Ali Morin, Chief Nursing Informatics Officer tại symplr – Loạt bài phỏng vấn

Ali Morin, Chief Nursing Informatics Officer tại Symplr, là một nhà lãnh đạo về chăm sóc sức khỏe và công nghệ y tế với kinh nghiệm bao gồm chăm sóc bệnh nhân, hệ thống lâm sàng và thông tin y tế. Trước khi trở thành Chief Nursing Informatics Officer vào năm 2024, cô từng là Phó Chủ tịch về Thông tin Y tế tại symplr và từng giữ các vị trí lãnh đạo về thông tin y tế tại Halo, tập trung vào giao tiếp lâm sàng, triển khai và áp dụng. Trước đó, Morin đã làm việc trong lĩnh vực thông tin y tế và phân tích tại Bệnh viện Nhi Cincinnati và đã lãnh đạo các sáng kiến về tài liệu lâm sàng điện tử và đơn đặt hàng cung cấp điện tử tại Bệnh viện Nhi Boston. Kinh nghiệm của cô với tư cách là một y tá đã cho cô một cái nhìn lâm sàng về việc sử dụng công nghệ và thiết kế quy trình làm việc để giảm bớt gánh nặng hành chính và cải thiện việc cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe.

symplr là một công ty phần mềm hoạt động chăm sóc sức khỏe doanh nghiệp tập trung vào việc kết nối và đơn giản hóa các hệ thống hành chính và vận hành hỗ trợ việc cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe. Nền tảng Hoạt động dựa trên đám mây của công ty này kết hợp các khả năng bao gồm quản lý lực lượng lao động, dữ liệu và chứng chỉ nhà cung cấp, chất lượng và an toàn, giao tiếp lâm sàng và lịch trình bác sĩ, quản lý nhân tài, quản lý chi tiêu, tuân thủ, truy cập và quản lý hợp đồng, với mục tiêu thay thế các giải pháp điểm rời rạc bằng các quy trình và dữ liệu tích hợp hơn. Công ty cũng đang tích hợp trí tuệ nhân tạo trên toàn bộ nền tảng của mình để hỗ trợ tự động hóa và ra quyết định trong khi vẫn giữ nguyên quản trị dữ liệu chăm sóc sức khỏe cụ thể ở trung tâm của phương pháp tiếp cận của mình. symplr cho biết công nghệ của công ty được sử dụng bởi chín trong số mười bệnh viện tại Hoa Kỳ và hơn 400 kế hoạch chăm sóc sức khỏe tại Hoa Kỳ.

Bạn đã dành gần ba thập kỷ làm y tá, nhà lãnh đạo thông tin y tế và hiện là Chief Nursing Informatics Officer tại symplr. Nhìn lại hành trình đó, những sai lầm lớn nhất mà bạn đã thấy các công ty công nghệ mắc phải khi thiết kế AI cho y tá là gì, và kinh nghiệm trực tiếp của bạn đã định hình cách bạn tiếp cận phát triển AI như thế nào?

Chăm sóc sức khỏe đã từng ở đây trước. Hồ sơ sức khỏe điện tử đã hứa hẹn về hiệu quả, nhưng ban đầu, chúng thường tạo ra nhiều gánh nặng hành chính hơn vì các nhà lâm sàng tuyến đầu không được tham gia vào thiết kế hoặc triển khai các công cụ này. Tôi đã trải qua điều này trực tiếp với hồ sơ sức khỏe điện tử đầu tiên mà tôi sử dụng tại giường bệnh và lại khi các quyết định về quy trình làm việc được đưa ra trong phòng họp với rất ít sự công nhận trong các phiên thiết kế dành cho các nhà lâm sàng sẽ sử dụng chúng hàng ngày. Trí tuệ nhân tạo mang lại cho chúng ta cơ hội để làm đúng, nhưng chỉ khi chúng ta không lặp lại sai lầm đó.

Tôi bắt đầu sự nghiệp của mình hơn 25 năm trước với tư cách là y tá chăm sóc tích cực nhi khoa, và tôi đã dành hai thập kỷ qua trong lĩnh vực thông tin y tế. Tôi đã thấy cả hai mặt: làm thế nào công nghệ giúp đỡ khi nó được xây dựng với quan điểm và tham vấn của các nhà lâm sàng, và làm thế nào nhanh chóng nó trở thành nguồn gây khó chịu khi nó không được như vậy. Sai lầm mà tôi vẫn thấy là các tổ chức chăm sóc sức khỏe thiết kế các giải pháp cho quy trình làm việc mà họ nghĩ một y tá có, không phải môi trường thực tế, đầy những gián đoạn, ưu tiên cạnh tranh và những khoảnh khắc khi việc ghi chép và chăm sóc bệnh nhân xảy ra cùng một lúc.

