医疗错误是美国继心脏病和癌症之后的第三大死亡原因。目前，每四名住院患者中就有一名受到医疗伤害的影响，而这些导致伤害的错误通常是系统或流程故障的结果，而不是个别医护人员的失误。
造成医疗伤害的系统性问题之一是数据孤岛过多和技术分散。医疗系统缺乏访问大量信息的能力，而这些信息本可以成为提高患者护理质量和安全性的关键。医疗数据是一把双刃剑：它提供了有价值的见解，可用于改善护理，但同时也增加了提供者的行政负担。技术互操作性的缺乏阻碍了整个企业内的数据共享，使得事件报告和分析效率低下且耗时。
行业协作和人工智能（AI）解决方案可以帮助医疗系统解锁患者安全洞察，并减少临床医生的分析和行政负担。因此，他们有更多时间做他们热衷的事情，即提供患者护理。
AI和数据分析如何实现更安全的护理
现实是，许多患者安全事件从未被报告，因此医疗系统错过了对患者风险因素的关键洞察。AI可以从两个角度解决这个问题。首先，它可以自动化事件报告的某些方面，使报告事件变得不那么耗时。这可以为建立安全文化奠定基础，在这种文化中，员工感到有权表达安全关切，事件和未遂事故得到彻底报告，最终推动文化和流程变革，从而实现更安全的患者护理。
其次，AI工具和算法可以简化和自动化数据提取和分析。通过更全面的事件报告和智能分析，医疗系统可以识别导致伤害事件的风险因素，并采取主动措施防止类似事件发生。AI还可以从劳动力效率和福祉的角度来解决安全性问题。当数据存储在孤立的系统中时，医护人员花在直接患者护理上的时间会减少。麦肯锡的研究发现，护士在一个12小时的班次中只有7个小时用于提供护理，其余时间则被安排、记录和其他行政任务占据。
这种数据负担加剧了员工的情绪疲惫和高离职率。AI有潜力以多种方式减轻行政负担。例如，生成式AI可以用于在就诊期间转录和记录患者笔记，以及通过响应门户消息来优化患者沟通。
协作推动更好的安全洞察
虽然数据孤岛给员工带来了巨大的负担，但AI工具可以利用医院和医疗系统中存储的大量医疗数据来解锁安全洞察，而不会增加提供者的工作量。AI算法训练的数据越多，其准确性越高。因此，跨组织乃至全行业的患者安全数据协作和共享对于支持领导者做出更明智的决策至关重要。
通过与患者安全组织（PSO）合作，医疗系统可以汇集并分析来自参与组织的数据，揭示患者安全的风险因素。PSO可以利用AI加快患者安全洞察的速度和具体性。通过将复杂的AI算法和数据提取工具与通过认证的PSO的事件报告数据相结合，医疗系统可以在几秒钟内分析数千份事件报告。使用AI和大数据分析的协作研究还可以增强预测模型，通过早期预警系统识别高风险患者，为医疗系统提供更准确的风险和安全模型以供未来应用。
医疗系统、医疗技术提供商和AI解决方案提供商之间的合作伙伴关系和协作，通过共享数据、利用先进技术以及培养学习和透明的文化，建立了改善患者安全的坚实框架。优先考虑患者安全需要行业协作，主动将安全性设计到护理交付流程中。通过共同承担责任，医疗系统可以更有效地应对患者安全挑战并推动护理交付的改进。
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