వనరులు పెంచకుండా వేచిచూసే సమయాన్ని తగ్గించిన సులభమైన అత్యవసర గది రూటింగ్ నియమం
అత్యవసర విభాగాలు రోగులను వేగంగా ముందుకు సాగించాలనే నిరంతర ఒత్తిడిలో ఉంటాయి, కానీ ప్రతిపాదించే పరిష్కారాల్లో ఎక్కువవి ఖర్చుతో కూడుకున్నవి: మరిన్ని సిబ్బంది, మరిన్ని బెడ్లు, మరింత భౌతిక స్థలం, లేదా పెద్ద సాంకేతిక మార్పులు. కొత్త పరిశోధన మరో మార్గాన్ని సూచిస్తోంది. సామర్థ్యాన్ని విస్తరించడం బదులు, ట్రయాజ్ సమయంలో మరింత స్థిరమైన నిర్ణయాలు తీసుకోవడం ద్వారా ఆసుపత్రులు ప్రవాహాన్ని మెరుగుపరచగలవు.
Management Scienceలో ప్రచురితమైన ఒక అధ్యయనం ప్రకారం, కొందరు రోగులను సంప్రదాయ అత్యవసర విభాగ బెడ్కు బదులుగా కూర్చునే చికిత్స ప్రాంతానికి పంపే ప్రామాణిక ప్రోటోకాల్, మొత్తం అత్యవసర విభాగ నివాస కాలాన్ని 11 నిమిషాలు తగ్గించింది. ఈ ప్రోటోకాల్ను Mayo Clinic Arizona కొత్త అత్యవసర విభాగంలో 11,015 రోగులను కలిగి ఉన్న 13 వారాల ప్రాస్పెక్టివ్ ఫీల్డ్ ట్రయల్లో పరీక్షించారు.
ముఖ్యంగా, నివేదించిన లాభాలు బెడ్లు లేదా సిబ్బంది పెంచడంపై ఆధారపడలేదు. వేగవంతమైన ప్రాసెసింగ్ సంరక్షణ నాణ్యతను దెబ్బతీయవచ్చన్న ఆందోళనను సాధారణంగా సూచించే 72 గంటలలోపు తిరిగి వచ్చే సందర్శనల్లో ఎలాంటి పెరుగుదల లేదని కూడా అధ్యయనం కనుగొంది.
పరిశోధకులు ఏమి మార్చారు
అనేక అత్యవసర విభాగాలు ఇప్పటికే vertical processing areas అని పిలిచే విధానాన్ని ఉపయోగిస్తున్నాయి, ఇందులో కూర్చుని ఉండగల రోగులకు సాధారణ బెడ్ను ఆక్రమించకుండా మూల్యాంకనం మరియు చికిత్స అందిస్తారు. అయితే, ఆచరణలో అక్కడికి ఎవరిని పంపాలనే నిర్ణయాలు తరచుగా అసమానంగా ఉంటాయి మరియు ఒత్తిడిలో ఉన్న వైద్యుల తీర్పుపై ఎక్కువగా ఆధారపడతాయి.
Harvard University, Oxford University, మరియు Mayo Clinic పరిశోధకులు ఈ తాత్కాలిక వైవిధ్యాన్ని సాక్ష్యాధారిత వ్యవస్థతో భర్తీ చేయాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నారు. ట్రయాజ్ సమయంలో లభ్యమయ్యే సమాచారాన్ని ఉపయోగించి, చివరికి రోగికి అత్యవసర విభాగంలో బెడ్ అవసరమవుతుందా లేదా అని అంచనా వేసే machine-learning మోడల్ను రూపొందించడానికి వారు మొదట Mayo Clinic Arizonaలో దాదాపు 50,000 అత్యవసర విభాగ సందర్శనలను విశ్లేషించారు.
ఆ తర్వాత వారు ఆ అంచనాలను రోగి ప్రవాహానికి సంబంధించిన గణిత మోడళ్లతో కలిపి, మరింత సమర్థవంతమైన రూటింగ్ వ్యూహాన్ని గుర్తించారు. తుది ఫలితం ప్రత్యేకంగా అమలు చేయాల్సిన లేదా కొత్త సాఫ్ట్వేర్ అవసరమయ్యే బ్లాక్-బాక్స్ సాధనం కాకుండా, సాధారణ పనిలో వైద్యులు ఉపయోగించగల సులభమైన నిర్ణయ వృక్షం.
