Ali Morin, Chief Nursing Informatics Officer di symplr – Serie di interviste

Ali Morin, Chief Nursing Informatics Officer di Symplr, è un leader nel settore infermieristico e della tecnologia sanitaria con esperienze che spaziano dalla cura al letto del paziente alla gestione dei sistemi clinici e all’informatica infermieristica. Prima di diventare Chief Nursing Informatics Officer nel 2024, ha ricoperto il ruolo di Vice President of Nursing Informatics di symplr e ha occupato ruoli senior nell’informatica presso Halo, concentrandosi sulla comunicazione clinica, sull’implementazione e sull’adozione. In precedenza, Morin ha lavorato nell’informatica clinica e nell’analisi dei dati presso il Cincinnati Children’s Hospital Medical Center e ha guidato importanti iniziative di documentazione clinica elettronica e di ordini di prescrizione computerizzati presso il Boston Children’s Hospital. La sua esperienza come infermiera registrata le dà una prospettiva clinica sull’utilizzo della tecnologia e sulla progettazione del flusso di lavoro per ridurre il carico amministrativo e migliorare la consegna delle cure.

symplr è un’azienda di software per le operazioni sanitarie che si concentra sul collegamento e sulla semplificazione dei sistemi amministrativi e operativi che supportano la consegna delle cure sanitarie. La sua piattaforma operativa basata su cloud combina funzionalità che spaziano dalla gestione del personale alla gestione dei dati e alle credenziali dei fornitori, dalla qualità e sicurezza alla comunicazione clinica e alla pianificazione dei turni dei medici, dalla gestione del talento alla gestione delle spese, dalla conformità all’accesso e alla gestione dei contratti, con l’obiettivo di sostituire soluzioni puntuali frammentate con flussi di lavoro e dati più integrati. L’azienda sta anche incorporando l’intelligenza artificiale in tutta la sua piattaforma per supportare l’automazione e la presa di decisioni, mantenendo al centro del suo approccio la governance dei dati specifici del settore sanitario. symplr afferma che la sua tecnologia viene utilizzata da nove ospedali su dieci negli Stati Uniti e da oltre 400 piani sanitari statunitensi.

Ha trascorso quasi tre decenni come infermiera al letto del paziente, leader nell’informatica clinica e ora Chief Nursing Informatics Officer di symplr. Guardando indietro a quel viaggio, quali sono gli errori più grandi che ha visto commettere alle aziende tecnologiche quando progettano l’intelligenza artificiale per gli infermieri, e come la sua esperienza diretta ha plasmato il modo in cui si avvicina allo sviluppo dell’intelligenza artificiale oggi?

Il settore sanitario è già stato qui. I registri elettronici della salute hanno promesso efficienza, ma all’inizio spesso hanno creato maggiori oneri amministrativi perché gli infermieri che dovevano utilizzarli quotidianamente non sono stati coinvolti nella progettazione o nell’implementazione di questi strumenti. Ho vissuto questo di persona con il primo EMR che ho utilizzato al letto del paziente e di nuovo quando le decisioni relative al flusso di lavoro sono state prese nella sala riunioni con poco riconoscimento nella progettazione delle sessioni per gli infermieri che avrebbero dovuto utilizzarli quando sono stati attivati. L’intelligenza artificiale ci dà la possibilità di fare le cose nel modo giusto, ma solo se non ripetiamo quell’errore.

Ho iniziato la mia carriera più di 25 anni fa come infermiera di terapia intensiva pediatrica e ho trascorso gli ultimi due decenni nell’informatica infermieristica. Ho visto entrambi i lati: come la tecnologia aiuta quando è costruita con la prospettiva e la consultazione degli infermieri, e come rapidamente diventa una fonte di frustrazione quando non lo è. L’errore che ancora vedo è che le organizzazioni sanitarie progettano soluzioni per il flusso di lavoro che pensano che un infermiera abbia, non per l’ambiente reale, pieno di interruzioni, priorità in competizione e momenti in cui la documentazione e la cura del paziente si verificano contemporaneamente.

La mia esperienza diretta mi ha insegnato un test semplice che applico a ogni strumento di intelligenza artificiale: sostiene in modo significativo il lavoro di un infermiera o diventa solo un’altra cosa che compete per la sua attenzione? Se è il secondo, non importa quanto avanzato sia il modello sottostante; è solo un’altra priorità in competizione che aggiunge al carico di lavoro di un infermiera e compete per il suo tempo.

Spesso sostiene che gli infermieri devono essere coinvolti in tutto lo sviluppo dell’intelligenza artificiale, non solo durante il dispiegamento. Che cosa significa realmente la partecipazione degli infermieri e perché così tante iniziative di intelligenza artificiale nel settore sanitario ancora non la ottengono?

La partecipazione degli infermieri alla governance tecnologica dovrebbe essere un’aspettativa strutturale, incorporata nel modo in cui le organizzazioni valutano e distribuiscono la tecnologia fin dall’inizio. Ciò significa assicurarsi che gli infermieri siano presenti in ogni fase del processo – dall’acquisto all’implementazione alla valutazione.

