Али Морин, главный офицер по информатике сестринского дела в symplr – Серия интервью

Али Морин, главный офицер по информатике сестринского дела в Symplr, является лидером в области сестринского дела и здравоохранения с опытом, охватывающим уход в больнице, клинические системы и информатику сестринского дела. До того, как стать главным офицером по информатике сестринского дела в 2024 году, она занимала должность вице-президента по информатике сестринского дела в symplr и занимала старшие должности по информатике в Halo, ориентированные на клиническую связь, внедрение и принятие. Ранее Морин работала в области клинической информатики и аналитики в Cincinnati Children’s Hospital Medical Center и возглавляла крупные инициативы по электронной клинической документации и компьютеризированному вводу заказов врача в Boston Children’s Hospital. Ее опыт работы в качестве зарегистрированной медсестры дает ей клиническую перспективу на использование технологий и проектирование рабочих процессов для снижения административной нагрузки и улучшения оказания медицинской помощи.

symplr – это компания по разработке программного обеспечения для операций в сфере здравоохранения, ориентированная на подключение и упрощение административных и операционных систем, поддерживающих оказание медицинской помощи. Ее облачная платформа Operations объединяет возможности, охватывающие управление персоналом, данные и аккредитацию поставщиков, качество и безопасность, клиническую связь и планирование работы врачей, управление талантами, управление расходами, соблюдение требований, доступ и управление контрактами, с целью замены фрагментированных решений с более интегрированными рабочими процессами и данными. Компания также включает искусственный интеллект во всю свою платформу для поддержки автоматизации и принятия решений, сохраняя при этом управление данными в сфере здравоохранения в центре своего подхода. symplr утверждает, что ее технологии используются девятью из десяти больниц США и более чем 400 планами здравоохранения США.

Вы провели почти три десятилетия в качестве медсестры, лидера клинической информатики и теперь главного офицера по информатике сестринского дела в symplr. Оглядываясь назад на этот путь, какие самые большие ошибки вы постоянно видели в технологических компаниях при проектировании ИИ для медсестер, и как ваш собственный опыт работы на переднем крае повлиял на ваш подход к разработке ИИ?

Здравоохранение уже было здесь. Электронные медицинские записи обещали эффективность, но сначала они часто создавали больше административной нагрузки, поскольку медсестры, которые должны были использовать их ежедневно, не были вовлечены в проектирование или внедрение этих инструментов. Я испытала это на собственном опыте с первой электронной медицинской записью, которую я использовала на больничной койке, и снова, когда решения по рабочим процессам принимались в совещательной комнате с небольшим вниманием к проектированию для медсестер, которые будут использовать их, когда они будут введены в эксплуатацию. ИИ дает нам шанс все сделать правильно, но только если мы не повторим эту ошибку.

Я начала свою карьеру более 25 лет назад в качестве медсестры критического ухода за детьми, и я провела последние два десятилетия в области информатики сестринского дела. Я видела обе стороны: как технологии помогают, когда они создаются с учетом перспектив и консультаций медсестер, и как быстро они становятся источником разочарования, когда они не учитывают это. Ошибка, которую я все еще вижу, заключается в том, что организации здравоохранения проектируют решения для рабочих процессов, которые, по их мнению, есть у медсестер, а не для реальной среды, полной прерываний, конкурирующих приоритетов и моментов, когда документация и уход за пациентами происходят одновременно.

Мой опыт работы на переднем крае формирует простой тест, который я применяю к каждому инструменту ИИ: действительно ли он существенно поддерживает работу медсестры или становится просто еще одним фактором, конкурирующим за ее внимание? Если это последнее, то не имеет значения, насколько совершенна модель; это просто еще один конкурирующий приоритет, который добавляется к нагрузке медсестры и борется за ее время.

Вы часто утверждаете, что медсестрам необходимо участвовать во всех этапах разработки ИИ, а не только во время внедрения. Что представляет собой значимое участие медсестер, и почему многие инициативы ИИ в сфере здравоохранения все еще делают это неправильно?

Участие медсестер в управлении технологиями должно быть структурным ожиданием, встроенным в то, как организации оценивают и внедряют технологии с самого начала. Это означает обеспечение того, чтобы медсестры были в комнате на каждом этапе – от закупки до внедрения до оценки.

Впервые медсестра видит решение не должно быть после того, как решение принято и персонал обучен. Медсестры, которые используют эти инструменты каждый день, выявят проблемы и возможности, которые администраторы, разработчики и поставщики могут никогда не увидеть, просто потому, что как медсестры, они живут внутри рабочего процесса.

