Ali Morin, Chief Nursing Informatics Officer i symplr – Intervju-serie

Ali Morin, Chief Nursing Informatics Officer i Symplr, er en sykepleier og helse-IT-leder med erfaring fra både sykehus og kliniske systemer. Før hun ble Chief Nursing Informatics Officer i 2024, var hun Vice President of Nursing Informatics i symplr og hadde senior stillinger i Halo, der hun fokuserte på klinisk kommunikasjon, implementering og adopsjon. Tidligere arbeidet Morin med klinisk informatikk og analyser ved Cincinnati Children’s Hospital Medical Center og ledet større prosjekter med elektronisk klinisk dokumentasjon og datamaskinbasert legemiddelbestilling ved Boston Children’s Hospital. Hennes bakgrunn som sykepleier gir henne en klinisk perspektiv på hvordan teknologi og arbeidsflyt kan brukes til å redusere administrative byrder og forbedre omsorg.

symplr er et selskap som tilbyr programvare for helse- og sykehusdrift. Deres skybaserte Operations Platform samler funksjoner for arbeidskraftsstyring, legegodkjenning, kvalitet og sikkerhet, klinisk kommunikasjon og legemiddelbestilling, samt talentstyring, innkjøp og kontraktstyring. Målet er å erstatte fragmenterte løsninger med mer integrerte arbeidsflyter og data. Selskapet innlemmer også kunstig intelligens i sin plattform for å støtte automatisering og beslutningstaking, samtidig som de holder helse-spesifikke datastyringsprinsipper sentralt. symplr hevder at deres teknologi brukes av ni av ti sykehus i USA og over 400 amerikanske helseplaner.

Du har tilbragt nesten tre tiår som sykepleier, klinisk IT-leder og nå Chief Nursing Informatics Officer i symplr. Ser du tilbake på denne reisen, hva er de største feilene du har sett teknologiselskaper gjøre når de designer AI for sykepleiere, og hvordan har din egen erfaring fra frontlinjen påvirket måten du nærmer deg AI-utvikling i dag?

Helsevesenet har vært her før. Elektroniske helsejournaler lovet effektivitet, men tidlig på 2000-tallet skapte de ofte mer administrative byrder fordi frontlinjesykepleierne som skulle bruke dem daglig ikke var involvert i design eller implementering av disse verktøyene. Jeg har selv opplevd dette med den første elektroniske helsejournalen jeg brukte på sykehuset og igjen da arbeidsflytbeslutninger ble tatt i styremøter uten at sykepleierne som skulle bruke dem var involvert i designsesjoner. AI gir oss en mulighet til å gjøre dette riktig, men bare hvis vi ikke gjentar denne feilen.

Jeg startet min karriere for over 25 år siden som sykepleier i pediatrisk intensivavdeling, og jeg har tilbragt de siste to tiårene i sykepleieinformatikk. Jeg har sett begge sider: hvordan teknologi hjelper når den er bygget med kliniske perspektiver og konsultasjoner, og hvordan raskt den blir en kilde til frustrasjon når det ikke er tilfelle. Feilen jeg fortsatt ser er at helseorganisasjoner designer løsninger for arbeidsflyten de tror en sykepleier har, ikke den faktiske arbeidsflyten som er full av avbrudd, konkurranse om prioriteringer og øyeblikk hvor dokumentasjon og pasientbehandling skjer samtidig.

Min erfaring fra frontlinjen former en enkel test jeg bruker på hver AI-verktøy: Støtter det meningfullt sykepleiernes arbeid, eller blir det bare en ting som konkurrerer om deres oppmerksomhet? Hvis det er det siste, så spiller det ingen rol hvor avansert modellen er under; det er bare en annen konkurrerende prioritet som legger til sykepleiernes arbeidsbyrde og konkurrerer om deres tid.

Du argumenterer ofte for at sykepleiere må være involvert gjennom hele AI-utviklingsprosessen, ikke bare under implementering. Hva betyr meningsfull sykepleierdeltakelse, og hvorfor gjør så mange helse-AI-initiativer dette feil?

Sykepleierdeltakelse i teknologistyring bør være en strukturert forventning, bygget inn i hvordan organisasjoner vurderer og implementerer teknologi fra starten av. Dette betyr å sikre at sykepleiere er til stede i alle skritt – fra innkjøp til implementering til evaluering.

Første gang en sykepleier ser en løsning, bør det ikke være etter at beslutningen er tatt og personalet er trent. Sykepleiere som bruker disse verktøyene hver dag, vil identifisere utfordringer og muligheter som administratorer, utviklere og leverandører kanskje aldri ser, bare fordi de som kliniske ansatte, bor i arbeidsflyten.

