AdventHealth внедряет ChatGPT for Healthcare для снижения административной нагрузки и ускорения клинических процессов

AdventHealth внедряет ChatGPT for Healthcare, чтобы снизить административную нагрузку и ускорить клинические рабочие процессы во всей системе. Автоматизируя трудоемкую документацию и вспомогательные задачи, команды ухода возвращают себе часы каждую неделю и позволяют клиницистам больше сосредоточиться на пациентах. Результат — не только операционная эффективность, но и расширенная клиническая емкость, более быстрый доступ к помощи и измеримое улучшение опыта пациентов.

Под давлением необходимости делать больше меньшими ресурсами

AdventHealth — это сеть больниц, работающая в девяти штатах и ежегодно обслуживающая миллионы пациентов. Как и многие крупные системы здравоохранения, она сталкивается с низкой маржинальностью, растущим спросом и усложняющейся административной средой.

Значительная часть этого давления проявляется в повседневных рабочих процессах. Врачи-эксперты, рассматривающие случаи для управления использованием ресурсов, часто тратят около 10 минут на каждый случай — не на одну задачу, а на последовательность шагов: чтение медицинских карт, выделение релевантных деталей, проверку критериев и подготовку структурированных обоснований. На сотнях или тысячах случаев это время быстро накапливается.

Нагрузка выходит далеко за пределы клинических ролей. Команды в финансах, HR, IT и других функциях тратят значительное время на подготовку документов, сводку информации и материалов, которые необходимы, но отнимают много времени. В результате многие работают в том, что руководители называют «режимом постоянных операций», с ограниченной возможностью заниматься более ценной работой.

При этом интерес к AI уже формировался внутри организации. Сотрудники экспериментировали с чат-ботами, хотя формальные политики ограничивали их использование.

«У нас были люди, которые очень хотели начать, но было и очень много тех, кто оставался в стороне, — говорит Rob Purinton, Chief AI Officer в AdventHealth. — Они не были уверены, как эффективно использовать AI в своей повседневной работе».

Adoption — это результат

Руководство AdventHealth рано пришло к выводу, что запуск отдельных пилотов не приведет к значимым изменениям. Ключевой задачей было обеспечить последовательное и безопасное использование в масштабах большой организации.

«Самая сложная часть AI в здравоохранении — заставить людей использовать его безопасно, последовательно и в масштабе, — говорит Purinton. — Мы рано приняли решение рассматривать adoption как сам продукт».

Это решение определило сам подход к внедрению. Вместо того чтобы позиционировать AI как автоматизацию, руководство представило его как способ уменьшить административную нагрузку и вернуть время клиницистам и сотрудникам.

«Мы не говорим об AI как об автоматизации. Мы говорим о возвращении времени, — говорит Purinton. — Если мы можем взять 10-минутный обзор и существенно сократить его — при сохранении качества — это емкость, которую мы можем вернуть нашим клиницистам».

AdventHealth также сделала adoption измеримым операционным показателем. Организация отслеживает количество сообщений на пользователя в рабочий день, исключая выходные и праздничные дни, чтобы создать стабильную базовую линию. Этот показатель контролируется и управляется как любой другой KPI, с регулярным рассмотрением целей и тенденций.

Чтобы масштабировать использование, система опиралась на доменные группы коллег по функциям, а не на крупные централизованные программы обучения. Например, финансовые команды работали с финансовыми командами, а HR — с HR, обмениваясь prompts, рабочими процессами и лучшими практиками, релевантными для своих функций.

Масштабное внедрение с OpenAI

По мере перехода от экспериментов к корпоративному развертыванию руководство ставило в приоритет инструменты, которые соответствуют требованиям здравоохранения к конфиденциальности, управлению и надежности.

«Мы выбрали OpenAI, потому что искали не демо, а корпоративную инфраструктуру, — говорит Purinton. — Возможности reasoning, структурированные выходные данные и механизмы governance дали нам уверенность в том, что это не просто ПО для повышения продуктивности. Это то, что мы могли ответственно масштабировать на уровне всей системы здравоохранения».

AdventHealth внедрила ChatGPT Enterprise, а затем ChatGPT for Healthcare, который обеспечил дополнительные защитные механизмы для регулируемых сред, включая защиту данных и поддержку соблюдения требований.

