Ali Morin, Șef de Nursing Informatică la symplr – Seria de interviuri

Ali Morin, Șef de Nursing Informatică la Symplr, este un lider în domeniul îngrijirii medicale și tehnologiei sănătății, cu experiență în îngrijirea pacienților, sisteme clinice și informatică medicală. Înainte de a deveni Șef de Nursing Informatică în 2024, a ocupat funcția de Vicepreședinte al Nursing Informatică la symplr și a avut roluri senior de informatică la Halo, axate pe comunicare clinică, implementare și adoptare. Mai devreme, Morin a lucrat în informatică medicală și analitică la Cincinnati Children’s Hospital Medical Center și a condus inițiative majore de documentare clinică electronică și ordine de furnizori computerializați la Boston Children’s Hospital. Experiența sa ca asistent medical înregistrat îi oferă o perspectivă clinică asupra utilizării tehnologiei și proiectării fluxului de lucru pentru a reduce sarcina administrativă și a îmbunătăți furnizarea de îngrijiri.

symplr este o companie de software pentru operațiuni de sănătate care se axează pe conectarea și simplificarea sistemelor administrative și operaționale care sprijină furnizarea de îngrijiri medicale. Platforma sa de operare bazată pe cloud reunifică capacități care cuprind managementul forței de muncă, datele și acreditarea furnizorilor, calitatea și siguranța, comunicarea clinică și programarea medicilor, managementul talentului, managementul cheltuielilor, conformitatea, accesul și managementul contractelor, cu scopul de a înlocui soluțiile punctuale fragmentate cu fluxuri de lucru și date mai integrate. Compania încorporează, de asemenea, inteligența artificială în întreaga sa platformă pentru a sprijini automatizarea și luarea deciziilor, menținând în același timp guvernanța datelor specifice sănătății în centrul abordării sale. symplr afirmă că tehnologia sa este utilizată de nouă din zece spitale din SUA și de peste 400 de planuri de sănătate din SUA.

Ați petrecut aproape trei decenii ca asistent medical, lider în informatică medicală și acum Șef de Nursing Informatică la symplr. Privind înapoi la această călătorie, care sunt cele mai mari greșeli pe care le-ați văzut companiile tehnologice să le facă atunci când proiectează inteligență artificială pentru asistenți medicali, și cum a influențat experiența dvs. de linia întâi modul în care abordați dezvoltarea inteligenței artificiale astăzi?

Sistemul de sănătate a fost aici înainte. Înregistrările electronice ale sănătății au promis eficiență, dar la început, au creat adesea mai multe sarcini administrative, deoarece clinicienii din linia întâi care se așteptau să le utilizeze zilnic nu au fost implicați în proiectarea sau implementarea acestor instrumente. Am experimentat acest lucru din primul rând cu primul sistem de înregistrare electronică pe care l-am utilizat la patul pacientului și din nou când deciziile privind fluxul de lucru au fost luate în sala de consiliu, cu puțină atenție acordată proiectării pentru clinicienii care urmau să le utilizeze atunci când a devenit operațional. Inteligența artificială ne oferă o șansă de a face lucrurile corect, dar numai dacă nu vom repeta această greșeală.

Am început cariera mea cu peste 25 de ani în urmă ca asistent medical în îngrijirea critică pediatrică și am petrecut ultimele două decenii în informatică medicală. Am văzut ambele părți: cum tehnologia ajută atunci când este construită cu perspective și consultări ale clinicienilor și cum devine rapid o sursă de frustrare atunci când nu este. Greșeala pe care o mai văd este că organizațiile de sănătate proiectează soluții pentru fluxul de lucru pe care cred că îl are un asistent medical, și nu pentru mediul real, plin de întreruperi, priorități concurente și momente în care documentarea și îngrijirea pacientului au loc în același timp.

