人工智能助力医院降低成本并提升护理质量的三种方式

3 Ways AI Is Helping Hospitals Reduce Costs While Enhancing The Quality Of Care

对患者而言，住院往往标志着一段艰难旅程的开始。检测结果可能需要数小时甚至数天才能出来。护士们虽然充满同情心，却总是忙得不可开交，而与医生见面哪怕几分钟都显得奢侈。这种情况下，预约变成了碰运气的游戏，关键诊疗被延迟，专家预约更是排到数月之后。

这不是某个人或某个机构的失败，而是系统性挑战的结果，单靠任何一方都无法解决这些问题。

当前医疗行业面临的挑战

如今，医疗系统正面临日益加剧的财务压力、劳动力短缺以及运营效率低下的问题，这些问题不仅增加了成本，还限制了每位患者获得的关注度。根据世界卫生组织的数据，慢性疾病目前占全球死亡人数的74%，较2008年的63%显著上升，导致医疗服务需求激增。与此同时，医护人员数量正在减少。美国护理学院协会指出，今年美国将面临50万名护士的短缺，这进一步加剧了医院需要应对的挑战。

以医院床位管理为例，可以清楚地看到患者数量增加与运营效率低下之间的矛盾。医院经常因患者滞留时间过长而出现床位短缺，这些患者本已准备好出院，却占用着重症监护病房（ICU）和急诊科急需的新患者床位。当床位无法及时腾出时，也会影响ICU的运作，因为恢复中的患者无法转出，造成连锁反应。这种状况会拖慢整个医院的运转速度，并波及多个部门，包括产科、手术中心、急诊室和其他相互依赖的科室。

这些低效现象会因延长患者在医疗体系中最昂贵“地段”的停留时间而推高成本。仅2010年，每个ICU床位的日均运营成本就高达4,300美元，而专科护理的成本更高，因此每一次低效都会直接带来经济损失。

在我担任GE Healthcare（通用电气医疗集团）首席科学与技术官的角色中，我经常看到人工智能（AI）为医疗领域一些最棘手的问题提供了强有力的解决方案，例如缩短不必要的住院时间、改善床位容量，从而实现每年数百万美元的运营成本节约。

以下是人工智能助力医院提升运营效率的三种具体方式：

1. 预测人员需求

由于人工智能能够识别数据模式——就像流媒体服务推荐您下一部剧集一样——医院现在可以更好地预测患者流量和资源需求。预测模型分析历史数据和实时数据，以预估床位占用率、出院情况和人员需求，从而使决策更加主动。

人工智能可以生成短期和长期预测，为护理团队提供整个医院系统的全面视角。例如，GE Healthcare的客户Duke Health（杜克健康）利用这些解决方案将对临时劳动力的依赖减少了50%，并将生产力提高了6%，使人员配置更贴合患者需求。

2. 提供床位管理建议

床位管理是医院面临的最棘手挑战之一，患者来自急诊科、手术区域和转院线路。将每位患者分配到合适的床位的过程因床位有限以及超过20个临床和运营因素而变得复杂。

例如，当一个病区床位空出且有多名患者等待时，人工智能可以帮助工作人员选择最佳匹配，同时考虑紧急程度、人员配备和容量限制等因素。该系统还会在ICU床位可用时提醒团队，确保合适的患者能够及时接受治疗。结果是：数字化解决方案和人工智能可以加快床位安排，缓解急诊拥堵，并更高效地使用昂贵资源，而不会给工作人员增加负担。

此外，人工智能还支持出院规划，通过识别可能需要后续护理的患者，并突出显示如家庭护理需求或高成本处方药等影响因素。通过提前标记障碍，它有助于实现更顺畅、更安全的出院流程，维持患者离院后的护理质量。

例如，在2022年，AdventHealth（阿德文特健康）通过使用人工智能将其内部转运时间减少了约15分钟，并将患者安置时间提高了20分钟以上。如今，借助人工智能的帮助，AdventHealth取得了更为显著的改进。

3. 帮助护理团队优先决策

人工智能驱动的工具可以通过提供对运营瓶颈的实时洞察来增强实时决策过程，并帮助医院迅速解决关键问题。同样重要的是，人工智能可以自动执行临床数据管理——在后台提取、清理和组织病历信息——以更快、更准确地生成报告。通过减轻护士和医生手动输入数据的任务，这些工具可以提供更清晰的运营视图。

理解人工智能应用的障碍

尽管人工智能前景广阔，但其在医疗领域的应用并非没有障碍。数据隐私标准、前期集成成本以及操作新工具所需的广泛员工培训都可能成为减缓部署的挑战。

强大的数据治理框架、分阶段推出以及持续教育计划都是帮助克服这些挑战的关键策略。无代码工作流和自然语言界面尤其有助于让临床医生用简单的英语而非复杂的仪表板与人工智能互动。

结论

最终，人工智能正稳步迈向为医疗领域一些最持久的挑战提供变革性解决方案的目标，从人员短缺到运营效率低下不一而足。通过使用人工智能优化资源配置、简化临床数据提取和加强反馈循环，医院可以支持其改善患者结局、降低成本并构建更具弹性的学习型医疗系统的目标。

随着医疗服务需求的持续增长，医疗领导者应探索人工智能如何融入其运营，以确保更加可持续和以患者为中心的未来。

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