit an. Wenn die Führung transparent ist, was ein Tool tut und warum, und es um realen Workflows herum entwickelt wird und nicht um eine idealisierte Version, dann ist der Nutzen real – mehr Zeit für die Patientenversorgung, mehr Zeit für kritisches Denken und mehr Kapazität, neue Krankenschwestern zu betreuen. Aber wenn dies nicht der Fall ist, wird Technologie zu einem Hindernis in einem bereits anspruchsvollen Beruf.

Da die KI-Entwicklungszyklen weiter beschleunigt werden, sind Sie besorgt, dass Gesundheitsorganisationen möglicherweise Geschwindigkeit über klinische Validierung stellen? Welche Sicherheitsvorkehrungen sollten existieren, bevor KI-Systeme in die Patientenversorgung integriert werden?

Ja, der Fokus auf Geschwindigkeit anstatt Validierung ist ein echtes Anliegen. Der KI-Entwicklungsprozess ist schnell, und die regulatorischen und Sicherheitsanforderungen der Gesundheitsbranche existieren aus gutem Grund. Die Organisationen, die dies richtig machen, behandeln klinische Validierung und Krankenpflegedienstleiter-Verwaltung als Teil des Designprozesses von Anfang an, nicht als etwas, das vor der Implementierung hinzugefügt wird, um eine Checkliste zu erfüllen.

Für mich ist die grundlegende Sicherheitsvorkehrung, dass Krankenschwestern und andere klinische Fachkräfte diese Tools bewerten, bevor sie in die Patientenversorgung integriert werden. Darüber hinaus benötigen Gesundheitssysteme Transparenz darüber, was ein System tut, und einen klaren Prozess, damit klinische Fachkräfte melden können, wenn etwas nicht funktioniert. Nationale Verwaltungsstrukturen, wie die, die von Branchenverbänden wie AONL und HIMSS aufgebaut werden, geben Organisationen einen handhabbaren Rahmen, anstatt jedes Gesundheitssystem alleine damit zu lassen.

Jenseits der Planung glauben Sie, dass KI das größte ungenutzte Potenzial hat, um Burnout bei Krankenschwestern zu reduzieren und gleichzeitig die Patientenergebnisse in den nächsten fünf Jahren zu verbessern?

Dokumentation ist der Bereich, in dem ich immer noch das meiste Wachstumspotenzial sehe. Ambient-Tools fangen gerade erst an, die Zwischenmomente der Versorgung zu erfassen, die historisch ungedokumentiert geblieben sind. Es gibt noch viel Boden zu gewinnen in den nächsten Jahren, sowohl in Bezug auf die Zeit, die Krankenschwestern zurückgewinnt, als auch auf den Aufbau eines vollständigeren Records dessen, was während eines Patientenkontakts passiert ist.

Virtual Nursing ist ein weiterer Bereich mit echtem Wachstumspotenzial. Derzeit wird es hauptsächlich für Patientenaufklärung, Aufnahmedokumentation, Entlassungsplanung und Fernüberwachung verwendet. Die größere Chance besteht darin, diese Unterstützung zu skalieren, damit mehr Krankenschwestern an der Front Zeit zurückgewinnen, um sich auf den Patienten vor ihnen zu konzentrieren, anstatt auf die Papierarbeit um sie herum. Es ist wichtig zu beachten, dass ambiente Tools und Virtual Nursing die Urteilsfähigkeit einer klinischen Fachkraft nicht ersetzen können. Die Technologie entfernt einfach Aufgaben, die stillschweigend mit ihr konkurrieren.

Wenn Sie in die Zukunft blicken, welchen Rat würden Sie Gesundheitsmanagern geben, die KI-Strategien aufbauen möchten, die Krankenschwestern unterstützen, anstatt sie zu behindern, und welche Rolle sollte die Krankenpflegedienstleitungs-Führung bei der Gestaltung der nächsten Generation klinischer KI spielen? 

Mein Rat ist, Krankenschwestern von Anfang an in die Technologie-Beschaffung, -Implementierung und -Bewertung einzubeziehen. Krankenschwestern, die diese Tools jeden Tag verwenden, werden Herausforderungen und Chancen identifizieren, die andere möglicherweise übersehen. Investieren Sie auch in digitale Führungsentwicklung, jetzt und nicht erst in einigen Jahren. Wir können nicht erwarten, dass Krankenpflegedienstleiter komplexe Technologie-Entscheidungen treffen, ohne ihnen die Werkzeuge oder das Wissen zu geben, um dies gut zu tun.

Die Rolle der Krankenpflegedienstleitungs-Führung ist es, sicherzustellen, dass die klinische Beteiligung absichtlich und nicht zufällig ist. Durch meine Arbeit im AONL-Ausschuss haben wir die digitalen Kompetenzen definiert, die Krankenpflegedienstleiter benötigen: digitale Kompetenz, die Fähigkeit, mit verschiedenen Interessengruppen zusammenzuarbeiten, und die Fähigkeit, Technologie-Entscheidungen mit realen klinischen Workflows und Ergebnissen in Einklang zu bringen. Programme wie der Karlene Kerfoot Nursing Leadership in Technology Education Grant, den Symplr in Zusammenarbeit mit The DAISY Foundation geschaffen hat, sollen sicherstellen, dass mehr Krankenschwestern Zugang zu dieser Art von Vorbereitung haben.

Wenn Krankenpflegedienstleiter einen echten Sitz am Tisch haben, stimmt die Technologie besser mit der Art und Weise überein, wie die Versorgung erfolgt, die Akzeptanz verbessert sich, die administrative Belastung verringert sich und die Patientensicherheit und -ergebnisse verbessern sich. Das ist der ganze Punkt.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten symplr besuchen.