随着医院和卫生系统面临越来越大的容量限制压力，许多医院不得不拒绝接收患者，同时努力实现收入和盈利目标。低效的患者流动管理不仅减少了收入机会，还导致护理延误并增加了不必要的成本。解决这些问题需要对医疗机构如何管理急性护理过程中的患者流动进行转型——这正是智能和AI技术发挥作用的地方。
AI在患者流动管理中的作用
医疗保健正在发生变化，传统的患者流动和吞吐量管理方法已不再足够。医院通常依赖孤立的电子健康记录（EHRs）和手动流程，这些方法缺乏优化患者流动所需的必要洞察力。AI驱动的智能平台正在成为这一挑战的解决方案，使医院和卫生系统能够利用AI的力量来简化患者流动、改进护理交付并减少运营效率低下。
AI增强平台可以提供实时决策支持、预测分析和可操作的见解，帮助医院更有效地预测和管理患者流动。这些技术不仅提供了更清晰的患者旅程视图，还有助于解决瓶颈问题、预测出院时间并优化可用床位和人员等资源的使用。
通过AI实现实时决策支持
今年早些时候，ABOUT Healthcare通过收购AI驱动的患者进展平台Edgility加强了其技术实力。此次收购将基于AI的决策支持和实时监控功能整合到公司的解决方案中，为医院提供了一个全面的工具，用于管理整个急性护理过程中的患者吞吐量。
AI与可操作见解的结合受到了医疗保健组织的广泛欢迎，许多组织称赞该技术能够在入院时甚至更早地预测出院目标。对于医院和卫生系统而言，这种预见能力对于应对容量挑战、减少住院时间和改善整体患者结果至关重要。
提升容量管理
2024年5月的一份KLAS Research报告强调了AI驱动平台在改善患者吞吐量方面的价值。据一位受访者称，该技术从他们的EHR中提取数据，协助患者移动、容量管理和需求预测。工作人员使用该系统及时做出入院和出院决定，从而在整个组织内实现更高效的患者流动。
KLAS Research还指出，所有接受采访的客户都对这项技术表示高度满意，特别是在易用性、客户支持和有效集成数据方面。结果是：容量管理效率更高，住院时间更短，吞吐量更快。
超越EHR：协调整个患者旅程
虽然许多医疗解决方案集中在EHR上，但AI驱动的患者流动平台远远超出了EHR的作用。这些平台支持整个患者旅程，从入院到住院、再到急性后期护理和家庭服务。通过解决每个阶段的摩擦点和延误，它们实现了无缝的护理流动，并确保医院能够就患者进展做出明智的决策。
这些平台与EHR的关键区别在于其在大规模管理运营的能力，通过集成AI来实现更好的结果。EHR提供了关键的患者订单和临床文档数据，但AI驱动的患者流动技术填补了EHR无法解决的决策空白。
医疗创新的愿景
医疗系统面临着创新的压力，而AI在这一转型中发挥着核心作用。通过将AI应用于住院时间、护理连续性和床位可用性等挑战，医院可以改进护理协调、提高资源利用率并降低成本。从流程驱动系统向智能驱动平台的转变标志着医疗保健的新时代，AI被用来应对短期和长期的运营挑战。
医院还必须考虑长期问题，如利润率压力、劳动力短缺和人口老龄化。AI驱动的平台可以提供应对这些挑战所需的见解，提供预测性和规范性分析，帮助医疗保健组织规划。例如，它们可以回答关键问题：医院如何创造更多容量？当前做法的长期财务影响是什么？医疗保健组织如何准备应对需求增加？
AI驱动患者流动的未来
AI驱动的患者流动不仅是解决当今医疗挑战的方案，也是推动未来创新的关键驱动力。随着这些平台的不断发展，它们将专注于解决医院和卫生系统的日常运营挑战和长期战略问题。这包括提供对急性护理组织最重要的新功能，同时将更多的智能集成到工作流程和决策过程中。
快速适应特定健康系统需求的技术能力允许更快的实施和更快的价值实现。随着AI驱动的患者吞吐量平台继续发展，它们将在帮助医疗保健组织实现更好的患者结果、优化运营和应对现代医疗复杂性方面发挥重要作用。
在一个医院和卫生系统面临越来越大的压力，要求用更少的资源做更多的事情的时代，AI驱动的护理协调路径提供了一条前进的道路——创建更高效、更具弹性和以患者为中心的医疗保健系统。
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