技术正在塑造养老院的运营、护理服务、人员配备和监管风险管理，长期以来被认为落后的技术应用，如今终于赶上医疗保健体系中其他领域的步伐。
从人工智能驱动的护理模式到优化工作流程的仪表盘和预测分析，多家养老院组织的领导人在芝加哥最近举行的Skilled Nursing News RETHINK会议上表示，专业护理提供者不仅在采用技术，还在围绕技术调整组织架构，从而提升服务质量和财务收益。
Brickyard Healthcare首席临床官Lisa Chubb表示，该公司设施中的技术应用已取得显著成效，实现了更好的监管和风险管理。她所在机构今年收到的高范围、高严重性违规记录少于两起。
"我们利用远程护士岗位整理进度记录并提取关键词。每天，我们都在扫描记录中潜在的风险区域，并立即采取措施，"Chubb说道。
总部位于印第安纳州的Brickyard Healthcare在该州运营23家设施。
风险缓解
Ocean Healthcare首席战略官兼网络发展高级副总裁Joseph Kiernan表示，人工智能和预测分析正在改变专业护理，帮助提供者及早发现风险并及时采取行动。
"基于AI的护理协调模式和护理管理模式非常热门，正在迅速兴起，"他表示。
Kiernan分享了其组织如何使用一种工具分析患者数据，预测潜在健康问题并提示干预措施，例如标记充血性心力衰竭发作的早期迹象。该系统有助于识别遗漏的治疗并在问题升级前识别模式，最终减少医院再入院率。他表示，这为医院合作伙伴创造了价值，避免一次急诊室就诊可节省约18,000美元。
"我们实际上正在与一位合作伙伴合作开发这些预测分析，"他说。"对患者可能发生的统计预测会提示提供者采取正确行动，我们的员工会及时打电话。"
总部位于新泽西州的Ocean Healthcare在该州运营12家设施，并在该州及周边地区提供全面的护理服务，包括急性后护理、专业护理、长期护理、辅助生活社区以及其他服务，如急性精神护理医院和门诊行为健康服务。
Majestic Care首席医疗官Robert Russell博士表示，与PointClickCare (PCC)相关的风险缓解工具对其组织非常有效。他还提到了新兴的AI解决方案，如ExaCare，该方案在入院软件中使用关键词跟踪，更早地在护理过程中标记高风险问题（如抗精神病药物使用），而这些问题通常在传统同行评审中才会被发现。
Majestic Care在印第安纳州、俄亥俄州和密歇根州运营42家物业，其Bluegrass Consulting Group在肯塔基州运营10家。
运营效益
AI使用的增加在多个方面带来了运营效率的提升。对于Journey Skilled Nursing而言，它在行政方面也发挥了作用。
Journey的设施使用PointClickCare (PCC)的清理工具来帮助"清理"或优化临床文档和编码。这些工具减少了在最低数据集(MDS)等合规性手动文档上花费的时间。未能完成并提交准确的MDS数据可能导致执法行动，而清理工具使养老院管理员能够将时间从文书工作转向更优质的床边护理，Journey首席运营官Matt Trammel表示。
"[PCC清理工具]缩短了我们的护士管理员收集这些信息的时间，使他们有更多时间采取行动，"Trammel说。
Journey的设施还使用Execute提供的技术进行更具成本效益的转诊管理。这个AI系统能够快速准确地处理大量转诊，减少了对多名接诊人员的需求。
总部位于印第安纳州的Journey在包括佐治亚州在内的六个州拥有22家设施。
"在佐治亚州这样高转诊量的市场，单个设施每天可能收到100、150或200个转诊，这使我们能够以速度和效率处理这些转诊，"他说。"这为我们节省了大约两到三名中央接诊人员。"
另一个运营效益可能源于人员配备效率的提升。
Monarch创新与人才储备副总裁Dan Strittmater表示，通过分析人员配备数据，组织可以发现特定部门意外高的人员流动率，例如可以将社工与护理人员进行比较。
他表示，数据可以挑战假设并指导更好的决策。
"我们肯定在使用数据揭开面纱，向各部门和运营中的决策者展示他们真正错失的机会，向他们展示某个部门或部门的人员流动率明显高于其他部门，"他说。
Strittmater表示，Indeed等平台和申请人跟踪系统(ATS)也普遍获得更多关注，并且是Monarch招聘流程的核心。然而，他看到入职环节存在差距，指出其组织的ATS并未充分利用来支持该阶段。
Monarch Health Management在明尼苏达州运营45家专业护理设施(SNFs)以及20多家长期护理社区。
对于Brickyard，Chubb还描述了一种"转型护理"角色，该角色将技术融入基于价值的护理和监管监督之间。这些经过培训的专业人员具备RAC认证和MDS质量指标知识，使用仪表盘工具实时监控和标记风险。
AI使用注意事项
AI工具可能更快地处理数据并更精确地标记问题，但人工监督和准确的数据收集仍然至关重要。因此，QAPI、图表审核和同行评审必须继续作为数据完整性的来源。
Kiernan表示："我认为这不会改变'垃圾进...垃圾出'的情况，无论你是在Excel电子表格中操作，还是这一切都在后台实时发生。你仍然必须正确地做事。因此，我们的图表审核、同行评审等所有这些工作仍然必须继续。"
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