La prima volta che un infermiera vede una soluzione non dovrebbe essere dopo che la decisione è stata presa e il personale è stato formato. Gli infermieri che utilizzano questi strumenti ogni giorno identificheranno sfide e opportunità che gli amministratori, gli sviluppatori e i fornitori potrebbero non vedere, semplicemente perché, in quanto clinici, vivono all’interno del flusso di lavoro.

La maggior parte delle iniziative di intelligenza artificiale nel settore sanitario si sbaglia perché tratta l’input clinico come un controllo piuttosto che come un processo continuo. Spesso, un infermiera viene chiesto di fornire un feedback durante la demo o il pilot, e questo viene contato come “partecipazione degli infermieri”. Una partecipazione reale assomiglia di più al lavoro che svolgo in symplr, essendo presente quando progettiamo, sviluppiamo ed evolviamo le nostre soluzioni di intelligenza artificiale. La partecipazione degli infermieri può anche essere vista in gruppi come il Comitato per la leadership, l’innovazione, la tecnologia e la trasformazione dell’AONL o il Gruppo di lavoro del CNO/CNIO dei fornitori dell’HIMSS, dove gli infermieri definiscono le competenze e la governance che le organizzazioni sanitarie utilizzano per valutare la tecnologia; non reagiscono solo a ciò che è già stato costruito.

I dirigenti infermieri possono trascorrere una parte significativa della loro giornata creando e aggiustando turni. In che modo l’intelligenza artificiale sta cambiando fondamentalmente la gestione della forza lavoro e dove sta vedendo i maggiori miglioramenti misurabili in termini di efficienza e soddisfazione del personale?

Gli strumenti di pianificazione e gestione della forza lavoro guidati dall’intelligenza artificiale rimuovono molta della complessità operativa che ha a lungo gravato sui leader infermieri. Compiti che una volta richiedevano una coordinazione manuale infinita, come la creazione del calendario, l’aggiustamento in tempo reale e la copertura degli scioperi dell’ultimo minuto, possono essere sempre più automatizzati invece di consumare la giornata di un dirigente infermiero.

Sul lato dell’efficienza, abbiamo dati che mostrano l’impatto. Ad esempio, con la pianificazione integrata nella piattaforma di gestione della forza lavoro esistente di symplr, la soluzione combinata può ora prevedere le esigenze di personale fino a 120 giorni con un’accuratezza del 96%. Questo è un cambiamento misurabile, da un approccio reattivo, giorno per giorno, a un approccio che consente ai leader infermieri e ai clinici di pianificare.

È più difficile collegare la soddisfazione del personale alla pianificazione prevista, ma gli infermieri che si sentono supportati dai sistemi intorno a loro tendono a rimanere più a lungo nella professione. Il National Council of State Boards of Nursing ha riferito che, tra gli infermieri che hanno dichiarato di voler lasciare la professione nei prossimi cinque anni, il 41,5% ha citato lo stress e il burnout come causa, con il carico di lavoro, la carenza di personale e la retribuzione inadeguata come altre principali ragioni. Quando la pianificazione del personale smette di consumare la giornata di un dirigente, e le lacune di copertura sono anticipate in anticipo, è il tipo di cambiamento positivo che può influenzare come le persone si sentono riguardo al loro lavoro.

La pianificazione del personale predittiva promette di anticipare le carenze prima che diventino crisi. Quali segnali di dati si stanno rivelando più preziosi e come assicura che questi modelli supportino gli infermieri invece di ottimizzare semplicemente i costi del lavoro?

I segnali che più contano sono quelli che rivelano una lacuna prima che la situazione diventi urgente, come quanto in anticipo vengono coperti i turni e quanto spesso un’unità si appoggia a incentivi dell’ultimo minuto per coprire un turno. Bellin Health è un buon esempio. Una volta che il team clinico ha avuto la visibilità degli shift aperti e delle lacune di copertura, il team ha coperto il 65% degli shift due o più settimane in anticipo e l’80% entro una settimana, invece di affannarsi all’ultimo minuto per coprire le lacune di personale.

Il modo per mantenere i modelli onesti è misurando più del costo. La pianificazione predittiva ha salvato a Bellin Health oltre un milione di dollari in costi del lavoro. Ma ciò che conta per i suoi infermieri è che l’80% degli shift è stato coperto in anticipo. Un modello costruito con l’input degli infermieri va oltre l’efficienza, la sicurezza e la prevedibilità per avere un impatto positivo sulla soddisfazione degli infermieri.

Il settore sanitario ha visto molti roll-out tecnologici che hanno aumentato l’onere amministrativo invece di ridurlo. Che cosa distingue gli strumenti di intelligenza artificiale che gli infermieri abbracciano da quelli che diventano rapidamente un’altra fonte di frustrazione?

Gli strumenti che gli infermieri abbracciano sono quelli che scompaiono sullo sfondo. Ad esempio, la documentazione che si scrive da sola mentre un infermiera rimane completamente presente con un paziente, o flussi di lavoro che eliminano compiti ripetitivi invece di aggiungere nuovi schermi da controllare. Gli strumenti che diventano un’altra fonte di frustrazione sono solitamente implementati senza essere radicati in come gli infermieri lavorano, aggiungendo invece al numero di elementi che un infermiera deve esaminare, cliccare o verificare due volte mentre cura i pazienti.