На решение также повлияли скорость инноваций и готовность к сотрудничеству.

«Нам действительно нравится быть ближе к границе того, что возможно, — говорит Purinton. — И мы видим, что OpenAI очень хорошо сотрудничает с нами, когда мы продумываем пилоты, развертывания и следующий шаг».

Перепроектирование рабочих процессов для клинических и операционных команд

Одним из самых ранних и наиболее измеримых сценариев использования стало управление использованием ресурсов.

С помощью ChatGPT for Healthcare врачи-эксперты могут генерировать структурированные сводки по медицинским картам пациентов, выделять релевантные клинические детали и готовить первоначальные обоснования. Окончательное решение по-прежнему остается за клиницистом, но время на сбор информации сокращается.

Организация измеряет эффект на основе системных данных, включая временные метки в электронных медицинских картах, а не на основе самооценок.

«Мы предпочитаем метрики, которые встроены прямо в процесс, — говорит Purinton. — Мы можем точно увидеть, на сколько минут улучшился показатель и является ли это изменение статистически значимым».

Помимо клинических процессов, похожие модели появились и в других подразделениях:

• Подготовка документов и планов начинается с первого черновика, а не с пустой страницы
• Политики и коммуникации преобразуются в структурированные, пригодные к использованию форматы
• Заметки и неструктурированная информация быстро сводятся в шаги к действию

Эти изменения сокращают циклы выполнения, уменьшают число итераций согласования и повышают согласованность результатов.

Измерение результатов через время и throughput

AdventHealth оценивает влияние AI по двум основным направлениям: adoption и производительность рабочих процессов.

В части adoption отслеживание ежедневного использования создало подотчетность и прозрачность того, как быстро AI становится частью повседневной работы.

В части рабочих процессов пилоты оцениваются по метрикам throughput, таким как время на задачу, время выполнения и объем обработанной работы. В управлении использованием ресурсов цель состоит в сокращении времени на рассмотрение при сохранении качества и последовательности.

В разных подразделениях команды отмечают:

• Сокращение времени, затрачиваемого на повторяющиеся задачи по документации и проверке
• Более быстрые сроки выполнения внутренних рабочих процессов
• Меньше циклов доработки благодаря более последовательным первым черновикам
• Рост емкости без увеличения штата

Организация часто называет эти преимущества «возвращенным временем», но руководство напрямую связывает это понятие с измеримыми результатами.

«Если вы берете задачу на 10 минут и делаете ее за две, и это происходит тысячу раз в неделю, это уже реальная емкость, — говорит Purinton. — Вопрос в том, как вы реинвестируете эту емкость».

Возвращение времени клиницистам и сотрудникам

Для AdventHealth ценность AI тесно связана с миссией оказания whole-person care. А это требует времени — времени для общения клиницистов с пациентами и семьями, а также времени для сотрудников, чтобы сосредоточиться на более ценной работе.

Один пример показывает эффект на уровне отдельного человека. Врач, который раньше по вечерам занимался документацией — часто это называют «pajama time», — смог завершать работу в обычные часы после изменений рабочих процессов с поддержкой AI.

«Он перестал брать работу домой, — говорит Purinton. — Он мог идти домой и быть рядом с семьей».

Такие истории укрепляют подход организации к AI как к инструменту снижения административной нагрузки, а не замены ролей.

Формирование основы для более широкого эффекта

На сегодняшний день основная часть измеримых результатов связана с сокращением времени, затрачиваемого на существующие задачи. AdventHealth рассматривает это как отправную точку.

Сейчас организация сосредоточена на расширении использования в таких областях, как доступ пациентов к помощи, clinical decision support и новые модели оказания медицинской помощи, сохраняя при этом прежний акцент на governance, измерениях и доверии.

По мнению руководства, главный урок заключается в том, что масштабирование AI зависит не столько от самой технологии, сколько от того, как ее внедряют и как люди начинают ею пользоваться.

«Adoption — это не “просто начните использовать продукт”. Это leadership change, — говорит Purinton. — Когда вы измеряете эффект, доказываете ценность и строите внедрение на доверии, именно тогда вы выходите за рамки пилотов».

Материал — перевод статьи с английского.

Оригинал: AdventHealth advances whole-person care with OpenAI