马萨诸塞州伍斯特市的UMass Memorial Health Care通过改进放射科随访护理工作流程，每年为其利润增加了高达100万美元。
“这是一项罕见的临床运营，其中更好的患者护理和财务回报相辅相成——这使得投资变得值得，”该系统的副总裁、首席质量官兼首席临床信息官Eric Alper博士告诉《Becker's Hospital Review》。
大约五年前，该系统创建了一个可操作发现团队，专注于改进放射科工作流程。其主要重点是改进随访。
“多年来，我们一直了解放射科中的偶发性发现——即在扫描中出现的意外发现，而该扫描是出于其他原因进行的，”Alper博士说。“如果这些发现没有得到适当的随访，事情可能会被遗漏，患者可能会在以后带着更严重的问题回来。我们觉得有责任通知正确的提供者，并确保适当的随访发生。同时，随访成像提高了安全性，并支持我们的商业模式，为收入做出贡献，同时降低风险。这是一个双赢：提高质量、提高安全性、降低责任和财务收益。”
该团队采用护士导航员方法来管理随访，并向提供者进行温暖的交接。
“我们的团队充当了一张安全网——确保完成随访并让患者获得所需的护理，”该系统的质量管理经理Colleen Bolen告诉《Becker's Hospital Review》。“同时，我们正在帮助减轻提供者的工作负担，确保没有任何事情被遗漏。这是对患者和临床医生的支持系统。”
但起初，工作流程效率低下。
“我们跟踪的发现数量远远超过了我们的员工日常能够管理的数量，即使有几名全职成员，”该系统的系统质量高级主任Stephanie Mayberg，DMSc，PA-C告诉《Becker's Hospital Review》。“因此，我们要求团队使用精益方法评估流程——寻找诸如重复工作或重复等浪费。”
一个效率低下的问题：每周邮寄约300封患者通知信。折叠和装信封占据了一个人约50%的工作——这个职位的人员流动率很高。为了减少这种劳动，团队开始租用一台信封折叠和封口机，每分钟可以处理500封信。这台机器每周取代了约20小时的手工劳动。团队还重新评估了需要信件的患者数量，并将一些通知转移到MyChart和其他技术上。
这一系列以及其他一些工作流程的改变，使UMass显著改善了随访护理。系统的随访完成率从30%上升到60%。这不仅提高了患者的安全性，降低了延迟诊断的风险，而且随访成像每年为系统的利润贡献了663,000至100万美元。这还不包括来自手术、程序或专科就诊的下游收入。团队现在处理的患者发现量也增加了，从每月1,800例增加到2,300例，同时团队规模更小。工作开始时，有8.5个全职员工（FTE）。现在，有5.4个。
“这不是一个减少全职员工的倡议，”Mayberg博士说。“我们已将全职员工重新分配到其他更需要的领域。在某些情况下，如果有人离开，我们选择不填补该职位，因为我们已将流程优化得如此之好。因此，我们在减少人员的情况下做了更多的工作，不是通过消除角色，而是通过提高效率。”
这些效率得到了多种技术和人工智能解决方案的支持，包括Epic的大型语言模型，该模型帮助从放射科报告中提取发现，以找到随访需求。
“总的来说，当前的电子健康记录和放射科系统并没有设计得很好来管理这类工作，”Alper博士说。“我们一直在与Epic和其他供应商合作以改进他们的系统，但仍有改进的空间，尤其是在自动化方面。放射科是人工智能的早期采用者，特别是在图像识别方面，比如检测肺栓塞或中风。但我认为在自动化随访过程方面有越来越多的机会：识别发现并确保及时沟通和跟踪。这就是人工智能可以继续提供帮助的地方。”
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