З позаду сцени до передових позицій: Як штучний інтелект тихо переінакшує доступність пристроїв у системах охорони здоров’я

Що якби лікарні могли досягти майже ідеальної доступності пристроїв без зростання витрат і без того, щоб клініци не помітили зміни? Штучний інтелект (ШІ) вже робить це реальністю, прогнозуючи потреби у технічному обслуговуванні, покращуючи використання пристроїв та автоматизуючи розклад у спосіб, який зменшує тертя у процесах охорони здоров’я.

З більшою кількістю пристроїв, які підключені до мережі, можливості застосування штучного інтелекту та машинного навчання (МЛ) до управління технологіями охорони здоров’я розширюються швидко. Ці технології дадуть можливість командам клінічної інженерії забезпечити доступність медичних пристроїв, їх правильну роботу та легке знаходження в момент, коли вони потрібні. Оптимізація доступності пристроїв може запобігти втратам доходу для систем охорони здоров’я, а також покращити досвід пацієнтів, зменшуючи затримки або скасування.

Виклик доступності пристроїв

Незважаючи на свою важливу роль у забезпеченні якості медичної допомоги та максимізації доходу системи охорони здоров’я, доступність медичних пристроїв залишається постійним викликом. Фрагментовані системи, обмеження робочої сили та відсутність видимості запасів часто змушують клініків та команди клінічної інженерії витрачати цінний час на пошук пристроїв. Непередбачувані відмови пристроїв та простої можуть привести до скасування процедур, затримок у діагностуванні та втрат доходу. Системи охорони здоров’я можуть зменшити або усунути багато цих проблем, інтегруючи автоматизацію та технології, що працюють на штучному інтелекті, у процеси клінічної інженерії.

Зменшення несподіваних відмов та ушкоджень пристроїв

Зростання складності та підключення медичних пристроїв відкрило двері до інноваційних рішень, які можуть запобігти ушкодженню пристроїв та несподіваним відмовам. За допомогою дистанційної діагностики пристроїв можна виявити проблеми до того, як вони призведуть до відмов, зменшуючи простої та покращуючи використання активів.

Системи охорони здоров’я повинні розглянути можливість роботи з експертним партнером, який використовує аналіз на основі штучного інтелекту та виявлення подій для виявлення ранніх ознак проблем з обладнанням до того, як вони стануть видимими для людських техніків. Ці прогнозні системи безперервно моніторять пристрої 24/7. Коли виявляється ознака проблеми, система може проактивно надати рекомендації щодо усунення несправностей та автоматично запланувати технічне обслуговування навколо потреб пацієнтів. За допомогою передових прогнозних аналітичних даних технологія TRIMEDX допомагає відвернути щонайменше 1 000 випадків простою щороку. Це не тільки покращує загальну доступність пристроїв, але й автоматизоване технічне обслуговування забезпечує, що пристрої правильно обслуговуються, збільшуючи термін їх служби та максимізуючи вартість клінічних активів системи охорони здоров’я.

Крім того, аналіз на основі штучного інтелекту історії ремонту може виявити помилки, які відбуваються під час клінічного використання. Наприклад, неправильна очистка та обробка ультразвукових зондів може викликати тріщини лінз. Штучний інтелект може виявити ці закономірності та повідомити системи охорони здоров’я, якщо така сама помилка відбувається багаторазово. Організації можуть тоді реалізувати спеціальну підготовку для запобігання повторенню цих помилок. Це забезпечує, що пристрої, такі як ультразвукові зонди, залишаються робочими та доступними, зменшуючи витрати на заміну пошкодженого обладнання.

Покращення видимості та реального відстеження медичних пристроїв

Комплексний та точний огляд інвентарю медичних пристроїв є основою ефективного управління медичними пристроями та надійної доступності пристроїв. Крім того, системи охорони здоров’я витрачають близько 25% свого капітального бюджету на медичне обладнання, роблячи видимість та використання критичними для фінансової ефективності.