Большинство инициатив ИИ в сфере здравоохранения делают это неправильно, потому что они рассматривают клинический вклад как контрольный пункт, а не как непрерывный процесс. Часто медсестру просят дать обратную связь во время демонстрации или пилотного проекта, и это считается “участием медсестер”. Реальное участие выглядит более как работа, которую я делаю в symplr, находясь в комнате, когда мы проектируем, разрабатываем и совершенствуем наши решения ИИ. Участие медсестер также можно увидеть в группах, таких как Комитет по лидерству, инновациям, технологиям и трансформации Ассоциации руководителей сестринского дела, или Рабочая группа по вопросам поставщиков и ИИ Ассоциации информационных систем здравоохранения, где медсестры определяют компетенции и управление, которые организации здравоохранения используют для оценки технологий; они не просто реагируют на то, что уже было построено.

Руководители медсестер могут тратить значительную часть дня на создание и корректировку графиков. Как ИИ фундаментально меняет управление персоналом, и где вы видите наибольшие измеримые улучшения в эффективности и удовлетворенности персонала?

Инструменты планирования и управления рабочей нагрузкой, основанные на ИИ, удаляют много операционной сложности, которая давно обременяла руководителей медсестер. Задачи, которые ранее требовали бесконечной ручной координации, такие как создание графика, корректировка его в реальном времени и покрытие последних отзывов, могут все чаще автоматизироваться вместо того, чтобы потреблять день медсестры-руководителя.

С точки зрения эффективности, у нас есть данные, которые показывают влияние. Например, с интегрированным планированием в существующей платформе управления персоналом symplr, объединенное решение теперь может прогнозировать потребности в персонале до 120 дней с точностью 96%. Это измеримый сдвиг от реактивного, дневного хаоса к подходу, который позволяет руководителям медсестер и медсестрам планировать.

Более трудно связать удовлетворенность персонала с прогнозированным планированием, но медсестры, которые чувствуют себя поддержанными системами вокруг них, как правило, остаются в профессии дольше. Национальный совет госбольниц сообщил, что из медсестер, которые заявили, что намерены покинуть профессию в течение следующих пяти лет, 41,5% назвали стресс и выгорание в качестве причины, с рабочей нагрузкой, нехваткой персонала и недостаточной зарплатой, следующими в качестве основных причин. Когда планирование графика перестает потреблять день руководителя, и пробелы в покрытии предвидятся заранее, это тот вид положительных изменений, который может повлиять на то, как люди чувствуют себя по поводу своей работы.

Обещание предсказуемого персонала обещает предвидеть нехватку до того, как она станет кризисом. Какие сигналы данных оказываются наиболее ценными, и как вы обеспечиваете, чтобы эти модели поддерживали медсестер, а не просто оптимизировали затраты на труд?

Самые важные сигналы – это те, которые раскрывают пробел до того, как ситуация станет срочной, например, как далеко вперед заполняются смены и как часто отделение полагается на последние стимулы для покрытия смены. Bellin Health – хороший пример. Как только клиническая команда поставщика получила видимость открытых смен и пробелов в покрытии, команда заполнила 65% смен за две или более недели и 80% в течение недели, а не спеша в последнюю минуту, чтобы закрыть пробелы в персонале.

Способ сохранить модели честными – измерять больше, чем стоимость. Предсказуемое планирование спасло Bellin Health более миллиона долларов в затратах на труд. Но то, что имеет значение для ее медсестер, – это то, что 80% смен были заполнены заранее. Модель, построенная с учетом мнения медсестер, выходит за рамки эффективности, безопасности и предсказуемости и положительно влияет на удовлетворенность медсестер.

Здравоохранение видело много технологических внедрений, которые увеличили административную нагрузку вместо того, чтобы уменьшить ее. Что отличает инструменты ИИ, которые медсестры принимают, от тех, которые быстро становятся еще одним источником разочарования?

Инструменты, которые медсестры принимают, – это те, которые исчезают на фоне. Например, документация, которая пишется сама по себе, пока медсестра остается полностью присутствующей с пациентом, или рабочие процессы, которые устраняют повторяющиеся задачи вместо добавления новых экранов для проверки. Инструменты, которые становятся еще одним источником разочарования, обычно внедряются без учета того, как работают медсестры, вместо этого добавляя к количеству элементов, которые медсестра должна просмотреть, нажать или дважды проверить во время ухода за пациентами.