ఆ ప్రాయోగిక డిజైన్ ఎంపిక ఈ అధ్యయనంలో అత్యంత ముఖ్యమైన భాగాల్లో ఒకటి. సాంకేతికంగా అధునాతనమైన జోక్యాలను ఆసుపత్రులు అమలు చేయడంలో తరచుగా ఇబ్బంది పడతాయి, ఎందుకంటే వాటికి కొత్త మౌలిక సదుపాయాలు, శిక్షణ భారాలు, లేదా పాత IT వ్యవస్థలతో కష్టమైన సమీకరణలు అవసరమవుతాయి. ఇక్కడ, పరిశోధకులు ప్రస్తుత పని ప్రవాహాల్లో సరిపోయే ప్రోటోకాల్ను లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నారు.
కొలిచిన ప్రభావం
ఫీల్డ్ ట్రయల్లో, ఈ ప్రోటోకాల్ మొత్తం అత్యవసర విభాగ నివాస కాలాన్ని 11 నిమిషాలు తగ్గించింది, ఇది 4.2% తగ్గుదలకు సమానం. చేరిన సమయం నుండి వైద్య నిర్ణయం వరకు ఉన్న వ్యవధిని కూడా ఇది ఎనిమిది నిమిషాలు, అంటే 4.5%, తగ్గించింది.
కాగితం మీద ఈ సంఖ్యలు స్వల్పంగా కనిపించవచ్చు. అయితే, రద్దీగా ఉండే అత్యవసర విభాగంలో చిన్న సగటు తగ్గుదలలు కూడా గణనీయమైన ఆపరేషనల్ ఉపశమనంగా మారగలవు. వేలాది సందర్శనలపై విస్తరించినప్పుడు, ప్రక్రియలో ఒక దశలో ఆదా అయిన నిమిషాలు bottlenecksను తగ్గించగలవు, సామర్థ్యాన్ని త్వరగా విడుదల చేయగలవు, మరియు రోగులు, సిబ్బంది ఇద్దరికీ సంరక్షణ అందింపులో ముందస్తు అంచనాల స్థిరత్వాన్ని మెరుగుపరచగలవు.
72 గంటలలోపు తిరిగి వచ్చే సందర్శనల్లో పెరుగుదల లేకపోవడం కూడా అంతే ముఖ్యమైనది. అత్యవసర వైద్యశాస్త్రంలో సామర్థ్య పెరుగుదలలను తరచుగా అనుమానంతో చూస్తారు, ఎందుకంటే వేగవంతమైన ప్రవాహం కొన్నిసార్లు ముందస్తు డిశ్చార్జ్ లేదా తప్పుడు ట్రయాజ్ నిర్ణయాలకు దారితీయవచ్చు. ఈ ఫలితాలు, అధ్యయన కాలంలో ఆ తరహా వ్యాపార-నాణ్యత పరమైన ప్రతికూలతకు స్పష్టమైన ఆధారాలు లేకుండానే కొత్త రూటింగ్ నియమం వేగాన్ని మెరుగుపరచిందని సూచిస్తున్నాయి.
రూటింగ్ నిర్ణయాలు ఎందుకు అంత ముఖ్యమయ్యాయి
అధ్యయనం యొక్క ప్రధాన అంతర్దృష్టి ఏమిటంటే, రద్దీ అనేది కేవలం సిబ్బంది సమస్య మాత్రమే కాదు. అది ఒక వర్గీకరణ సమస్య కూడా. అత్యవసర విభాగాలు వేరువేరు తీవ్రత స్థాయిలు, పర్యవేక్షణ అవసరాలు, మరియు వనరుల వినియోగ అవకాశాలున్న రోగులను నిర్వహిస్తాయి. సురక్షితంగా కూర్చునే మార్గంలో చికిత్స పొందగలిగిన వారు ఎక్కువగా బెడ్లకు పంపబడితే, బెడ్-ఆధారిత వ్యవస్థ కిక్కిరిసిపోతుంది. నిజంగా ఆ బెడ్లు అవసరమైన రోగులు మరింత ఎక్కువగా వేచి ఉండాల్సి వస్తుంది, మరియు ఆ ఆలస్యాలు మొత్తం వ్యవస్థలో అలజడిగా వ్యాపిస్తాయి.
ట్రయాజ్ నిర్ణయాలను మరింత స్థిరంగా, మరియు చివరికి అవసరాలకు మరింత సరిపడేలా చేయడం ద్వారా, ఒక ఆసుపత్రి తన భౌతిక సామర్థ్యాన్ని విస్తరించకుండానే మొత్తం విభాగ పనితీరును మెరుగుపరచగలదు. ఇది ముఖ్యంగా అనేక ఆరోగ్య వ్యవస్థలు కార్మిక లోపాలు, బడ్జెట్ పరిమితులు, మరియు సామర్థ్య విస్తరణను నెమ్మదిగా లేదా అవాస్తవంగా చేసే నిర్మాణ వ్యయాలను ఎదుర్కొంటున్న సమయంలో మరింత సంబంధితం.
