シムプラーのチーフ・ナーシング・インフォマティクス・オフィサー、Ali Morin – インタビュー・シリーズ

Ali Morin、シムプラーのチーフ・ナーシング・インフォマティクス・オフィサーは、看護とヘルスケア技術のリーダーです。ベッドサイドケア、臨床システム、ナーシングインフォマティクスにおける経験を持っています。2024年にチーフ・ナーシング・インフォマティクス・オフィサーになった前に、シムプラーのナーシングインフォマティクス担当副社長を務め、ハローの臨床コミュニケーション、導入、採用に関するシニアインフォマティクス役割を担いました。以前、モリンはシンシナティチルドレンズ病院メディカルセンターで臨床インフォマティクスと分析に従事し、ボストンチルドレンズ病院で主要な電子臨床ドキュメンテーションとコンピュータ化されたプロバイダーオーダーエントリーイニシアチブを主導しました。彼女の看護師としての経歴は、技術とワークフロー設計を使用して行政負担を軽減し、ケアの提供を改善するための臨床的視点を提供しています。

シムプラーは、ヘルスケアの提供を支援する行政および運用システムを接続して簡素化することを目的としたエンタープライズヘルスケア運用ソフトウェア会社です。クラウドベースのオペレーション・プラットフォームは、ワークフォース管理、プロバイダー・データおよび資格認定、品質および安全性、臨床コミュニケーションおよび医師スケジューリング、タレント管理、支出管理、コンプライアンス、接続性、契約管理など、幅広い機能を提供しています。目標は、断片化されたポイント・ソリューションをより統合されたワークフローとデータで置き換えることです。同社はまた、自動化と意思決定をサポートしながら、ヘルスケア固有のデータ・ガバナンスを中心に、プラットフォーム全体で人工知能を採用しています。シムプラーによると、同社の技術は、米国の9割の病院と400以上の米国のヘルスプランで使用されています。

看護師としてのキャリアを振り返ると、テクノロジー企業が看護師向けのAIを設計する際に最も頻繁に犯すミスは何ですか？また、看護師としての経験はAIの開発にどのように影響していますか？

ヘルスケアは以前にも同様の状況にありました。電子ヘルスレコードは効率性を約束しましたが、初期段階では、ベッドサイドで使用することを予想していた臨床医が設計または導入に参加していなかったため、しばしばより多くの行政負担を生み出しました。私は最初のEMRをベッドサイドで使用したときにこれを経験しました。また、ワークフロー決定が取締役会で行われ、臨床医がクリックすることになる設計セッションではほとんどノードがなかったときにも経験しました。AIはこれを正しく行うチャンスを与えてくれますが、同じミスを繰り返さない限りではありません。

私は25年以上前に、小児集中治療室の看護師としてキャリアを始めました。以来、看護インフォマティクスに携わってきました。技術が臨床医の視点と協力を得て構築された場合にどのように役立つか、またそうでない場合にどのように挫折するかを私は見てきました。まだ見られるミスは、ヘルスケア組織が、実際の環境ではなく、看護師が持つワークフローを想定してソリューションを設計することです。

私のベッドサイドでの経験は、AIツールに適用するためのシンプルなテストを形作っています。看護師の仕事を有意義に支援するものなのか、それとも看護師の注意を奪うものなのかです。後者の場合、モデルがどれほど高度であっても、看護師のワークロードと時間を奪う別の優先事項にすぎません。

臨床医の関与はAI開発において重要です。有意義な臨床医の参加とは何ですか？また、多くのヘルスケアAIイニシアチブがこれを間違える理由は何ですか？

看護師の技術ガバナンスへの関与は、組織が技術を評価して導入する際の構造的な期待として組み込まれるべきです。そのためには、調達から導入まで評価に至るまでのすべてのステップで看護師が部屋にいることを保証する必要があります。

看護師がソリューションを見る最初の機会は、決定が下され、スタッフがトレーニングを受けた後のことではありません。毎日これらのツールを使用する看護師は、管理者、開発者、ベンダーが見逃す可能性のある課題や機会を特定できます。看護師はワークフローの中に生きているからです。