Experiența mea de linia întâi mă face să aplic un test simplu pentru fiecare instrument de inteligență artificială: Sprijină în mod semnificativ munca asistentului medical sau devine doar o altă chestiune care concurează pentru atenția sa? Dacă este vorba despre a doua variantă, nu contează cât de avansat este modelul de sub el; este doar o altă prioritate concurentă care adaugă la sarcina de muncă a asistentului medical și concurează pentru timpul său.

Adesea susțineți că clinicienii trebuie să fie implicați pe tot parcursul dezvoltării inteligenței artificiale, nu doar în timpul implementării. Ce înseamnă participarea semnificativă a clinicienilor și de ce atât de multe inițiative de inteligență artificială în domeniul sănătății încă greșesc în acest sens?

Implicarea asistenților medicali în guvernanța tehnologiei ar trebui să fie o așteptare structurală, încorporată în modul în care organizațiile evaluează și implementează tehnologia de la început. Acest lucru înseamnă a se asigura că asistenții medicali sunt în cameră în fiecare etapă – de la achiziție la implementare și evaluare.

Prima dată când un asistent medical vede o soluție nu ar trebui să fie după ce decizia a fost luată și personalul a fost instruit. Asistenții medicali care utilizează aceste instrumente în fiecare zi vor identifica provocări și oportunități pe care administratorii, dezvoltatorii și furnizorii nu le-ar putea vedea niciodată, pur și simplu pentru că, ca clinicieni, trăiesc în fluxul de lucru.

Majoritatea inițiativelor de inteligență artificială în domeniul sănătății greșesc în acest sens, deoarece tratează inputul clinic ca pe un punct de control și nu ca pe un proces continuu. Adesea, un asistent medical este solicitat să ofere feedback în timpul demo-ului sau al pilotului, și acest lucru este considerat „implicarea clinicianului”. O implicare reală arată mai degrabă ca munca pe care o fac la symplr, fiind în cameră atunci când proiectăm, dezvoltăm și evoluăm soluțiile noastre de inteligență artificială. Participarea clinicianului poate fi văzută și în grupuri precum Comitetul de Liderare, Inovație, Tehnologie și Transformare al AONL sau Grupul de lucru al furnizorilor CNO/CNIO din cadrul HIMSS, unde asistenții medicali definesc competențele și guvernanța pe care organizațiile de sănătate le utilizează pentru a evalua tehnologia; ei nu reacționează doar la ceea ce a fost deja construit.

Managerii de asistenți medicali pot petrece o parte semnificativă a zilei creând și ajustând programe de lucru. Cum schimbă inteligența artificială în mod fundamental managementul forței de muncă și unde vedeți cele mai mari îmbunătățiri măsurabile în ceea ce privește eficiența și satisfacția personalului?

Instrumentele de programare și management al forței de muncă bazate pe inteligență artificială elimină o parte semnificativă din complexitatea operațională care a împovărat de mult timp liderii asistenților medicali. Sarcinile care au necesitat o coordonare manuală fără sfârșit, cum ar fi crearea programului, ajustarea lui în timp real și acoperirea absențelor de ultim moment, pot fi din ce în ce mai mult automate, în loc de a consuma o zi întreagă a unui manager de asistenți medicali.

Pe partea eficienței, avem date care arată impactul. De exemplu, cu programarea integrată în platforma de forță de muncă existentă a symplr, soluția combinată poate acum prognoza nevoilor de personal până la 120 de zile cu o acuratețe de 96%. Acesta este un salt măsurabil, de la abordarea reactivă, de la o zi la alta, la una care permite liderilor asistenților medicali și clinicienilor să planifice.

