AdventHealth OpenAI అమలు వల్ల పరిపాలనా పని 80% తగ్గిందని చెబుతోంది

ఒక పెద్ద ఆసుపత్రి వ్యవస్థ AI స్వీకరణను ఒక ఆపరేషనల్ rollout సమస్యగా చూస్తోంది

AdventHealth, పరిపాలనా భారాన్ని తగ్గించడానికి, క్లినికల్ ప్రక్రియలను సరళీకరించడానికి, మరియు సిబ్బంది సమయాన్ని ఎక్కువగా రోగి సంరక్షణకు మళ్లించడానికి తన సంస్థ అంతటా ChatGPT for Healthcare ను అమలు చేస్తున్నామని చెబుతోంది. తొమ్మిది రాష్ట్రాల్లో పనిచేస్తూ ప్రతి సంవత్సరం లక్షలాది రోగులకు సేవలందించే ఈ ఆరోగ్య వ్యవస్థ, ఈ ప్రయత్నాన్ని ఒక చిన్న pilot గా కాకుండా, AI ను రోజువారీ వినియోగంలోకి తీసుకురావడానికి రూపొందించిన పెద్ద స్థాయి స్వీకరణ కార్యక్రమంగా చూపిస్తోంది.

ప్రచురిత case study ప్రకారం, లక్ష్యిత పనిప్రవాహాల్లో పరిపాలనా పనులపై ఖర్చు అయ్యే సమయంలో 80% తగ్గుదల నమోదైందని సంస్థ చెబుతోంది. పత్రాల ఆధారిత మరియు సహాయక పనులను ఆటోమేట్ చేయడం ద్వారా వైద్యులు మరియు సిబ్బంది ప్రతి వారం గంటల సమయాన్ని తిరిగి పొందగలరని, దానిని నేరుగా సంరక్షణతో సహా అధిక విలువ ఉన్న పనులకు మళ్లించవచ్చని ప్రధాన వాదన.

ఈ framing ముఖ్యమైనది, ఎందుకంటే పెద్ద ఆరోగ్య వ్యవస్థలు AI పై ఉన్న ఆసక్తిని స్థిరమైన వినియోగంగా మార్చడంలో తరచుగా ఇబ్బంది పడ్డాయి. AdventHealth నాయకత్వం సమస్య కేవలం సాంకేతిక పనితీరు మాత్రమే కాదని వాదిస్తోంది. ఇది సంస్థాగత స్వీకరణ సమస్య: ప్రజలు ఈ సాధనాలను సురక్షితంగా, క్రమంగా, మరియు సంరక్షణ అందింపు, ఆపరేషన్లపై ఉన్న ప్రస్తుత ఒత్తిళ్లకు సరిపోయే విధంగా ఉపయోగించేలా చేయడం.

తొలగించాలనుకుంటున్న భారం ఆరోగ్యరంగంలో సుపరిచితమైనదే

మూల వివరణ utilization management కోసం కేసులను సమీక్షించే physician advisors పై దృష్టి పెడుతుంది. ఆ పనిప్రవాహంలో ఒక కేసుకు చార్ట్‌లు చదవడం, సంబంధిత సమాచారాన్ని గుర్తించడం, ప్రమాణాలను తనిఖీ చేయడం, మరియు నిర్మిత కారణాలను రూపొందించడం వంటి పనులకు సుమారు 10 నిమిషాలు పడవచ్చు. ఇది వందల లేదా వేల కేసులలో పెరిగినప్పుడు, సామర్థ్యంపై గణనీయమైన లాగడంలా మారుతుంది.