ఈ పరిశోధన ఆరోగ్య సంరక్షణ ఆపరేషన్లలో machine learning యొక్క తక్కువగా గుర్తింపబడిన పాత్రను కూడా హైలైట్ చేస్తోంది. నిర్ధారణను ఆటోమేట్ చేయడానికి లేదా వైద్యుల తీర్పును భర్తీ చేయడానికి ప్రయత్నించడానికి బదులుగా, ఈ సందర్భంలో మోడల్ను మరింత పరిమితమైన లాజిస్టిక్స్ ప్రశ్నకు మద్దతు ఇవ్వడానికి ఉపయోగించారు: ఎవరికీ బెడ్ అవసరం అయ్యే అవకాశం ఎక్కువ? ఇది మరింత పరిమితమైన వినియోగ సందర్భం, అలాగే అమలు పరంగా మరింత స్పష్టమైన సామర్థ్యం ఉన్నదిగా వాదించవచ్చు.
పరిమితులు మరియు తదుపరి దశ
ఫలితాలు ఆశాజనకమైనప్పటికీ, ప్రతి అత్యవసర విభాగం అదే మెరుగుదలని అనుభవిస్తుందని అవి స్వయంచాలకంగా అర్థం కాదు. ఈ అధ్యయనం Mayo Clinic Arizonaలో అభివృద్ధి చేయబడింది మరియు పరీక్షించబడింది; అందువల్ల స్థానిక లేఅవుట్, సిబ్బంది నమూనాలు, రోగుల మిశ్రమం, మరియు పని ప్రవాహ సంస్కృతి వంటివి రూటింగ్ ప్రోటోకాల్ ఇతర చోట్ల ఎంత బాగా పనిచేస్తుందో ప్రభావితం చేయగలవు. మూల నివేదిక ఏకైక, సర్వత్రా వర్తించే ఫలితాన్ని ప్రకటించడం లేదు.
అయినప్పటికీ, ఈ అధ్యయనం ఒక ప్రాయోగిక నమూనాను అందిస్తోంది. డేటా-ఆధారిత ఆపరేషన్స్ రీసెర్చ్ ప్రయోజనాలను పొందడానికి ఆసుపత్రులకు తప్పనిసరిగా పూర్తిగా సమగ్రపరచబడిన AI ప్లాట్ఫారమ్ లేదా ఖరీదైన పునర్నిర్మాణం అవసరం లేదని ఇది సూచిస్తోంది. వైద్యులు వాస్తవంగా ఉపయోగించగల రూపంలోకి మారిన, బాగా ధృవీకరించబడిన నిర్ణయ నియమం, కొలిచేంతటి లాభాలను ఇచ్చేందుకు చాలవచ్చు.
అది ముఖ్యమైన విషయం, ఎందుకంటే అత్యవసర విభాగాల రద్దీ ఆరోగ్య సంరక్షణలో అత్యంత నిలకడగా ఉన్న ఆపరేషనల్ సమస్యలలో ఒకటి. రోగులకు ఇది దీర్ఘకాల వేచి ఉండడం, అనిశ్చితి రూపంలో అనుభవంలోకి వస్తుంది. వైద్యులకు ఇది అధిక భారం మరియు తగ్గిన వశ్యతగా అనిపిస్తుంది. నిర్వాహకులకు ఇది ఒకేసారి నాణ్యత, ఆర్థిక, మరియు సిబ్బంది సంబంధిత సవాలుగా ఉంటుంది.
ప్రస్తుత వనరులతోనే ఒక ప్రామాణికీకరించిన ట్రయాజ్ ప్రోటోకాల్ ప్రతి సందర్శనలో సమయాన్ని సురక్షితంగా తగ్గించగలిగితే, అది అరుదైన రకాల ఆరోగ్య సంరక్షణ మెరుగుదలను సూచిస్తుంది: అది చిన్నదైనదీ, వెంటనే అమలు చేయదగినదీ. ఈ కొత్త అధ్యయనం స్వయంగా అత్యవసర విభాగాల రద్దీని పరిష్కరిస్తామని హామీ ఇవ్వదు. కానీ, తెలివైన రూటింగ్ను సరళంగా అమలు చేస్తే ప్రభావాన్ని చూపగలదని ఇది చూపిస్తుంది.
ఈ వ్యాసం Medical Xpress యొక్క నివేదిక ఆధారంగా ఉంది. మూల వ్యాసాన్ని చదవండి.
Originally published on medicalxpress.com