米国病院協会の報告によると、病院費用は2019年から2022年にかけて17.5%増加したが、メディケアの償還は依然として大きく遅れており、わずか7.5%の増加にとどまった。
この残念な状況を考慮すると、医療機関は、すでに多大な負担を抱えている医療スタッフや管理スタッフに過大な負担をかけずにコストを削減することに取り組む必要があります。経費を削減する 1 つの方法は、院内業務と患者ケアの両方を改善する病院施設管理ソリューションを導入することです。
病院用ソフトウェア開発会社は、お客様固有のニーズに対応できるさまざまな種類の既製ツールやカスタム ツールを提供しています。そして医療機関もそれを気に入っているようです。世界の医療施設管理市場は、2021年に60億ドルと評価され、2026年までに83億ドルに達すると予測されています。
この記事では、病院施設管理とは何かを説明し、テクノロジーによって業務を改善できる 7 つの興味深い方法を紹介し、導入を進める方法についての簡単なガイドを示します。
医療施設の管理は、患者エクスペリエンスを向上させながら、スタッフが最高のパフォーマンスを発揮できる環境を維持することを目指しています。この概念には、設備の管理、従業員の世話、施設が清潔で安全であることの確認、予算の監督など、幅広いタスクが含まれます。多くの医療機関では、施設管理者が広報、マーケティング、コンプライアンスも担当しています。
基本的に、この分野は医療機関で行われるすべての非臨床活動を担当します。
病院施設管理に関連する主要なタスクのリストは次のとおりです。
テクノロジーがこれらのプロセスを強化または完全に自動化し、医療機関の管理作業の負担を軽減するのにどのように役立つかを調査してみましょう。
ここでは、病院施設管理テクノロジーが医療組織をどのようにサポートできるかを示す 7 つの主な例を紹介します。
テクノロジーは、病院施設管理者がスタッフと設備の両方を効果的に管理するのに役立ちます。以下に、モノのインターネットや人工知能などの最先端テクノロジーを活用して業務を合理化した病院の例をいくつか示します。
NutrsingTime.net の調査では、看護師は紛失した器具の探索に月に約 40 時間を浪費する傾向があると報告しています。 16% のケースでは、それを見つけることができません。病院は、GPS タグや Bluetooth タグなどのさまざまなタイプのトラッカーを除細動器、医療カート、その他の機器に埋め込んで、医療 IT システムから機器の位置に関する情報をリアルタイムで取得できます。
追加の利点として、この習慣により盗難も減少します。調査によると、 医療資産の 10% ~ 20% がライフサイクル中に盗まれており、1 品目あたり平均 3000 ドルの損失が発生しています。
機器の追跡に役立つ病院向けの既製の施設管理ソリューションがいくつかあります。一例として、テキサスに拠点を置く Asset Pandaがあります。同社は、機器の位置を追跡し、その状態と配置場所を表示し、必要に応じてメンテナンスのスケジュールを設定する、医療在庫および機器監視ソリューションを構築しました。病院管理者は、資産への役割ベースのアクセスを有効にしながら、必要な数のユーザーを追加できます。
病院向けの AI ソリューションを活用した医療施設管理テクノロジーは、医療スタッフの好みや能力を考慮して、医療スタッフ間の作業負荷を均等に分散するのに役立ちます。
マサチューセッツ工科大学の研究チームは、さまざまな医療処置や患者に介護者を割り当てることができる AI ロボットを構築しました。このソリューションは分娩病棟でテストされました。スタッフはツールの推奨事項の 90% を受け入れ、手動割り当てで達成できるよりも均一なワークロードを作成することに成功したと証言しました。
AI が医療分野にどのようなメリットをもたらすかについては、私たちのブログの記事でさらに多くの例を見つけることができます。
予知保全とは、モノのインターネット (IoT) センサーとデータ分析技術を利用して、機器の異常を故障が始まる前に検出することです。欠陥の最初の兆候が見られた場合、デバイスの管理者は都合の良い時間にメンテナンスを実施し、故障を防ぐことができます。
病院の IoT 開発会社は、電力消費量や温度などのデータを収集するセンサーと対応するソフトウェアを提供しています。このデータは、機械の過負荷によって引き起こされる可能性のある過剰な振動などの異常を検出するために分析されますが、破損の早期兆候となる場合もあります。このメンテナンスのアプローチにより、患者の予期せぬ転帰、訴訟、風評被害につながる可能性のある予期せぬデバイスの故障が防止されます。