సమస్య క్లినికల్ బృందాలకే పరిమితం కాదు. finance, human resources, information technology, మరియు ఇతర విభాగాలు కూడా అవసరమైన కానీ వ్యూహాత్మకంగా లేని పత్రాలను తయారు చేయడం, సారాంశం చేయడం, మరియు సిద్ధం చేయడంలో గణనీయమైన సమయాన్ని ఖర్చు చేస్తాయి. AdventHealth నాయకులు అనేక బృందాలు దాదాపు నిరంతర అమలు స్థితిలో, మరింత విలువైన పనికి తక్కువ స్థలంతో పనిచేస్తున్నట్లు వివరిస్తున్నారు.

AI మొదటగా ఇక్కడే దోహదపడుతోంది: వైద్యులను భర్తీ చేయడం ద్వారా కాదు, పునరావృతమయ్యే మరియు సమయం తీసుకునే సమాచార పనిపై ఉన్న భారాన్ని తగ్గించడం ద్వారా. సంస్థ యొక్క ప్రజా సందేశం సిబ్బందికి AI ని ఆటోమేషన్ కథగా చూపదని స్పష్టంగా చెబుతోంది. బదులుగా, ఈ సాధనాలను సమయాన్ని తిరిగి ఇవ్వడానికి మార్గంగా చూపిస్తోంది.

ఈ rollout ఎందుకు గమనించదగినది

Healthcare AI ప్రకటనలు తరచుగా చిన్న pilots, ప్రత్యేక పరిశోధనా సాధనాలు, లేదా భవిష్యత్-ఆధారిత నిర్ధారణలపై దృష్టి పెడతాయి. AdventHealth case భిన్నం, ఎందుకంటే ఇది ఆపరేషనల్ స్థాయిని కేంద్రంగా పెట్టింది. విడివిడిగా ఉన్న pilots గణనీయమైన మార్పు తేవవని నాయకత్వం ప్రారంభంలోనే నిర్ణయించి, స్వీకరణనే ఉత్పత్తిగా పరిగణించింది.

ఆ నిర్ణయం deployment strategyని ఆకృతీకరించింది. వ్యవస్థలో ఇప్పటికే అనధికారికంగా chatbotsతో ప్రయోగాలు చేస్తున్న workforce ఉండగా, అధికారిక విధానాలు వాటి వినియోగాన్ని పరిమితం చేశాయి. ఆ విభజన కొనసాగనీయకుండా, పెద్ద సంస్థ అంతటా సురక్షిత వినియోగాన్ని ప్రమాణీకరించడానికి AdventHealth ఒక నిర్మిత rolloutను ఎంచుకుంది.

ఈ case study enterprise AIలో విస్తృత మార్పును కూడా ప్రతిబింబిస్తుంది. అనేక రంగాలలో మొదటి స్థిరమైన లాభాలు అద్భుతమైన కొత్త సామర్థ్యాల నుంచి కాకుండా, సాధారణ knowledge workను కుదించడం ద్వారా వస్తున్నాయి. సారాంశం, డ్రాఫ్టింగ్, ప్రమాణ సరిపోల్చడం, మరియు నిర్మిత తర్కం వంటి పనులు ఇప్పటికే ఉన్న ప్రక్రియల్లో కలిపినప్పుడు తక్షణ సమయ పొదుపును ఇవ్వగలవు.

కోర్టిన లాభాలు పనిప్రవాహ-నిర్దిష్టమైనవైనా, ఇంకా ముఖ్యమైనవే

హెడ్‌లైన్‌లోని 80% గణాంకం ప్రభావవంతమైనదే, కానీ దాన్ని అన్ని ఆసుపత్రి పనుల్లో సాధారణ తగ్గుదలగా కాకుండా లక్ష్యిత పరిపాలనా పనులపై చేసిన దావాగా అర్థం చేసుకోవడం ఉత్తమం. అయినప్పటికీ, పెద్ద పరిమాణంలో కేసులు మరియు పత్రాలపై మళ్లీ మళ్లీ వర్తిస్తే, ఎంపిక చేసిన ప్రక్రియల్లో ఆ స్థాయి మెరుగుదల వ్యవస్థ స్థాయిలో గణనీయమైన ప్రభావం చూపగలదు.

