MUSC Health利用AI分析优化手术室排程效率MUSC Health uses AI analytics to gain OR scheduling efficiencies | Healthcare IT News

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.healthcareitnews.com美国 - 英语2026-08-26 23:03:31 - 阅读时长5分钟 - 2073字
南卡罗来纳州大型医疗系统MUSC Health面临手术需求增长和排程效率低下的挑战,通过引入供应商Apella的环境AI技术,实现了手术室事件的自动检测和实时时间线捕获。该技术将数据准确性提升至手动录入电子健康记录的六倍,事件更新延迟从45分钟缩短至一分钟以内,并揭示了手术周转中的关键瓶颈,如清洁后闲置时间,帮助医院优化了约28%的排程偏差,显著提升了手术容量利用率和运营效率。
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MUSC Health利用AI分析优化手术室排程效率

MUSC Health是南卡罗来纳州一家大型医疗系统,其手术需求在过去几年显著增长,主要手术室位置一直处于持续高利用率状态。

这使得医疗系统在应对延迟或逐渐累积的低效问题时几乎没有灵活性。

挑战

与此同时,对运营表现的可见性仅限于手动输入电子健康记录的时间戳,这导致难以准确了解时间究竟浪费在哪里。这些数据点常常受到质疑,尤其是外科医生认为它们容易受到人为错误影响,难以信任。

MUSC Health围手术期运营总监Madison Belissary表示,如果没有一个共同、可信的运营表现理解,关于如何解决效率问题的讨论就会基于假设而非证据。

“在那个时候,我们显然需要更好地掌握手术室时间的实际使用情况,以便更好地利用我们的容量,并做出我们的医生和员工都能信任的决策。”她补充道。

提案

Belissary解释说,MUSC Health部署了供应商Apella的技术,以获得对其手术室内实际情况的客观、实时视图。

“目标是超越我们一直依赖的手动电子健康记录数据,转而拥有更完整、更准确的运营情况图景。”她继续说道,“然后,我们可以利用这些真实数据,围绕容量做出更明智的决策。”

“该平台利用与环境AI技术,并与我们的电子健康记录数据集成,自动检测手术室事件,并捕获每次手术和周转期间发生的详细时间线。”她补充道,“它不再依赖员工记录时间戳,而是被动地捕获每个房间内发生的情况,立即将这些更新信息提供给我们的团队,并对未来的病例进行预测。”

对于员工来说,这一点至关重要,因为他们正努力更好地利用已有的容量。

“在做出承诺之前,我们的领导团队对于如何处理任何新技术投资都经过了非常深思熟虑的考量。”Belissary指出,“我们需要确信它确实能在运营上帮助我们,而不只是为了尝试新事物而尝试新事物。”

“这意味着它必须在不对手术室运营造成干扰的情况下实施,必须赢得我们医生和员工的信任,并且我们需要能够快速看到价值。”她继续说道,“如果它不能满足这些期望,我们就不会继续推进。”

应对挑战

医疗系统通过一个有组织的推广过程来部署该平台,首先关注的是最接近日常手术室运营的人员。

由于Apella与电子健康记录集成并融入现有工作流程,员工能够在非高峰时段完成部署,并在不干扰吞吐量或增加员工负担的情况下使其上线。

“它立即让我们的团队清楚地了解了最初计划与房间里实际发生的情况之间的对比。”Belissary说,“这创造了整个团队之前从未有过的实时理解,而且由于工具融入了我们的工作流程,采纳基本上是自然而然的。”

“值班护士使用实时视图工具监控房间状态并实时管理排程。”她继续说道,“协调员使用其预测更新来提前预见问题,并主动调整人员配置。我们还特意让外科医生尽早参与推广,以建立信任。”

一个治理委员会成立了,其中有外科医生拥护者参与塑造技术将如何使用,确定哪些指标对员工重要,并实施保护措施。

“在几周内,值班护士实现了100%的平日采用率,并且该平台的影响力迅速从那里扩展,因为术前、术后和麻醉团队请求访问,有效地使用户数量翻了一番。”Belissary报告说。

“除了日常管理,该平台还被围手术期领导层用来确定我们可以改进的地方,特别是通过识别低效率的关键驱动因素,并为我们提供清晰的指导方向以及采取行动的工具。”她补充道。

成果

MUSC Health实现的最直接成果之一是数据质量的显著提升。Belissary说,Apella的时间戳比手动电子健康记录录入精确六倍,事件更新在不到一分钟内交付——而电子健康记录延迟长达45分钟——这一切都不需要任何手动输入。

“这消除了我们之前围绕数据准确性所面临的许多怀疑,并为我们跨团队提供了一个共享的事实来源。”她说,“此外,在部署后的前60天内,该平台让我们清晰地了解了时间到底浪费在哪里,这推翻了一些我们长期持有的假设,并为我们提供了解决每个差距的工具。”

“例如,我们曾认为延长的清洁时间是导致长时间周转的主要原因。”她继续说道,“但有了这个平台,我们能够将每个周转时间分割成不同阶段——清洁、准备和之间的空闲时间——数据让我们更清楚地看到了时间花费在哪里。”

数据显示,延迟实际上是由清洁结束和准备开始之间的空闲时间驱动的,在某些服务线路上,这个空闲时间经常达到10到15分钟,这表明存在协调缺口。

“为了解决这个问题,团队现在利用平台的实时排程视图、周转预测和延迟警报来提前识别有风险的周转。”Belissary指出。

“我们在排程和未使用容量方面也看到了类似的模式。”她说,“大约28%的病例排程时间不足30分钟以上,导致延迟和人员配置压力。同时,约20%的病例排程时间超出相同幅度,导致宝贵的手术室时间未被使用。”

该平台帮助员工发现了他们之前无法看到的东西——他们存在反复出现的未使用时间块,即“空白空间”,这些空间本可以用来增加病例,但一直空置。

“我们现在能够识别出即将到来的排程时间过长或过短的病例,以便我们提前进行必要的调整。”Belissary总结道。

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