Röportajlar
Jim Szyperski, CEO, Acuity Behavioral Health – Interview Series
Jim Szyperski Acuity Behavioral Health’ın CEO’sudur, bu şirket veri odaklı yenilikler yoluyla hastane içi psikiyatrik bakımı yeniden tanımlamaktadır. Acuity, lider sağlık sistemleriyle işbirliği içinde geliştirilen yeni bir kategori olan -Davranışsal Sağlık Operasyonel Zekası- yaratmıştır. Davranışsal Sağlık Açıklık Endeksi (BHAI) ve Acuity Insights platformu, sağlayıcıların daha tutarlı, verimli ve etkili bakım sunmasına yardımcı olmak için AI ve gerçek zamanlı EHR entegrasyonunu kullanır. Platform, hastanelerin hasta sonuçlarını iyileştirmesine, personel dağıtımını optimize etmesine ve mali sürdürülebilirliği sağlamasına olanak tanır.
Federal ve eyalet düzeyindeki recent fon kesintilerini açıklayabilir misiniz? Toplum klinikleri ve hastane içi psikiyatri birimleri nasıl etkileniyor?
Kuşkusuz, zaten ulusal düzeyde personel ve finansman yetersizliği yaşayan davranışsal sağlık programlarından önemli fonlar kesiliyor. Gördüğümüz şey, simplemente sorunların eyaletlere kaydırılması ve net bir çözüm olmaması. Etki, zaten aşırı yüklenmiş acil hizmetlere, acil servislerine ve yerel hastanelere direkt olarak düşüyor, çünkü insanlar tedavi için başka yere başvurmak zorunda kalıyor.
Son HHS personel azaltmaları özellikle endişe verici, çünkü bunlar kritisal ajansları etkiliyor, bunlar arasında SAMHSA, CDC ve NIH gibi mental sağlık ve madde kullanımı programlarını destekleyen kurumlar yer alıyor. Bu kesintiler, yıllarca uzmanlık gerektiren personelin kaybını意味 ediyor ve recent ilerlemeleri, örneğin aşırı dozda ölüm oranlarının azaltılmasını tehlikeye atıyor. Federal kesintileri eyalet düzeyindeki azaltmalarla birleştirdiğinizde, en savunmasız nüfusun temel bakıma erişiminin kaybına yol açan bir mükemmel fırtına yaratıyorsunuz, bu da ülke genelinde devam eden mental sağlık, aşırı doz ve intihar krizleri sırasında meydana geliyor.
Hastane içi psikiyatrik bakım neden bu kadar uzun süre “bulanık ve optimize edilmemiş” tıbbın alanlarından biri olarak kaldı?
Hastane içi psikiyatrik bakım, onlarca yıldır tıbbi-cerrahi eşdeğerlerinden geri kalmıştır. Bunun birden fazla nedeni vardır. İlk olarak, konuma göre değişen subjektif değerlendirmelere çok fazla güveniyoruz. Yüksek derecede varyasyon ve kabul görmüş, nicel modellerin olmaması, iyi uygulamaların evrimleştiği kullanılabilir verilerin birleştirilmesini engellemiştir. Böylece, diğer tıbbi uzmanlıkların net tanı kriterleri ve tedavi protokolleri olmasına rağmen, hastane içi psikiyatri “çıkış yolu” bulamamış ve hasta açıklığını ve ilerlemeyi nicel olarak ölçebilecek etkili bir model olmadan kalıyor.
Ek olarak, hastane içi psikiyatri, ödeme merdiveninin en altında yer alıyor. Mevcut ödeme modelleri, yalnızca günde bir ödeme planına dayalı olarak psikiyatrik bakımı düşük değerlendirmekte ve personel artırımı veya yeni teknoloji uygulamalarını teşvik etmemektedir. Mevcut durumda, hastane içi psikiyatri birimleri genelde hizmet sunma maliyetlerinin yalnızca %65’ini karşılayabiliyor. Sonuç olarak, hastaneler sürekli olarak aşırı finansal baskı altında çalışıyor ve bu, hasta sayısıyla birlikte personel eksikliği ve kötü finansmanla birlikte sürdürülemez bir ortam yaratıyor. Bu ortam sürdürülemez. Maalesef, temel bir Referans noktasının, artımsal masrafları ölçmek ve nicel olarak ifade etmek için bir modelin olmaması, bu durumun değişme olasılığını düşük tutuyor.