ఆరోగ్యరంగంలో, వైద్యేతర పనుల నుంచి తిరిగి పొందిన అంచనా సమయం కూడా సామర్థ్యాన్ని పెంచగలదు, turnaroundను వేగవంతం చేయగలదు, మరియు సిబ్బంది ఒత్తిడిని తగ్గించగలదు. అందువల్ల, అన్ని workflows సమానంగా మారలేదన్నా ఈ ఫలితం ముఖ్యమే. ఎంటర్‌ప్రైజ్ AI ఆపరేషనల్‌గా ప్రాముఖ్యత పొందాలంటే ప్రతి ప్రక్రియ అద్భుతంగా మెరుగుపడాల్సిన అవసరం లేదు. సరిపడినంత పునరావృత పనులు వేగంగా, స్థిరంగా, లేదా తక్కువ భారంగా మారాలి.

AdventHealth ఈ ఆపరేషనల్ ప్రభావాలను రోగి అనుభవంతో కూడా అనుసంధానిస్తుంది. పరిపాలనా భారం తగ్గితే చికిత్సకు వేగవంతమైన ప్రాప్తి మరియు ఎక్కువ క్లినికల్ సామర్థ్యం సాధ్యమవుతాయని సంస్థ చెబుతోంది. వివరించిన workflows లాజిక్‌లో ఈ వాదనలు సాధ్యమే, అయినప్పటికీ case study సమయ తగ్గింపు గణాంకాన్ని తప్ప మరింత వివరమైన outcome breakdowns ఇవ్వలేదు.

పెద్ద పాఠం అమలు క్రమశిక్షణ గురించి

అత్యంత స్పష్టంగా కనిపించేది, ఒక ఆరోగ్య వ్యవస్థ పెద్ద భాషా నమూనాను ఉపయోగించిందన్నది కాదు, అది deploymentను governance మరియు behavior సమస్యగా పరిగణించింది. నియంత్రిత మరియు భద్రత-సున్నిత వాతావరణాల్లో, సాధనాలు ఎక్కడ సహాయపడతాయి, అవి ఎలా ఉపయోగించబడతాయి, మరియు వాటిపై అధికంగా ఆధారపడకుండా సిబ్బంది ఎలా నమ్మకం పెంచుకోవాలి అన్నది సంస్థలు నిర్వచించగలవా అనే దానిపై ఉపయోగకరత ఆధారపడి ఉంటుంది.

AdventHealth వివరణ healthcare AI ఇటువంటి ఉద్దేశపూర్వక operational embedding ద్వారా, ఒకే సారి చూపే demonstrations కంటే, ఎదగవచ్చని సూచిస్తోంది. అలా అయితే, పోటీ ప్రయోజనం model providersకే కాకుండా, వాటిని రోజువారీ పనిలో పెద్ద స్థాయిలో సమన్వయం చేయగల సంస్థలకూ దక్కుతుంది.

ఇంకా కొన్ని స్పష్టమైన ప్రశ్నలు case studyలో పూర్తిగా సమాధానమివ్వలేదు, వాటిలో వివిధ వినియోగ సందర్భాల్లో పనితీరు ఎలా పర్యవేక్షించబడుతుంది మరియు తక్కువ-ప్రమాద సహాయాన్ని మరింత సున్నితమైన అనువర్తనాల నుంచి సంస్థలు ఎలా వేరు చేస్తాయి అన్నది ఉంది. కానీ enterprise healthcare AI ఏ దిశగా సాగుతోంది అనే సంకేతం స్పష్టంగా ఉంది: తదుపరి దశ కేవలం ప్రయోగాల గురించి కాక, కొలిచే పనిప్రవాహ ఫలితాలకు అనుసంధానమైన పునరావృత స్వీకరణ గురించి.

ఈ వ్యాసం OpenAI నివేదికల ఆధారంగా రూపొందించబడింది. మూల వ్యాసం చదవండి.