De fleste helse-AI-initiativene gjør dette feil, fordi de behandler klinisk innspill som en sjekkpunkt i stedet for en kontinuerlig prosess. Ofte blir en sykepleier bedt om tilbakemelding under en demo eller pilot, og det teller som “sykepleierdeltakelse”. Reell deltakelse ser ut som arbeidet jeg gjør i symplr, å være til stede når vi designer, utvikler og utvikler våre AI-løsninger. Sykepleierdeltakelse kan også sees i grupper som AONLs Ledelse, Innovasjon, Teknologi og Transformasjonskomité eller HIMSS Leverandør CNO/CNIO-arbeidsgruppe, der sykepleiere definerer kompetanser og styring som helseorganisasjoner bruker til å evaluere teknologi; de reagerer ikke bare på hva som allerede er bygget.

Sykepleierledere kan bruke en betydelig del av dagen på å lage og justere skemaer. Hvordan endrer AI fundamentalt arbeidsstyring, og hvor ser du de største målbare forbedringene i effektivitet og sykepleier-tilfredshet?

AI-drevne skjema- og arbeidsstyringsverktøy fjerner mye av den operative kompleksiteten som lenge har belastet sykepleierledere. Oppgaver som tidligere krevde endeløs manuell koordinering, som å bygge skjema, justere det i sanntid og dekke over uventede fravær, kan nå automatiseres i stedet for å forbruke en sykepleierleders dag.

På effektivitetssiden har vi data som viser effekten. For eksempel kan den integrerte skjema-løsningen i symplrs eksisterende arbeidsstyringsplattform nå forutsi bemanningsbehov opptil 120 dager fremover med 96% nøyaktighet. Dette er en målbar endring, fra reaktiv, dag-til-dag-koordinering til en tilnærming som lar sykepleierledere og kliniske ansatte planlegge.

Det er vanskeligere å knytte sykepleier-tilfredshet til forutsagt skjema-styring, men sykepleiere som føler seg støttet av systemene rundt dem, tenderer til å forbli i profesjonen lengre. National Council of State Boards of Nursing rapporterte at av sykepleiere som sa de hadde til hensikt å forlate profesjonen i løpet av de neste fem årene, 41,5% angav stress og utbrenthet som årsak, med arbeidsbyrde, underbemanning og utilstrekkelig lønn som de neste største årsakene. Når skjema-styring slutter å forbruke en lederens dag, og dekningsgapene forutsies på forhånd, er det den type positive endringer som kan påvirke hvordan folk føler om jobbene sine.

Prediktiv bemanning lover å forutsi mangler før de blir kriser. Hva data-signalene er mest verdifulle, og hvordan sikrer du at disse modellene støtter sykepleiere i stedet for bare å optimere arbeidskostnader?

De signalene som betyr mest, er de som avslører et gap før situasjonen blir kritisk, som hvor langt i forveien skiftene fylles, og hvor ofte en avdeling er avhengig av siste-minutt-innsats for å dekke en skift. Bellin Health er et godt eksempel. Når kliniske team hadde oversikt over åpne skift og dekningsgap, fylte teamet 65% av skiftene to eller flere uker fremover og 80% innen en uke, i stedet for å kjempe for å dekke bemanningsgap på siste minutt.

Måten å holde modellene ærlige på, er ved å måle mer enn kost. Prediktiv skjema-styring spare Bellin Health over en million dollar i arbeidskostnader. Men det som betyr noe for sykepleierne deres, er at 80% av skiftene ble fylt tidlig. En modell bygget med sykepleier-innsikt, går ut over effektivitet, sikkerhet og forutsigbarhet til å påvirke sykepleier-tilfredshet positivt.

Hva skiller AI-verktøy som sykepleiere omfavner, fra de som raskt blir en kilde til frustrasjon?

Verktøyene sykepleiere omfavner, er de som forsvinner i bakgrunnen. For eksempel, dokumentasjon som skriver seg selv mens en sykepleier er fullt til stede hos en pasient, eller arbeidsflyt som eliminerer repetitive oppgaver i stedet for å legge til nye skjermer å sjekke. Verktøyene som blir en kilde til frustrasjon, er vanligvis implementert uten å være grunnlagt i hvordan sykepleiere arbeider, i stedet legger de til antallet ting en sykepleier må gjennomgå, klikke eller dobbelt-sjekke mens de tar hånd om pasienter.