Kinh nghiệm trực tiếp của tôi định hình một bài kiểm tra đơn giản mà tôi áp dụng cho mọi công cụ AI: Liệu nó có hỗ trợ có ý nghĩa cho công việc của y tá hay không, hay nó trở thành một thứ khác cạnh tranh cho sự chú ý của họ? Nếu nó là sau này, thì không quan trọng mô hình dưới đây tiên tiến như thế nào; nó chỉ là một ưu tiên cạnh tranh khác thêm vào gánh nặng công việc của y tá và cạnh tranh cho thời gian của họ.

Bạn thường lập luận rằng các nhà lâm sàng cần được tham gia trong suốt quá trình phát triển AI, không chỉ trong quá trình triển khai. Sự tham gia có ý nghĩa của nhà lâm sàng thực sự là gì, và tại sao nhiều sáng kiến AI trong chăm sóc sức khỏe vẫn làm sai điều này?

Sự tham gia của y tá trong quản trị công nghệ nên là một kỳ vọng cấu trúc, được xây dựng vào cách các tổ chức đánh giá và triển khai công nghệ từ đầu. Điều đó có nghĩa là đảm bảo y tá có mặt trong mọi bước – từ mua sắm đến triển khai đến đánh giá.

Lần đầu tiên một y tá nhìn thấy một giải pháp không nên là sau khi quyết định đã được đưa ra và nhân viên đã được đào tạo. Những y tá sử dụng các công cụ này hàng ngày sẽ xác định các thách thức và cơ hội mà quản lý, nhà phát triển và nhà cung cấp có thể không bao giờ nhìn thấy, chỉ vì với tư cách là các nhà lâm sàng, họ sống trong quy trình làm việc.

Hầu hết các sáng kiến AI trong chăm sóc sức khỏe làm sai điều này vì họ coi đầu vào lâm sàng là một điểm kiểm tra chứ không phải một quá trình liên tục. Thường thì, một y tá được yêu cầu cung cấp phản hồi trong quá trình trình diễn hoặc thử nghiệm, và điều đó được tính là “sự tham gia của nhà lâm sàng”. Sự tham gia thực sự trông giống như công việc tôi làm tại symplr, có mặt trong phòng khi chúng tôi thiết kế, phát triển và phát triển các giải pháp AI của mình. Sự tham gia của nhà lâm sàng cũng có thể được nhìn thấy trong các nhóm như Ủy ban Lãnh đạo, Đổi mới, Công nghệ và Chuyển đổi của AONL, hoặc Nhóm Làm việc của HIMSS về CNO / CNIO, nơi y tá định nghĩa các năng lực và quản trị mà các tổ chức chăm sóc sức khỏe sử dụng để đánh giá công nghệ; họ không chỉ phản ứng với những gì đã được xây dựng.

Giám đốc điều dưỡng có thể dành một phần lớn thời gian của họ để tạo và điều chỉnh lịch trình. Làm thế nào AI đang thay đổi cơ bản việc quản lý lực lượng lao động, và bạn đang thấy những cải thiện đáng kể nhất về hiệu quả và sự hài lòng của nhân viên ở đâu?

Công cụ lập lịch và quản lý lực lượng lao động dựa trên AI loại bỏ nhiều sự phức tạp vận hành đã gánh nặng cho các nhà lãnh đạo điều dưỡng. Các nhiệm vụ từng yêu cầu sự phối hợp thủ công vô tận, như xây dựng lịch trình, điều chỉnh nó theo thời gian thực và bao phủ các cuộc gọi cuối cùng, có thể ngày càng được tự động hóa thay vì tiêu thụ ngày của một nhà quản lý điều dưỡng.

Về mặt hiệu quả, chúng tôi có dữ liệu để thể hiện tác động. Ví dụ, với lịch trình tích hợp trong nền tảng lực lượng lao động hiện có của symplr, giải pháp kết hợp có thể dự báo nhu cầu nhân lực lên đến 120 ngày với độ chính xác 96%. Đó là một sự thay đổi có thể đo lường được, từ việc phản ứng, hàng ngày đến một cách tiếp cận cho phép các nhà lãnh đạo điều dưỡng và các nhà lâm sàng lên kế hoạch.