Este mai greu de legat satisfacția personalului de programarea prevăzută, dar asistenții medicali care se simt sprijiniți de sistemele din jurul lor tind să rămână în profesie mai mult timp. Consiliul Național al Board-urilor de Nursing a raportat că, dintre asistenții medicali care au declarat că intenționează să părăsească profesia în următorii cinci ani, 41,5% au citat stresul și epuizarea ca motiv, cu sarcina de muncă, subpersonalul și salariul inadecvat ca motive principale. Când programarea personalului încetează să consume o zi întreagă a unui manager, și lacunele de acoperire sunt anticipate în avans, aceasta este genul de schimbare pozitivă care poate afecta modul în care oamenii se simt despre munca lor.

Predictia personalului promite să anticipeze lipsurile înainte de a deveni crize. Care sunt semnalele de date care se dovedesc a fi cele mai valoroase și cum vă asigurați că aceste modele sprijină asistenții medicali, și nu doar optimizează costurile forței de muncă?

Semnalele care contează cel mai mult sunt cele care dezvăluie o lacună înainte ca situația să devină urgentă, cum ar fi cât de departe sunt umplute schimbările și cât de des o unitate se bazează pe stimulente de ultim moment pentru a acoperi un schimb. Bellin Health este un exemplu bun. Odată ce echipa clinică a avut vizibilitate asupra schimbărilor deschise și a lacunelor de acoperire, echipa a umplut 65% din schimburi cu două sau mai multe săptămâni în avans și 80% într-o săptămână, în loc de a se grăbi la ultimul moment pentru a închide lacunele de personal.

Modalitatea de a păstra modelele oneste este prin măsurarea a mai mult decât costul. Programarea predictivă a salvat Bellin Health peste un milion de dolari în costuri cu forța de muncă. Dar ceea ce contează pentru asistenții medicali este că 80% din schimburi au fost umplute devreme. Un model construit cu input de la asistenți medicali merge dincolo de eficiență, siguranță și previzibilitate pentru a avea un impact pozitiv asupra satisfacției asistenților medicali.

Sistemul de sănătate a văzut multe lansări de tehnologie care au crescut sarcina administrativă în loc de a o reduce. Ce diferențiază instrumentele de inteligență artificială pe care asistenții medicali le adoptă de cele care devin rapid o altă sursă de frustrare?

Instrumentele pe care asistenții medicali le adoptă sunt cele care se estompează în fundal. De exemplu, documentația care se scrie singură în timp ce un asistent medical rămâne complet prezent cu un pacient, sau fluxurile de lucru care elimină sarcinile repetitive în loc de a adăuga noi ecrane de verificat. Instrumentele care devin o altă sursă de frustrare sunt de obicei implementate fără a fi fundamentate în modul în care asistenții medicali lucrează, ci adăugând la numărul de articole pe care un asistent medical trebuie să le verifice, să le cliqueze sau să le verifice din nou în timp ce îngrijesc pacienții.

Acest lucru se reduce la transparență și potrivire. Când conducerea este transparentă cu privire la ceea ce face un instrument și de ce, și este construit în jurul fluxurilor de lucru reale și nu a unei versiuni idealizate, atunci plata este reală – mai mult timp pentru îngrijirea pacientului, mai mult timp pentru gândirea critică și mai multă capacitate de a îndruma asistenții medicali mai noi. Dar atunci când nu este, tehnologia devine un obstacol într-un loc de muncă deja solicitant.

Pe măsură ce ciclurile de dezvoltare a inteligenței artificiale continuă să se accelereze, sunteți îngrijorat că organizațiile de sănătate ar putea prioriza viteza în detrimentul validării clinice? Care ar trebui să fie garanțiile care să existe înainte ca sistemele de inteligență artificială să fie integrate în medii de îngrijire a pacienților?

Da, accentul pe viteză în detrimentul validării este o preocupare reală. Ritmul dezvoltării inteligenței artificiale este rapid, iar cerințele de reglementare și siguranță ale sistemului de sănătate există dintr-un motiv întemeiat. Organizațiile care fac lucrurile corect tratează validarea clinică și guvernanța asistenților medicali ca parte a procesului de proiectare de la început, și nu ca ceva adăugat înainte de lansare pentru a satisface o listă de verificare.