Son olarak, mental sağlık etrafındaki sürekli stigma, diğer tıbbi alanlara kıyasla yatırım ve ilgiyi sınırladı. Pandemi mental sağlığı geniş bir konuşma konusu haline getirdi, ancak basit gerçek, bu önemli konuşmaların büyük ölçüde sadece konuşmalar olarak kaldığı ve mental hastalık tedavisinde sistematik bir değişiklik olmadığıdır. Bu faktörlerin kombinasyonu, hastane içi psikiyatrik bakımı ve bu hastaları tedavi eden çok bağlı hemşireleri ve personeli, eski yöntemlerle ve sınırlı veri ile “çıkış yolu” bulamayan bir durumda bırakıyor. Bu precisly, Acuity’nin çözümünü sunduğu boşluktur.
Davranışsal Sağlık Operasyonel Zekası (BHOI) olarak adlandırılan yeni bir kategori tanıttınız. Bu tam olarak nedir ve geleneksel sağlık analitiklerinden nasıl farklı?
Davranışsal Sağlık Operasyonel Zekası (BHOI), hastane içi psikiyatrik bakımın yönetiminde tamamen yeni bir yaklaşımdır. BHOI, geleneksel davranışsal sağlık yöntemlerinin tam bir yeniden yazılmasıdır, bunlar genellikle geriye dönük, parçalı ve psikiyatrik ortam için tasarlanmayan tıbbi-cerrahi nüfus modellerinden türetilmiştir.
Nüfus modellerinin aksine, BHOI, bakım sunumunu standardize etmek, ölçmek ve optimize etmek için AI destekli bir çerçeve sağlar. Bu, hastane içi psikiyatri ve genel olarak davranışsal sağlık hizmetleri için özel olarak geliştirilmiş bir klinik operasyon sistemidir. BHOI, hemşire yöneticilerine ve yöneticilere kapsamlı hasta ve birim açıklık puanları sağlar, bu da operasyonel kararlar hakkında doğru bilgi verir ve önerilerde bulunur. BHOI, hasta ve personel güvenliğini artırmak, operasyonel verimliliği artırmak ve daha yüksek ödemeleri sağlamak için eyleme geçirilebilir veri sağlar.
Kısaca, BHOI, tüm davranışsal sağlık ekosistemi boyunca ortak bir dil ve ölçüm sistemi oluşturur. Bu standardizasyon, davranışsal sağlık hizmetlerinin performansını benchmarklamak, iyi uygulamaları tanımlamak ve sürekli olarak geliştirmesine olanak tanır, bu da daha önce mümkün olmayan şekillerde gerçekleşir.
BHOI nasıl çalışır ve AI bu süreçte hangi rolü oynar?
BHOI platformu iki ana unsurdan oluşur:
- Davranışsal Sağlık Açıklık Endeksi (BHAI), hasta açıklığının 1-100 ölçeğinde geçerli ve kapsamlı bir ölçümü ve puanlaması, ve
- Acuity INSIGHT, Elektronik Sağlık Kaydı (EHR) sisteminde yakalanan ilgili veri akışlarının bir diziyle birlikte açıklık puanlarını birleştiren ve analiz eden AI modellerimiz.
Hem BHAI hem de INSIGHT, ülkemizin önde gelen sağlık sistemleriyle, özellikle Yale New Haven Health ile işbirliği içinde, BHOI’nin klinik olarak doğru, ilgili ve profesyoneller tarafından güvenilen bir şekilde geliştirilmesi için özel olarak oluşturuldu.
EHR sistemleri gibi Epic ile platformunuzun entegrasyonu nasıldır? Klinik karar almaya etkisi nedir?
EHR sistemleriyle entegrasyon, hemşire personelinin klinik akışına hızla ve sorunsuz bir şekilde entegre edilir. Belirli nicel veriler, hasta kaydından direkt olarak flowsheet aracılığıyla erişilir ve iki kısa nitel hemşire girişi ile birleştirilir. Bu veri, EHR’den我们的 bulut platformumuza gönderilir ve bir saniye içinde geri döndürülerek, hemşire yöneticilerine ve hastane yöneticilerine, hasta durumunu değerlendirmek için doğru ve şeffaf bir temel sağlar.
EHR entegrasyonu ayrıca daha bilgilendirilmiş tedavi planlamasını sağlar. Doğru açıklık ölçümüyle, hemşire yöneticileri, bakım ekibi müdahalelerini hasta ihtiyaçlarına daha iyi eşleştirebilir ve bu müdahalelerin beklenen şekilde çalışıp çalışmadığını izleyebilir, bu da kaynak dağıtımını dramatik olarak iyileştirir. Hemşire yöneticileri, keyfi hasta-hemşire oranlarına göre değil, gerçek hasta açıklığına göre personel atar, böylece en kritik hastalara uygun dikkat gösterilirken, daha az kritik hastalar için gereksiz personel atanması önlenir. Erken benimseyenler, Pine Rest Christian Mental Health Services, Cone Health ve Tanner Health gibi, günlük operasyonlarında bu faydaları zaten görmeye başladılar.