Nó khó hơn để liên kết sự hài lòng của nhân viên với lịch trình dự báo, nhưng y tá cảm thấy được hỗ trợ bởi các hệ thống xung quanh họ có xu hướng ở lại trong nghề lâu hơn. Hội đồng Quốc gia về Hội đồng Điều dưỡng cho biết rằng trong số các y tá cho biết họ có ý định rời khỏi nghề trong năm năm tới, 41,5% đã trích dẫn căng thẳng và kiệt sức là nguyên nhân, với gánh nặng công việc, thiếu nhân viên và lương thấp không đủ theo sau là những lý do hàng đầu khác. Khi lịch trình nhân viên ngừng tiêu thụ ngày của một nhà quản lý, và các khoảng trống được dự kiến trước, đó là loại thay đổi tích cực có thể ảnh hưởng đến cách mọi người cảm nhận về công việc của mình.

Dự báo nhân lực hứa hẹn sẽ dự đoán sự thiếu hụt trước khi chúng trở thành khủng hoảng. Những tín hiệu dữ liệu nào đang chứng minh là có giá trị nhất, và bạn đảm bảo những mô hình này hỗ trợ y tá thay vì chỉ tối ưu hóa chi phí lao động?

Các tín hiệu quan trọng nhất là những tín hiệu tiết lộ một khoảng trống trước khi tình huống trở nên cấp thiết, như cách xa các ca được lấp đầy và cách thường xuyên một đơn vị dựa vào các khuyến khích cuối cùng để bao phủ một ca. Bellin Health là một ví dụ tốt. Một khi nhóm lâm sàng của nhà cung cấp có cái nhìn tổng quan về các ca mở và khoảng trống bao phủ, đội đã lấp đầy 65% ca hai tuần hoặc hơn trước và 80% trong vòng một tuần, thay vì vội vàng vào phút cuối để đóng các khoảng trống nhân lực.

Cách để giữ cho các mô hình trung thực là bằng cách đo lường nhiều hơn chi phí. Lịch trình dự báo đã giúp Bellin Health tiết kiệm hơn một triệu đô la chi phí lao động. Nhưng điều quan trọng đối với y tá của họ là 80% ca được lấp đầy sớm. Một mô hình được xây dựng với đầu vào của y tá vượt ra ngoài hiệu quả, an toàn và dự đoán để có tác động tích cực đến sự hài lòng của y tá.

Chăm sóc sức khỏe đã chứng kiến nhiều lần triển khai công nghệ làm tăng gánh nặng hành chính thay vì giảm bớt. Những công cụ AI nào mà y tá chấp nhận thay vì chống lại, và chúng trở thành nguồn gây khó chịu?

Các công cụ mà y tá chấp nhận là những công cụ phai vào nền. Ví dụ, tài liệu tự viết khi một y tá vẫn hiện diện hoàn toàn với bệnh nhân, hoặc các quy trình làm việc loại bỏ các nhiệm vụ lặp đi lặp lại thay vì thêm các màn hình mới để kiểm tra. Các công cụ trở thành nguồn gây khó chịu thường được triển khai mà không được dựa trên cách y tá làm việc, thay vào đó thêm vào số lượng các mục mà y tá phải xem xét, nhấp hoặc kiểm tra lại trong khi chăm sóc bệnh nhân.

Nó phụ thuộc vào tính minh bạch và phù hợp. Khi lãnh đạo minh bạch về những gì một công cụ làm và tại sao, và nó được xây dựng xung quanh các quy trình làm việc thực tế chứ không phải phiên bản lý tưởng, thì kết quả là thực sự – nhiều thời gian hơn cho chăm sóc bệnh nhân, nhiều thời gian hơn cho tư duy quan trọng và nhiều khả năng hơn để hướng dẫn các y tá mới. Nhưng khi nó không phải như vậy, công nghệ trở thành một chướng ngại vật trong một công việc đã đòi hỏi cao.

Làm thế nào các chu kỳ phát triển AI tiếp tục tăng tốc, bạn có lo lắng rằng các tổ chức chăm sóc sức khỏe có thể ưu tiên tốc độ hơn là xác nhận lâm sàng? Những biện pháp phòng ngừa nào nên tồn tại trước khi các hệ thống AI được tích hợp vào môi trường chăm sóc bệnh nhân?

Đúng, sự tập trung vào tốc độ hơn là xác nhận là một mối quan tâm thực sự. Tốc độ phát triển AI nhanh, và các yêu cầu quy định và an toàn của chăm sóc sức khỏe tồn tại vì lý do tốt. Các tổ chức làm đúng điều này coi xác nhận lâm sàng và quản trị của y tá là một phần của quá trình thiết kế từ ngày đầu, không phải là thứ được thêm vào trước khi ra mắt để thỏa mãn một danh sách kiểm tra.

