实施患者流技术最终增强了运营效率并改善了整体患者体验，对于希望实现更好结果、改进容量管理和更大财务稳定性的医疗机构来说至关重要。
由 Jonathan Shoemaker 发表于2025年1月29日
人工智能驱动的患者流技术正在通过简化患者旅程和减少住院时间（LOS）来改变医疗保健行业。这些工具提供了实时洞察力，优化患者进展并增强出院计划。其结果是改善了患者过渡、提升了患者体验和结果，以及更好的容量和资源管理。
住院时间是衡量护理交付效率的关键指标。长时间住院会导致护理成本增加、潜在的医院获得性感染（如血液感染和肺炎），以及资源紧张。此外，由于过长的住院时间导致的床位短缺会负面影响急诊科、ICU和病房。研究表明，这些情况“与更差的患者结果相关，包括死亡率”。
沟通差距、不连贯的信息和低效的资源配置是导致住院时间延长的传统因素之一。通过减少等待时间和提高患者参与度，患者流通平台使卫生系统能够更有效地管理患者流动，从而减少并发症和缩短住院时间。
转变患者护理：人工智能助手的作用
人工智能的进步正在重塑患者护理，从加快出院到制定治疗方案和建议生活方式改变，涵盖了多个方面。
此外，这些技术提供了有价值的数据驱动见解，帮助医疗服务提供者优化流程并最小化延误。实施患者流技术最终增强了运营效率并改善了整体患者体验，对于希望实现更好结果、改进容量管理和更大财务稳定性的医疗机构来说至关重要。
简化患者旅程
通过整合高级数据分析，人工智能驱动的患者流技术正在革新医疗服务提供者如何管理临床和运营工作流程，以增强决策和提高效率。有效的患者流解决方案的关键特性包括：
- 实时数据交换：人工智能平台促进关键临床和运营数据的即时共享，使更快、更准确的决策成为可能，并减少护理中的延误。
- 资源优化：人工智能工具动态识别和优化资源需求，无论是人员、设备还是设施，确保最佳效率并减少护理交付中的瓶颈。
- 运营洞察：人工智能分析识别低效点，预测延误，并提供可操作的见解，以优化工作流程并改善整个医疗系统的流通量。
- 改进临床决策：预测性人工智能模型通过优先处理干预措施、识别风险和支持决策来改善患者结果。
人工智能驱动的患者流技术的一个主要优势是其支持主动出院规划和资源管理的能力。通过实时分析患者数据，人工智能系统可以识别潜在的出院障碍，如资源限制和后勤挑战。这些见解使护理团队能够在问题成为障碍之前解决它们，确保更顺畅的出院过程和更快的患者周转。
此外，基于人工智能的技术可以促进临床和运营团队之间的更好协调，确保所有必要的资源（如急性后期护理或运输）提前安排好。这使得患者在整个系统中更高效地移动，并减少了患者过渡或出院时不必要的延误。
通过数据驱动的见解实现持续改进
基于人工智能的工具还通过使提供者能够随时间测量和跟踪绩效指标来促进持续改进。通过收集护理旅程中的多个数据点，这些工具生成有价值的见解，可用于完善临床实践和运营策略。例如，人工智能可以突出临床团队经常延迟的地方或患者流动最常中断的地方。这些数据驱动的见解赋予决策者实施有针对性的干预措施，减少低效并改善临床和运营结果。
最终，基于人工智能的流技术帮助提供者做出更智能、数据支持的决策，以改善临床护理和运营效率。通过优化资源、减少延误和支持主动干预，这些工具使提供者能够在提供高质量护理的同时保持成本效益和高效的运营。
使数据具有可操作性
如果数据未被医疗服务提供者用于推动改善患者结果、流程和资源分配的行动，则数据本身没有价值。不幸的是，一些提供者组织受到营销炒作的影响，未能制定和实施有效利用人工智能和数据的战略。
这是一个错误，因为每个提供者组织都有独特的功能和挑战。为了从电子健康记录（EHR）中的数据中获得最大价值，组织必须应用最适合其数据需求的人工智能模型。他们需要哪些信息？如何提炼这些信息并提供给最终用户？以及有哪些机制将数据转换为有益于患者和提供者的行动？
另一个利用人工智能从健康数据中提取可操作价值的关键步骤是了解商业化的人工智能能力，并将其有条理地集成到流程中以提高效率。使用人工智能的目标不是取代人类；而是帮助他们更好地为患者提供护理。
展望未来
今天，基于人工智能的患者流解决方案正被医院和卫生系统用于提高运营效率。在未来几年，我们预计这些平台将改进预测和流建模，同时提供更好的数据理解。提供者不仅将能够了解健康系统层面会发生什么；他们还将能够通过对可能结果进行建模并在个体患者层面上使用该信息来指导最佳行动方案。
医疗服务提供者应评估其当前系统，并考虑实施患者流技术，以改善患者流动和满意度，同时减少住院时间。通过解决延长住院时间的根本原因，基于人工智能的工具可以提高运营效率并改善整体患者体验。
(全文结束)