多くのヘルスケアAIイニシアチブは、臨床医の入力をチェックポイントではなく継続的なプロセスとして扱っていません。看護師はデモまたはパイロット中にフィードバックを求められることがありますが、それが「臨床医の関与」とみなされます。実際の関与は、私がシムプラーで行っているように、設計、開発、進化の際に部屋にいることです。臨床医の参加は、AONLのリーダーシップ、イノベーション、テクノロジー、変革委員会やHIMSSのベンダーCNO / CNIOワーキンググループなどのグループでも見られます。看護師は、ヘルスケア組織が技術を評価するために使用するコンペテンシーとガバナンスを定義しています。彼らは、すでに構築されたものに反応するだけでなく、反応しています。

看護師マネージャーは、スケジュールの作成と調整に大量の時間を費やすことができます。AIはワークフォース管理をどのように根本的に変えているのでしょうか？また、効率とスタッフの満足度の面で、どのような測定可能な改善が見られますか？

AI駆動のスケジューリングとワークロード管理ツールは、看護師リーダーに長年にわたって課せられてきた運用上の複雑さを多く除去します。スケジュールの作成、リアルタイムでの調整、遅刻のカバーなど、手動での調整が必要だったタスクは、代わりに自動化できます。

効率の面では、影響を示すデータがあります。たとえば、シムプラーの既存のワークフォース・プラットフォームに統合されたスケジューリングでは、120日先まで96%の精度でスタッフィングのニーズを予測できます。これは、日々のスケジューリングから計画に移行するための測定可能なシフトです。

スタッフの満足度を予測スケジューリングに結びつけることは難しいですが、システムをサポートする看護師は、職業に留まる可能性が高くなります。 国家看護師免許委員会によると、5年以内に職業を辞めることを意図している看護師の41.5%が、ストレスとバーンアウトを辞める理由として挙げていました。次に、ワークロード、人員不足、不十分な給与が続きました。マネージャーの1日のスケジュールが占有されず、カバーギャップが事前に予測される場合、これは看護師の仕事に対する感覚に良い影響を与える可能性のある変化です。

スケジューリングのほか、看護師のバーンアウトを軽減し、同時に患者結果を改善するためのAIの潜在的な最も未開拓の分野はどこでしょうか？

ドキュメンテーションは、まだ成長する余地がある分野です。アンビエント・ツールは、歴史的に未記録のままだったケアの間の瞬間をキャプチャーし始めています。次の数年間に、看護師に時間を与え、患者との遭遇の記録をより完全に構築するための多くの余地があります。

仮想看護は、成長するための別の分野です。現在、仮想看護は、患者の教育、入院ドキュメンテーション、退院計画、リモートモニタリングに主に使用されています。より大きな機会は、ベッドサイドの看護師がより多くのサポートを受け、紙工作にではなく、患者に集中できるように拡大することです。ただし、アンビエント・ツールと仮想看護は、臨床医の判断を代替するものではありません。技術は、競合するタスクを削減するだけです。

将来を見据えて、看護師が推進するAI戦略を構築したいヘルスケアのエグゼクティブにアドバイスを与えたいと思います。看護師のリーダーシップは、次の世代の臨床AIを形作る上でどのような役割を果たすべきでしょうか？

私のアドバイスは、技術の調達、導入、評価の最初から看護師を関与させることです。毎日これらのツールを使用する看護師は、管理者や開発者が見逃す可能性のある課題や機会を特定できます。また、現在ではなく、将来にデジタルリーダーシップの開発に投資することも重要です。看護師のリーダーが複雑な技術的決定を下すためのツールや知識を提供することは不可欠です。

看護師のリーダーシップの役割は、臨床医の関与が意図的であることを保証することです。AONL委員会での私の仕事を通じて、看護師のリーダーが必要とするデジタルコンペテンシーを定義しました。デジタルリテラシー、利害関係者間のコラボレーション能力、技術の決定を実際の臨床ワークフローと結果に合わせる能力です。シムプラーがThe DAISY Foundationと共同で作成したKarlene Kerfoot Nursing Leadership in Technology Education Grantなどのプログラムは、看護師がこのような準備を受ける機会を提供することを目的としています。

看護師のリーダーが本物の議席を得た場合、技術はケアの提供方法に密接に関連し、採用が改善され、行政負担が軽減され、患者安全と結果が改善されます。これが全てです。

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