Pentru mine, garanția de bază este că asistenții medicali și alți clinicieni din linia întâi evaluează aceste instrumente înainte ca ele să atingă îngrijirea pacienților. Dincolo de acest lucru, sistemele de sănătate au nevoie de transparență cu privire la ceea ce face un sistem și de un proces clar pentru clinicienii care să semnaleze atunci când ceva nu funcționează. Structurile de guvernanță națională, cum ar fi cele construite de grupuri din industrie precum AONL și HIMSS, oferă organizațiilor un cadru de acțiune în loc de a lăsa fiecare sistem de sănătate să abordeze acest lucru singur.

În afara programării, unde credeți că inteligența artificială are cel mai mare potențial neexploatat de a reduce epuizarea asistenților medicali, îmbunătățind în același timp rezultatele pacienților în următorii cinci ani?

Documentarea este locul în care încă văd cel mai mult spațiu pentru creștere. Instrumentele ambientale abia încep să capteze momentele dintre îngrijiri care au fost istoric nedocumentate. Există mult mai mult teren de acoperit în următorii ani, atât în ceea ce privește acordarea de timp înapoi asistenților medicali, cât și construirea unui dosar mai complet al ceea ce s-a întâmplat în timpul unei întâlniri cu pacientul.

Asistența virtuală este o altă zonă cu un spațiu real de creștere. În prezent, este utilizată în principal pentru educația pacienților, documentarea la admitere, planificarea externării și monitorizarea la distanță. Oportunitatea mai mare este de a scala această susținere, astfel încât mai mulți asistenți medicali de la patul pacientului să aibă timp să se concentreze asupra pacientului din fața lor, în loc de a se ocupa de hârtii în jurul lor. Este important de remarcat, cu toate acestea, că instrumentele ambientale și asistența virtuală nu pot înlocui judecata unui clinician. Tehnologia simplu elimină sarcinile care concurează cu ea.

Ceea ce urmează, ce sfat ați da executivilor din domeniul sănătății care doresc să construiască strategii de inteligență artificială pe care asistenții medicali le vor sprijini, și nu le vor rezista, și care ar trebui să fie rolul conducerii asistenților medicali în modelarea următoarei generații de inteligență artificială clinică? 

Sfatul meu este să implicați asistenții medicali în achiziționarea, implementarea și evaluarea tehnologiei de la început. Asistenții medicali care lucrează cu aceste instrumente în fiecare zi vor identifica provocări și oportunități pe care alții nu le-ar putea vedea niciodată. De asemenea, investiți în dezvoltarea digitală a conducerii acum, și nu peste câțiva ani. Nu putem aștepta ca liderii asistenților medicali să ghideze deciziile complexe de tehnologie fără a le oferi instrumentele sau cunoștințele necesare pentru a face acest lucru.

Rolul conducerii asistenților medicali este de a se asigura că implicarea clinică este intenționată, și nu incidentală. Prin munca mea în comitetul AONL, am definit competențele digitale de care au nevoie liderii asistenților medicali: fluență digitală, capacitatea de a colabora între părți interesate și de a alinia deciziile tehnologice cu fluxurile de lucru clinice și rezultatele reale. Programe precum Grantul pentru Educația Liderilor în Tehnologie a Asistenților Medicali Karlene Kerfoot, pe care symplr l-a creat în parteneriat cu Fundația DAISY, există pentru a se asigura că mai mulți asistenți medicali au acces la acest tip de pregătire.

Când liderii asistenților medicali au un loc real la masă, tehnologia se aliniază mai strâns cu modul în care se furnizează îngrijirea, adoptarea se îmbunătățește, sarcina administrativă se reduce, iar siguranța și rezultatele pacienților se îmbunătățesc. Acesta este scopul.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorilor care doresc să afle mai multe, le recomandăm să viziteze symplr.