TRIMEDX виявила, що неточності інвентарю системи охорони здоров’я можуть бути такої високої, як 40%. Коли системи охорони здоров’я не мають видимості свого клінічного інвентарю, це призводить до неефективного використання наявних активів, збільшення операційних та капітальних витрат, а також втрачених можливостей для покращення часу роботи пристроїв та проходження пацієнтів. Штучний інтелект може покращити дані системи реального відстеження місцезнаходження пристроїв (RTLS) для пристроїв у фрагментованих системах.

Розширені технології відстеження медичних пристроїв роблять більше, ніж просто вказують місце розташування – вони надають інформацію про справжнє використання, допомагаючи системам охорони здоров’я визначити недостатньо використовувані активи, зменшити марнування та розблокувати значні фінансові заощадження. Розширені технології штучного інтелекту можуть забезпечити більш повні та надійні записи про пристрої та безперервно оцінювати активи на кількох об’єктах надання медичної допомоги. Інтелектуальні алгоритми можуть безшовно приймати дані RTLS, метрики продуктивності пристроїв, мережеву активність та розклад пацієнтів для визначення справжнього використання.

Ці відомості надають системам охорони здоров’я можливість розмістити кожен пристрій там, де він дає найбільшу цінність. Фрагментовані системи та неточні інвентарі часто призводять до того, що обладнання простоює в одному місці, тоді як воно терміново потрібно в іншому місці. Розмістивши кожен пристрій так, щоб він дав найбільшу цінність, організації можуть максимізувати свої капітальні інвестиції, зменшити непотрібні покупки та розблокувати значні операційні ефективності.

Моделі штучного інтелекту можуть проактивно передбачати потреби в обладнанні та забезпечити, що правильні пристрої доступні в потрібний момент. Це може усунути або зменшити необхідні затримки та втрати доходу через перенесені або скасовані процедури пацієнтів.

Безперебійна доступність підвищує задоволеність пацієнтів та дозволяє клінікам зосередитися на медичній допомозі, знаючи, що обладнання, яке їм потрібно, буде готове та функціонуватиме. Дослідження McKinsey виявило, що 20% часу медсестер можна оптимізувати за допомогою технологічної підтримки. Використовуючи ці інноваційні рішення, організації можуть забезпечити цільову службу, оптимізувати робочий процес техніків та розподіляти ресурси більш ефективно, забезпечуючи, що пристрої готові, коли вони потрібні, без надмірного розширення бюджету чи персоналу.

Підтримка людських ресурсів за доступністю пристроїв

Розширені інструменти, що працюють на штучному інтелекті, дозволяють біомедичним технікам зосередитися на стратегічних завданнях, автоматизуючи рутинну роботу, таку як паперова робота та повторювані ручні завдання. Коли команди клінічної інженерії мають доступ до автоматизованої документації, автоматизованих результатів тестів, розумної роботи замовлень та централізованої інформації про замовлення, вони можуть зосередитися на високоцінній роботі. Штучний інтелект також може синтезувати складові інструкції з експлуатації обладнання у конденсовані, діючі списки завдань, допомагаючи технікам швидко зрозуміти завдання та набувати знання на роботі.

Ці технології дозволяють клінічним інженерам перейти від ролі ремонтників до стратегічних партнерів, зосереджених на ризико-орієнтованому обслуговуванні та безперервному моніторингу продуктивності. Крім того, вони можуть розвивати нові компетенції в галузі аналізу даних, кібербезпеки та інструментів штучного інтелекту. Надання біомедичним технікам можливості зосередитися на повноцінній, проактивній роботі допоможе системам охорони здоров’я більш ефективно використовувати їхню експертизу для підтримання пристроїв у робочому стані.

Штучний інтелект вже трансформує той спосіб, яким команди клінічної інженерії керують медичними пристроями. Організації, які використовують рішення, що працюють на штучному інтелекті, побачать, як доступність стає більш передбачуваною, технічне обслуговування – більш проактивним, а операції – більш ефективними. Інтегруючи інтелектуальну автоматизацію у процеси клінічної інженерії, лікарні можуть забезпечити, що критичне обладнання буде робочим та доступним, коли це потрібно для надання медичної допомоги. Системи охорони здоров’я, які використовують потенціал штучного інтелекту, створюють більш стійке, економічне середовище охорони здоров’я, яке підтримує як операційні, так і фінансові цілі, а також покращує результати лікування пацієнтів.