Si tratta di trasparenza e adattamento. Quando la leadership è trasparente su ciò che fa uno strumento e perché, e viene costruito intorno a flussi di lavoro reali piuttosto che a una versione idealizzata, allora il beneficio è reale – più tempo per la cura del paziente, più tempo per il pensiero critico e più capacità di mentorare nuovi infermieri. Ma quando non lo è, la tecnologia diventa un ostacolo in un lavoro già impegnativo.

Man mano che i cicli di sviluppo dell’intelligenza artificiale continuano ad accelerare, è preoccupata che le organizzazioni sanitarie possano dare priorità alla velocità rispetto alla convalida clinica? Quali salvaguardie dovrebbero esistere prima che i sistemi di intelligenza artificiale vengano integrati negli ambienti di cura dei pazienti?

Sì, la concentrazione sulla velocità piuttosto che sulla convalida è una preoccupazione reale. Il ritmo di sviluppo dell’intelligenza artificiale è veloce e i requisiti regolatori e di sicurezza del settore sanitario esistono per una buona ragione. Le organizzazioni che ottengono questo risultato trattano la convalida clinica e la governance degli infermieri come parte del processo di progettazione fin dal primo giorno, non come qualcosa da aggiungere prima dell’avvio per soddisfare una lista di controllo.

Per me, la salvaguardia di base è che gli infermieri e altri clinici di prima linea valutino questi strumenti prima che tocchino la cura del paziente. Oltre a questo, i sistemi sanitari hanno bisogno di trasparenza su ciò che fa un sistema e di un processo chiaro per i clinici per segnalare quando qualcosa non funziona. Le strutture di governance nazionali, come quelle costruite da gruppi di settore come AONL e HIMSS, forniscono alle organizzazioni un quadro operativo invece di lasciare che ogni sistema sanitario affronti questo da solo.

Oltre alla pianificazione, dove crede che l’intelligenza artificiale abbia il potenziale inespresso più grande per ridurre il burnout tra gli infermieri e migliorare contemporaneamente gli esiti dei pazienti nei prossimi cinque anni?

La documentazione è dove ancora vedo il maggior spazio per crescere. Gli strumenti ambientali stanno solo iniziando a catturare i momenti di cura tra i quali storicamente non sono stati documentati. Ci sono molte altre aree da coprire nei prossimi anni, sia per restituire tempo agli infermieri che per costruire un record più completo di ciò che è accaduto durante un incontro con il paziente.

La nursing virtuale è un’altra area con un reale potenziale di crescita. Attualmente, viene utilizzata principalmente per l’educazione dei pazienti, la documentazione di ammissione, la pianificazione di dimissioni e il monitoraggio remoto. L’opportunità più grande è quella di scalare questo supporto, in modo che più infermieri al letto del paziente abbiano tempo per concentrarsi sul paziente di fronte a loro invece della carta intorno a loro. È importante notare, tuttavia, che gli strumenti ambientali e la nursing virtuale non possono sostituire il giudizio di un clinico. La tecnologia semplicemente rimuove i compiti che competono silenziosamente con essa.

Guardando avanti, quali consigli darebbe agli esecutivi del settore sanitario che desiderano costruire strategie di intelligenza artificiale che gli infermieri sosterranno piuttosto che resistere, e quale ruolo dovrebbe avere la leadership infermieristica nel plasmare la prossima generazione di intelligenza artificiale clinica? 

I miei consigli sono quelli di coinvolgere gli infermieri nell’acquisto, nell’implementazione e nella valutazione della tecnologia fin dall’inizio. Gli infermieri che lavorano con questi strumenti ogni giorno identificheranno sfide e opportunità che gli altri potrebbero non notare. Inoltre, investire nello sviluppo della leadership digitale ora, non anni da ora. Non possiamo aspettarci che i leader infermieri guidino decisioni tecnologiche complesse senza fornire loro gli strumenti o le conoscenze per farlo bene.

Il ruolo della leadership infermieristica è assicurarsi che la partecipazione clinica sia intenzionale, non incidentale. Attraverso il mio lavoro nel comitato AONL, abbiamo definito le competenze digitali di cui i leader infermieri hanno bisogno: fluente digitalizzazione, capacità di collaborare tra stakeholder e allineare le decisioni tecnologiche con flussi di lavoro clinici reali e risultati. Programmi come la borsa di studio per la leadership infermieristica in tecnologia dell’istruzione Karlene Kerfoot, che symplr ha creato in partnership con The DAISY Foundation, esistono per assicurare che più infermieri abbiano accesso a quel tipo di preparazione.

Quando i leader infermieri hanno un posto reale al tavolo, la tecnologia si allinea più strettamente con il modo in cui viene consegnata la cura, l’adozione migliora, l’onere amministrativo si allevia e la sicurezza e gli esiti dei pazienti migliorano. Questo è l’obiettivo.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare symplr.