多年来，许多医疗机构将数字化转型的重点放在临床文档、电子健康记录和收入周期工作流程上。然而，另一项劳动密集型流程却一直在幕后持续进行：记录手术过程中使用的耗材和植入物。
这一挑战意义重大。每一项遗漏的耗材收费都会影响收入完整性。每一次库存差异都会给供应链团队带来后续工作。而每一项手动文档任务都会与临床医生的主要职责——患者护理——争夺注意力。
随着医院面临日益增长的财务压力、人员短缺以及对运营效率不断提高的期望，许多机构开始探索人工智能如何不仅改善临床工作流程，还能改进维持医疗机构运转的基础运营流程。
这就是欧文斯伯勒健康医疗系统(Owensboro Health)的背景，这是一家服务于肯塔基州和印第安纳州的医疗系统。
当文档记录与患者护理相竞争
在采用AI驱动的手术耗材捕获技术之前，欧文斯伯勒健康医疗系统严重依赖手术室中的手动文档记录流程。
"手术室中的耗材文档记录严重依赖几乎完全手动的流程，"欧文斯伯勒健康医疗系统的首席财务官拉 Russ Ranallo 表示。"围手术期团队负责记录手术过程中使用的耗材，这通常意味着要找到包装上的产品参考号，在电子健康记录中搜索正确的项目并输入这些信息。"
"所有这些工作，同时还要积极支持手术团队并照顾患者，"他补充道。"在手术室中，患者护理始终是第一位的。这意味着文档记录经常必须与更紧急的临床职责相竞争。"
这些后果延伸到了手术室之外。
"这种手动流程会产生可能导致库存差异的漏洞，并为收入完整性和供应链团队创造额外工作，"Ranallo说。"这意味着要花时间核对记录并重建手术过程中发生的情况。"
他表示，根本挑战是要求临床医生同时担任两个截然不同的角色。
"当你在手术室中依赖手动文档记录时，你是在要求一个主要职责是患者护理的人同时担任运营和财务数据的来源，"他说。"这是一个困难的平衡。该流程本身为临床医生创造了摩擦，并限制了我们获取耗材使用、库存消耗和费用捕获性能完整情况的能力。"
寻找运营智能
欧文斯伯勒健康医疗系统选择了AssistIQ的AI驱动手术耗材捕获技术，以解决领导者认为的临床工作流程与可靠运营数据之间的差距。
"在实施之前，部署AssistIQ的一个关键目标是解决临床工作流程与可靠数据之间的差距，"Ranallo说。"我们最初在手术室推出AssistIQ时考虑了两个现实：一是为临床团队创造更顺畅的体验的需要，二是需要在日益困难的财务环境中表现良好。"
这些目标对一个农村医疗系统具有特殊重要性。
"对于农村医疗系统，这些优先事项紧密相连，"Ranallo说。"像我们这样的农村系统很难招聘和留住医护人员，减少不必要的负担是建设一个人们愿意工作和留下的地方的一部分。"
"该技术展示了增加收入、减少耗材浪费和为临床医生腾出时间的前景，"他继续说道。"该技术还提供了为订单和存储提供更清晰洞察的潜力，在支持临床团队的同时帮助解决运营挑战。"
从耗材追踪到战略决策
如今，欧文斯伯勒健康医疗系统使用该技术获得对手术过程中耗材使用的更大可见性。
"我们使用AssistIQ为围手术期领导者提供更清晰的手术过程中实际使用耗材的可见性，"Ranallo说。"能够访问可靠的使用数据使领导者能够更好地了解耗材使用情况，并就库存管理和手术运营做出更明智的决策。"
"这些数据还支持跨医生和手术的成本差异分析，为手术耗材支出提供更大洞察，并帮助领导者识别改进机会，"他补充道。
最显著的运营效益之一涉及医生偏好卡片。
"最有价值的结果之一是能够优化偏好卡片，"他说。"当我们审查数据时，发现偏好卡片上包含的许多项目实际上并未被使用。我们已经减少了这些项目，不再有库存过期的问题。通过使库存更紧密地与实际使用情况保持一致，该组织能够消除不必要的项目并避免库存过期问题。"
该计划还旨在改善在围手术期环境中工作的临床医生的体验。
"在整个努力过程中，领导层一直专注于减少临床团队的摩擦并为手术室工作人员创造更好的体验，"Ranallo说。"随着医疗系统继续应对人员紧张和职业倦怠，这一点变得越来越重要。"
可衡量的财务和运营结果
最强劲的成果出现在费用捕获准确性和收入表现方面。
"在超过13,000例外手术中，我们在捕获耗材和植入物方面达到了98%–99%的准确性，"Ranallo说。"这种捕获准确性水平帮助推动了与手术耗材收费相关的总收入增长24%，净收入增长约12%。这些结果证明了更准确的耗材和植入物捕获对运营和财务表现的影响。"
该组织还报告了库存管理方面的重大改进。
"2025年，欧文斯伯勒健康医疗系统还报告库存消耗错误减少了90%，同时提高了巡回护士的工作流程，"他说。"总的来说，这些结果反映了在耗材捕获准确性、收入表现、库存管理和日常临床工作流程方面的改进。"
收益似乎正在扩展到手术室之外。
"这些结果也延伸到了手术室之外，"Ranallo说。"在导管实验室，该系统已经运行了三个月，前600例病例显示了类似的收入改善。同样重要的是，这项工作凸显了当耗材捕获依赖于碎片化系统和手动文档记录时错失了多少价值。"
对于评估AI投资的医疗领导者来说，欧文斯伯勒健康医疗系统的经验反映了整个行业正在出现的更广泛趋势。虽然围绕AI的大部分讨论仍集中在未来的临床应用上，但一些最清晰的回报正来自于那些改善运营可见性、自动化手动流程并为决策生成更可靠数据的技术。
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