AI destekli Acuity Insights platformunuz nasıl personel ihtiyacını öngörüyor ve yanmayı önlemeğe nasıl yardımcı oluyor?
Acuity Insights platformumuz, davranışsal sağlık hizmetlerinin en.persistent sorunlarından birini – personel seviyelerini gerçek hasta ihtiyaçlarına eşleştirmeyi – ele alır. Platform, histórik desenleri, güncel açıklık verilerini ve dış faktörleri analiz ederek personel gereksinimlerini şaşırtıcı bir doğrulukla öngörür. Sonunda, personel sürekli olarak yanlış hesaplanan hasta ihtiyaçları veya hemşire eksikliği nedeniyle aşırı çalıştırıldığında, yanma kaçınılmazdır. Platformumuz, hemşire yöneticilerine ve yöneticilere, öngörülen açıklık seviyelerine göre, yalnızca nüfus sayılarına göre değil, her vardiya için doğru personel dağılımını öngörme olanağı sağlar.
Sadece sayılar değil, hemşirelerin gerçek zamanlı girişleri, platformun hasta açıklık puanlarının hesaplanmasındaki önemli bir unsurdur. Ayrıca, BHOI, hangi özel hemşire beceri ve uzmanlıklarının gerekli olacağını analiz eder, bu da hemşire yöneticilerinin daha stratejik personel dağıtımını sağlar, hatta yöneticileri potansiyel stres noktalarına veya yüksek açıklık nedeniyle personel yorgunluğu riski taşıyan birimlere uyarır.
Sonuç, daha dengeli iş yükleri, azaltılmış fazla mesai, uygun personel seviyeleri, güçlendirilmiş hemşire personeli ve bu adanmış sağlık profesyonelleri için daha sürdürülebilir bir çalışma ortamıdır.
Acuity sisteminizin şu anda en güçlü öngörücü yetenekleri nelerdir?
Şu ana kadar BHOI’nin en etkili öngörücü yeteneği, INSIGHT aracılığıyla gerçekleşir, bu da içimizde “Sorting Hat” olarak adlandırılan bir AI aracıdır. Sorting Hat, geniş veri setlerimizi analiz ederek ve her bir hastanın ertesi gün benötireceği müdahale seviyesini %90’ın üzerinde doğru bir şekilde öngörür. Ayrıca, Sorting Hat, hemşire iş yükünü, hasta sayısı, hasta açıklık puanları ve hemşire beceri setleri tarafından önerilen daha dengeli ve adil vardiya atamalarını belirlemek için öngörülerde bulunur, bu da yanmayı azaltmaya ve personel devir oranını düşürmeye yardımcı olur.
Davranışsal sağlık hizmetlerinde AI, subjektif değerlendirmeleri tamamen yerine getirebilir mi yoksa her zaman bir destek aracı olarak kalacak mı?
BHOI, şiddetli mental hastalık (SMI) yaşayan hastaları tedavi eden hastane içi psikiyatri için bir klinik operasyon sistemidir. Hastane içi bakım, psikiyatrik bakımın Yoğun Bakım Üniteleridir ve bu sık sık değişken ortamda, hasta ve personel güvenliği için, AI’ın bir destek aracı olarak kullanılması gerektiğini düşünüyorum. İnsan bağlantısı, hemşireler ve hastalar arasında, etkili hastane içi tedavi için temel olarak kalır ve benim görüşüme göre, AI bu nüanslı anıyı yeniden üretemez.
AI, subjektif değerlendirmeleri objektif, tutarlı ölçümlerle destekleyerek ve geliştirerek mükemmel bir şekilde iş görür. AI, ortak bir dil sağlar ve insan gözlemi ile açık olmayan veya belirgin olmayan kalıpları tanımlar. Bu kalıpları tanımlayarak, AI gelecekteki senaryoları önerebilir, bu da hasta ihtiyaçları, uygun hemşire atamaları, daha verimli yatak kullanımı vb. hakkında klinik kararları bilgilendirecektir. Bu, hastane içi operasyonlarına büyük verimlilik ve dolayısıyla mali fayda sağlar, hasta kabulünden başlayarak hasta yaşam döngüsünün her aşamasına kadar.
Bu platformu ulusal düzeyde genişletirken, düzenleyici, etik veya teknolojik hangi zorlukları öngörüyorsunuz?