Все сводится к прозрачности и соответствию. Когда руководство прозрачно в отношении того, что делает инструмент и почему, и он построен вокруг реальных рабочих процессов, а не идеализированной версии, то результат реален – больше времени для ухода за пациентами, больше времени для критического мышления и больше возможностей для наставничества новых медсестер. Но когда этого нет, технология становится препятствием в уже требовательной работе.

Поскольку циклы разработки ИИ продолжают ускоряться, вы обеспокоены тем, что организации здравоохранения могут отдавать предпочтение скорости над клинической проверкой? Какие гарантии должны существовать до того, как системы ИИ будут интегрированы в среду ухода за пациентами?

Да, фокус на скорости, а не на проверке, является реальной проблемой. Темп разработки ИИ быстр, и нормативные и безопасные требования здравоохранения существуют по хорошей причине. Организации, которые все делают правильно, рассматривают клиническую проверку и управление медсестрами как часть процесса проектирования с первого дня, а не что-то, добавленное перед запуском, чтобы удовлетворить контрольный список.

Для меня базовая гарантия заключается в том, что медсестры и другие медсестры оценивают эти инструменты до того, как они коснутся ухода за пациентами. Помимо этого, системам здравоохранения необходимо прозрачное понимание того, что делает система, и четкий процесс для медсестер, чтобы отметить, когда что-то не работает. Национальные структуры управления, такие как те, которые строятся отраслевыми группами, такими как Ассоциация руководителей сестринского дела и Ассоциация информационных систем здравоохранения, предоставляют организациям действенный каркас вместо того, чтобы оставить каждую систему здравоохранения, чтобы решить эту проблему самостоятельно.

За пределами планирования, где, по вашему мнению, ИИ имеет наибольший неиспользованный потенциал для снижения выгорания среди медсестер, а также улучшения результатов ухода за пациентами в течение следующих пяти лет?

Документация – это то место, где я все еще вижу наибольший потенциал для роста. Инструменты окружающей среды только начинают захватывать моменты ухода, которые исторически оставались недокументированными. Есть много работы, которую необходимо проделать в течение следующих нескольких лет, как в плане предоставления медсестрам времени, так и в плане создания более полной записи того, что произошло во время встречи с пациентом.

Виртуальная медсестра – это еще одна область с реальным потенциалом для роста. Сейчас она в основном используется для образования пациентов, документации при поступлении, планирования выписки и удаленного мониторинга. Более крупная возможность заключается в масштабировании этой поддержки, чтобы больше медсестер получили время, чтобы сосредоточиться на пациенте перед ними, а не на бумажной работе вокруг них. Важно отметить, однако, что инструменты окружающей среды и виртуальная медсестра не могут заменить суждение клинициста. Технология просто удаляет задачи, которые тихо конкурируют с ней.

Оглядываясь вперед, какой совет вы дали бы руководителям здравоохранения, которые хотят построить стратегии ИИ, которые медсестры будут поддерживать, а не сопротивляться, и какую роль должна играть руководство медсестер в формировании следующего поколения клинического ИИ? 

Мой совет – вовлечь медсестер в закупку технологий, внедрение и оценку с самого начала. Медсестры, которые работают с этими инструментами каждый день, выявят проблемы и возможности, которые другие могут не увидеть. Также инвестируйте в цифровое развитие руководителей сейчас, а не через годы. Мы не можем ожидать, что руководители медсестер будут руководить сложными технологическими решениями без предоставления им инструментов или знаний для этого.

Роль руководства медсестер заключается в том, чтобы обеспечить, чтобы клиническое участие было намеренным, а не случайным. Через мою работу в комитете Ассоциации руководителей сестринского дела мы определили цифровые компетенции, необходимые руководителям медсестер: цифровая грамотность, способность сотрудничать с заинтересованными сторонами и выравнивать технологические решения с реальными клиническими рабочими процессами и результатами. Программы, такие как грант на образование руководителей медсестер в области технологий Карлен Керфут, который symplr создал в партнерстве с Фондом DAISY, существуют, чтобы обеспечить, чтобы больше медсестер имели доступ к такому виду подготовки.

Когда руководители медсестер имеют реальное место за столом, технология соответствует более тесно тому, как оказывается уход, принятие улучшается, административная нагрузка уменьшается, и безопасность и результаты ухода за пациентами улучшаются. Это вся суть.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить symplr.