Đối với tôi, biện pháp phòng ngừa cơ bản là y tá và các nhà lâm sàng tuyến đầu khác đang đánh giá các công cụ này trước khi chúng chạm vào chăm sóc bệnh nhân. Ngoài ra, các hệ thống y tế cần tính minh bạch về những gì một hệ thống đang làm, và một quy trình rõ ràng để các nhà lâm sàng báo hiệu khi nào có điều gì đó không hoạt động. Các cấu trúc quản trị quốc gia, như những cấu trúc được xây dựng bởi các nhóm ngành như AONL và HIMSS, cung cấp cho các tổ chức một khuôn khổ có thể hành động thay vì để mỗi hệ thống y tế tự giải quyết vấn đề này một mình.

Beyond lịch trình, bạn tin rằng AI có tiềm năng chưa được khai thác lớn nhất để giảm kiệt sức trong số y tá trong khi cải thiện kết quả bệnh nhân trong năm năm tới?

Tài liệu là nơi tôi vẫn thấy nhiều nhất cơ hội để phát triển. Các công cụ môi trường chỉ mới bắt đầu ghi lại những khoảnh khắc chăm sóc ở giữa mà đã từng không được ghi lại. Có nhiều đất để bao phủ trong vài năm tới, cả về việc mang lại thời gian cho y tá và xây dựng một hồ sơ hoàn chỉnh hơn về những gì đã xảy ra trong một cuộc gặp gỡ bệnh nhân.

Đầu tư ảo là một lĩnh vực khác có nhiều cơ hội thực sự để phát triển. Hiện tại, nó chủ yếu được sử dụng cho giáo dục bệnh nhân, tài liệu nhập viện, lập kế hoạch xuất viện và theo dõi từ xa. Cơ hội lớn hơn là mở rộng hỗ trợ này, để nhiều y tá hơn có thời gian để tập trung vào bệnh nhân trước mặt họ thay vì giấy tờ xung quanh họ. Điều quan trọng cần lưu ý, tuy nhiên, là các công cụ môi trường và đầu tư ảo không thể thay thế phán đoán của một nhà lâm sàng. Công nghệ chỉ loại bỏ các nhiệm vụ đang cạnh tranh im lặng với nó.

Nhìn về tương lai, bạn sẽ đưa ra lời khuyên gì cho các nhà điều hành chăm sóc sức khỏe muốn xây dựng các chiến lược AI mà y tá sẽ ủng hộ thay vì chống lại, và vai trò của lãnh đạo điều dưỡng nên đóng vai trò gì trong việc định hình thế hệ AI lâm sàng tiếp theo? 

Lời khuyên của tôi là hãy tham gia y tá vào mua sắm công nghệ, triển khai và đánh giá từ đầu. Y tá làm việc với các công cụ này hàng ngày sẽ xác định các thách thức và cơ hội mà những người khác có thể không bao giờ nhìn thấy. Ngoài ra, hãy đầu tư vào việc phát triển lãnh đạo kỹ thuật số ngay bây giờ, không phải vài năm từ bây giờ. Chúng ta không thể mong đợi các nhà lãnh đạo điều dưỡng đưa ra quyết định công nghệ phức tạp mà không cung cấp cho họ các công cụ hoặc kiến thức để làm điều đó.

Vai trò của lãnh đạo điều dưỡng là đảm bảo sự tham gia lâm sàng là có chủ ý, không phải ngẫu nhiên. Thông qua công việc của tôi trong ủy ban AONL, chúng tôi đã xác định các năng lực kỹ thuật số mà các nhà lãnh đạo điều dưỡng cần: kỹ năng kỹ thuật số, khả năng hợp tác giữa các bên liên quan và khả năng sắp xếp các quyết định công nghệ với các quy trình làm việc lâm sàng thực tế và kết quả. Các chương trình như Học bổng Giáo dục Lãnh đạo Điều dưỡng Karlene Kerfoot về Công nghệ, mà symplr đã tạo ra cùng với Quỹ DAISY, tồn tại để đảm bảo nhiều y tá hơn có quyền truy cập vào loại chuẩn bị đó.

Khi các nhà lãnh đạo điều dưỡng có một vị trí thực sự tại bàn, công nghệ phù hợp hơn với cách chăm sóc được cung cấp, việc áp dụng cải thiện, gánh nặng hành chính giảm bớt và an toàn bệnh nhân và kết quả cải thiện. Đó là toàn bộ điểm.

Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập symplr.