Det kommer ned til gjennomsiktighet og tilpasning. Når ledelsen er åpen om hva et verktøy gjør og hvorfor, og det er bygget rundt faktiske arbeidsflyt i stedet for en idealisert versjon, så er gevinsten reel – mer tid for pasientbehandling, mer tid for kritisk tenkning og mer kapasitet til å veilede nyere sykepleiere. Men når det ikke er tilfelle, blir teknologi en hindring i en allerede krevende jobb.

Mens AI-utviklingscyklusene fortsetter å akselerere, er du bekymret for at helseorganisasjoner kan prioritere hastighet over klinisk validering? Hva sikkerhetstiltak bør finnes før AI-systemer integreres i pasientbehandlingsmiljøer?

Ja, fokuset på hastighet i stedet for validering er en reell bekymring. AI-utviklingens tempo er raskt, og helsevesenets regulerings- og sikkerhetskrav finnes av god grunn. Organisasjonene som gjør dette riktig, behandler klinisk validering og sykepleier-styring som en del av designprosessen fra dag én, ikke noe som legges til før lansering for å tilfredsstille en sjekklisse.

For meg er den grunnleggende sikkerhetstiltaket at sykepleiere og andre frontlinje-kliniske ansatte vurderer disse verktøyene før de berører pasientbehandling. Utenfor dette, trenger helsesystemer åpenhet om hva et system gjør, og en klar prosess for kliniske ansatte til å flagge når noe ikke fungerer. Nasjonale styringsstrukturer, som de som bygges av bransje-grupper som AONL og HIMSS, gir organisasjonene en håndterbar ramme i stedet for å la hver helsesystem tackle dette alene.

Forbi skjema-styring, hvor tror du AI har den største utilgjorte potensialet til å redusere utbrenthet blant sykepleiere samtidig som det forbedrer pasient-resultater over de neste fem årene?

Dokumentasjon er der jeg fortsatt ser mest rom for vekst. Ambient-verktøy begynner bare å fange de mellomliggende øyeblikkene av omsorg som historisk sett har blitt udokumentert. Det er mye mer å dekke over de neste årene, både i å gi sykepleiere tid tilbake og i å bygge en mer fullstendig rekord av hva som skjedde under en pasient-kontakt.

Virtuell sykepleie er et annet område med reell mulighet til vekst. Nå brukes det hovedsakelig til pasient-utdanning, innlegg-dokumentasjon, utskrivningsplanlegging og fjernovervåking. Den større muligheten er å skalerer denne støtten, så flere sykepleiere på sykehus får tid tilbake til å fokusere på pasienten foran dem i stedet for papirarbeidet rundt dem. Det er viktig å merke seg at ambient-verktøy og virtuell sykepleie ikke kan erstatte en klinikers dømmekraft. Teknologien fjerner bare oppgaver som stille konkurrerer med den.

Ser du fremover, hva råd ville du gi helseledere som ønsker å bygge AI-strategier som sykepleiere vil omfavne i stedet for å motstå, og hva rolle bør sykepleier-ledelse spille i å forme den neste generasjonen av klinisk AI?

Mitt råd er å involvere sykepleiere i teknologi-innkjøp, implementering og evaluering fra starten av. Sykepleiere som arbeider med disse verktøyene hver dag, vil identifisere utfordringer og muligheter som andre kanskje aldri ser. Investér også i digital lederutvikling nå, ikke år fra nå. Vi kan ikke forvente at sykepleier-ledere skal guide komplekse teknologi-beslutninger uten å gi dem verktøyene eller kunnskapen til å gjøre det godt.

Sykepleier-ledelsens rolle er å sikre at klinisk deltakelse er bevisst, ikke tilfeldig. Gjennom mitt arbeid i AONL-komiteen, har vi definert de digitale kompetansene sykepleier-ledere trenger: digital kompetanse, evnen til å samarbeide over stakeholdere og å tilpasse teknologi-beslutninger med faktiske kliniske arbeidsflyt og resultater. Program som Karlene Kerfoot Nursing Leadership in Technology Education Grant, som symplr skapte i samarbeid med The DAISY Foundation, eksisterer for å sikre at flere sykepleiere får tilgang til denne type forberedelse.

Når sykepleier-ledere har en reell plass ved bordet, tilpasser teknologi seg nærmere hvordan omsorg leveres, adopsjonen forbedres, den administrative byrden lettes, og pasient-sikkerhet og resultater forbedres. Det er hele poenget.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer, kan besøke symplr.