Informazioni sull'autore Orlando Agrippa ha oltre 10 anni di esperienza come leader e CIO nel servizio sanitario nazionale del Regno Unito, con un focus impeccabile sulla fornitura di sistemi clinici, sulla business intelligence e sull'analisi. Orlando ha trascorso del tempo a comprendere il sistema sanitario statunitense e ha lavorato in Australia come direttore della trasformazione dell'analisi. Con una comprovata esperienza nel miglioramento del successo esecutivo in organizzazioni del settore pubblico e privato di varia scala e complessità. È ampiamente riconosciuto che l’intelligenza artificiale sta per rivoluzionare molti settori, nonostante esistano ancora preziosi esempi pratici del suo successo. Allora come può questa promettente tecnologia essere all’altezza di questo clamore? Per me è chiaro che per mantenere questa promessa, essa deve essere utilizzata per fare una differenza reale e positiva in modi che trasformino la vita e portino benefici fondamentali alla società. Alcuni settori sono più avanzati nell’applicazione di questa tecnologia: vendita al dettaglio e produzione, ad esempio, hanno preso l’iniziativa, utilizzando l’intelligenza artificiale per migliorare l’esperienza del cliente o affidando all’uomo i compiti più ingrati per ottimizzare la propria efficienza. Tuttavia, è probabile che questo nuovo approccio affronti alcune delle questioni sociali più persistenti in altri settori, in particolare in quello farmaceutico e sanitario, dove il focus della valutazione e della cura del paziente deve essere cambiato. La percezione è che le industrie, a tutti i livelli e in molti settori di attività, siano sul punto di rivedere completamente il loro modo di operare e presto si struttureranno in modo completamente diverso. Attualmente, il 40% delle aziende ritiene che il proprio modello di business semplicemente non esisterà più nei prossimi cinque anni. Il trasferimento di questo sentimento al settore sanitario e i potenziali benefici non sono solo entusiasmanti, ma davvero trasformativi. Consideriamo le riammissioni ospedaliere: la sfida continua per gli operatori sanitari e spesso il risultato del bilanciamento tra efficienza e servizio al cliente.
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La sfida della riammissione.
Ciò potrebbe essere considerato controverso, ma gli ospedali nella loro forma più elementare sono molto simili agli hotel o alle fabbriche. Devono lavorare in modo efficace per inserire le persone nel sistema, concentrarsi sulla fornitura dei processi più convenienti ed essere strettamente collegati a ciò, offrendo la migliore esperienza al cliente. Uscire dall'ospedale il più rapidamente possibile non è solo un vantaggio per l'ospedale, ma è ciò che la maggior parte dei pazienti desidera davvero. Ma c’è un buon equilibrio. Rilasciare le persone troppo presto ha effetti devastanti sul paziente e sull’ospedale. I pazienti dimessi troppo presto verranno riammessi, alcuni con complicazioni più gravi di prima, aggravando il carico. Ma gli operatori sanitari sono sottoposti a un’enorme pressione per mantenere il flusso di pazienti al fine di ridurre il numero di letti bloccati o di pazienti bloccati, persone che rimangono negli ospedali più a lungo di quanto dovrebbero. Quando questa pressione fa sì che un paziente venga dimesso anticipatamente, l'impatto sulla fiducia è enorme e l'esperienza dell'ospedale è discutibile. Consideriamo ancora la metafora dell'albergo e della fabbrica. Qual è il costo della perdita di fiducia quando un gran numero di automobili vengono richiamate a causa di un problema di processo in una fabbrica? Inoltre, qual è l’impatto sull’esperienza del cliente se qualcuno si affretta a fare il check-in al termine di una vacanza da sogno?In che modo l’intelligenza artificiale può aiutare?
Usare la tecnologia dell’intelligenza artificiale come assistente in queste circostanze può fare la differenza. Sfruttando la grande quantità di dati disponibili sui pazienti, gli ospedali hanno la capacità di implementare algoritmi avanzati per prevedere l’impatto di diverse circostanze che gli operatori sanitari diventano più abili nel gestire. In questo modo, l’intelligenza artificiale e il machine learning risultano essere uno strumento indispensabile per mantenere il flusso dei pazienti. Ha la capacità di prevedere l’impatto dei dati demografici dei pazienti sulla velocità con cui si evolveranno nel sistema, consentendo agli ospedali di disporre di risorse adeguate ed evitare anche picchi di domanda o potenziali problemi. piuttosto che reagire alle circostanze. . Naturalmente, è difficile battere gli anni di esperienza clinica e competenza utilizzati dagli operatori sanitari per valutare le condizioni fisiche dei pazienti, prendendo decisioni strategiche sull'assegnazione dei letti e sulla futura guarigione. Detto questo, l’utilizzo dell’apprendimento automatico per elaborare gli stessi dati e aiutare i medici a tutti i livelli fornisce una migliore comprensione del percorso del paziente. Consente ai professionisti di concentrarsi sulla fornitura del trattamento migliore e di prendere decisioni strategiche, sulla base di dati a cui non avrebbero mai avuto accesso prima. Alcuni ospedali pionieristici stanno già sviluppando partnership strategiche con aziende e fornitori abilitati all’intelligenza artificiale. Tuttavia, nelle discussioni con i miei colleghi del Servizio Sanitario Nazionale, è chiaro che non si capisce cosa ciò effettivamente comporti e come implementarlo con budget sempre più ridotti. Con circa 1 milione di pazienti che transitano ogni giorno attraverso il servizio sanitario nazionale e 4,3 milioni di persone in attesa di cure, mantenere questa struttura funzionante senza intoppi è un compito che deve essere intrapreso su larga scala. La pressione per inserire le persone nel sistema sta crescendo rapidamente e, di conseguenza, le riammissioni stanno diventando più frequenti. Ciò non solo determina un’esperienza negativa per il paziente, ma esercita anche una maggiore pressione sul sistema. Contribuire a risolvere questo problema trasformerà letteralmente la vita e porterà benefici alla società.
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