Platformumuz, klinisyenler ve ülkemizin önde gelen davranışsal sağlık kurumlarından uzmanlar tarafından, davranışsal sağlık hizmetlerinde hasta bakımında bir boşluğu doldurmak için yeni bir kategori ve hasta sınıflandırma sistemi olarak oluşturuldu. Bunu yaparken, HIPAA ve düzenleyici zorluklar, özellikle gizlilik ve uyum ile ilgili olarak, temel ilkeler olarak dikkate alındı. Tasarım olarak, BHOI kişisel bilgileri (PHI) saklamaz, yalnızca tanımlanamayan verileri saklar ve tüm güvenlik protokollerine uyar. Sürekli olarak müşterilerimiz ve hemşire kullanıcılarımızla diyalog halindeyiz ve ürün yol haritamıza geri bildirimlerini ve fikirlerini entegre etmek için ağır bir şekilde yatırım yapıyoruz.
Teknik olarak, platform tüm büyük EHR’lerle uyumlu ve adapte edilebilir, ve uygulama ekiplerimiz hastane içi psikiyatri gerçek ortamında klinisyenler ile yan yana çalışır. Belki de endüstri kategorisi oluşturmanın en önemli zorluğu, özellikle karmaşık sağlık hizmetleri dünyasında, değişim yönetimidür. Yeni teknoloji hakkında farkındalık yaratmak ve sağlık liderlerine BHOI’nin ROI’unu ve nasıl olumlu şekilde hemşire personeline veya departman KPI’larına etki edeceğini anlamalarına yardımcı olmak zaman alır ve dikkatlice ve şeffaf bir şekilde ele alınır. Hastanelerin BHOI’yi, subjektif değerlendirmelere bağımlı bir alanda veri odaklı bir yaklaşım olarak benimsediğini gördük. Sağlık sistemi ortaklarımızla işbirliği içinde geliştirdiğimiz model, klinisyenler tarafından gerçekten kullanılmasını istedikleri bir BHOI platformunun temelini oluşturur.
Eğer Acuity gibi platformlar norm haline gelirse, hastane içi psikiyatrik bakımın geleceği nasıl görünüyor?
Öncelikle, mental sağlık hizmetleri SAĞLIK hizmetleridir, nokta. Bu, bir aile üyesi veya arkadaşının mental hastalık çekmesi nedeniyle herkes tarafından tamamen anlaşılır bir gerçektir. Mental sağlığımız ve fiziksel sağlığımız iç içe geçmiştir. Ne yazık ki, sağlık sistemimiz bu prensibe dayanarak geliştirilmedi ve sadece recent yıllarda, büyük ölçüde pandemi tarafından tetiklenen, mental sağlık konuşmaları sağlık hizmetleri konuşmalarının düzenli bir konusu haline geldi. Ancak konuşma ve eylem çok farklıdır ve davranışsal sağlık hizmetlerinde, konuşmaların ötesine geçmek, tanınmadan eyleme geçmek çok önemlidir.
Fiziksel sağlık, on yıllarca süren veri toplama, analiz ve modelleme yoluyla faydalanmıştır. Kardiyoloji, nefroloji, onkoloji gibi alanlardaki mucizevi ilerlemeler, zaman içinde araştırmalar ve rafinasyon yoluyla evrimleşen iyi uygulamalar tarafından sürüklendi. Bu, davranışsal sağlık hizmetlerinde gerçekleşmedi, çünkü bu, gizli bir varoluş yaşadı.
“Parite” terimi, davranışsal sağlık hizmetleri sağlayıcıları tarafından genel sağlık hizmetleriyle karşılaştırmalar bağlamında sıkça kullanılır. Ancak parite, mali olarak eşit bir oyun alanını ima eder ve bu, davranışsal sağlık hizmetlerinin diğer tıbbi uzmanlıklar gibi veri odaklı, standardize ve optimize edildiği zaman gerçekleşebilir. BHOI, eşitlik doğrultusunda net bir yol oluşturmak için ilk adımdır. Bu, hastane içi psikiyatri için kullanılan, valide ve nicel bir modeldir, bu da hastanelerin verimliliği, personel elde tutma ve mali gerekçelendirme için eyleme geçirilebilir veri ve içgörüler sağlayarak, oyun alanını eşitlemeye yardımcı olabilir.
Hastane içi psikiyatri birimleri, sürdürülemez bir yol yerine, mümkün olduğunca çabuk sürdürülebilirliğe doğru ilerlemelidir. Mevcut durum, aşağı yönlü bir yol продолжuje ve sürdürülemez. Daha iyi kaynak dağıtımı, optimize edilmiş hastane kalma süreleri ve iyileşmiş hasta sonuçları, nicel ölçümler ve sonuçlar, veri odaklı modeller gerektirir, bu da davranışsal sağlık hizmetleri için daha sağlıklı bir mali tablo oluşturur. Ve zaman bizim arkadaşımız değil, “so let us not talk falsely now, the hour is getting late”.
Harika bir röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi öğrenmek isteyen okuyucular Acuity Behavioral Health adresini ziyaret edebilir.