アラブ首長国連邦の研究者チームは、IoT を活用した予知保全のアプローチを開発し、地元の病院の Vitros-Immunoassay アナライザーでテストしました。この装置の破損の主な原因は、ベルトが磨耗したときの計量アームのベルトの滑りです。振動信号を解析することでベルトの劣化の初期兆候を捉えることが可能です。そこで研究者らは振動データを収集し、ML アルゴリズムで分析して、誤動作の痕跡を検出しました。この実験により、デバイスのメンテナンス コストが 25% 節約されました。
住宅や商業ビルとは異なり、病院は 24 時間年中無休で運営されており、同じ規模の他の施設に比べて約 2.5 倍の電力を消費します。
AI 、データ分析、クラウド コンピューティングなどの病院施設管理テクノロジーは、次の方法で電気料金の大幅な削減に役立ちます。
病院施設管理テクノロジーをエネルギー消費に適用した一例は、シンガポールで開催された ENGIE x NTU イノベーション チャレンジにあります。このチャレンジでは、参加者は地元の病院にアクセスして、8 か月間かけてエネルギー最適化ソリューションを考案しました。
勝者は、多変量センサーを導入して、二酸化炭素や湿度などの室内占有パラメータに関するデータを取得し、機械学習アルゴリズムを使用してこれらを分析し、それに応じて空調を制御しました。チームはエネルギー消費量を 20% 削減することに成功しました。
ロボット プロセス オートメーション (RPA) は、医療分野で多くの利点をもたらします。病院施設管理におけるこのテクノロジーの主な用途の一部を以下に示します。
たとえば、米国に本拠を置く ApprioHelth は、保険請求の処理を容易にするために、AI とコンピューター ビジョンで強化された UiPath の RPA ソリューションを導入しました。このツールは、データのキャプチャと、対応するアプリケーション フォーム フィールドへの入力を自動化します。画像からテキストを抽出することもできます。このソリューションにより、未処理の保険金請求が 96% 削減されました。
ビッグデータは医療分野で多くの用途があります。これには、がん治療の支援、入院リスクの軽減、精神的な問題を抱える患者の支援などが含まれます。
病院施設管理のコンテキストでは、ビッグデータ分析ツールを使用すると、管理者が医療スタッフのニーズとモチベーションを理解できるため、戦略計画を立てるのに役立ちます。アナリティクスは、上級スタッフが後輩の同僚に相談するためにいつ出席する必要があるかを予測することもでき、従業員のパフォーマンスを監視するため、トレーニングや能力開発計画の立案にも役立ちます。
データ分析ツールは、病院施設の適切な割り当てにも役立ちます。たとえば、テキサス小児病院は、分析を活用した空間視覚化ソリューションを利用して、利用可能な診療室を特定し、予約に割り当てました。このツールは予約データを処理して部屋の需要を推定し、これらの条件を満たす空室を見つけます。このソリューションのおかげで、病院はさらに 550 件の予約をスケジュールすることができ、わずか 6 か月で 86,000 ドルの収益が増加しました。
病院施設管理テクノロジーは、医療スタッフと施設の負担を軽減しながら、患者ケアを強化することもできます。できることは次のとおりです。
遠隔医療ソリューションは通常、病院施設管理テクノロジーに分類されませんが、診療所の施設に余分な負荷をかけずに患者ケアを向上させると主張する人もいます。また、医師は、これがなければ連絡が取れなかった患者に相談できるようになります。たとえば、インドにあるアラビンド眼科病院は、病院に行けない人々に遠隔医療を提供するために、地方に IT を活用したセンターを 5 か所開設しました。この体制のおかげで、患者の 90% 以上が通勤することなく適切なケアを受けることができました。
医療分野ではコンプライアンスが非常に重要であり、病院施設管理者の責任の一つです。事業を展開している国によっては、遵守すべきさまざまなコンプライアンス規制があります。米国では、医療部門は医療保険の相互運用性と責任に関する法律 (HIPAA) によって規制されています。また、国全体の規制に加えて、各病院には一連のポリシーがあり、医療施設管理ソリューションを適用することもできます。
AI やそのサブタイプなどのテクノロジーは、次の方法でコンプライアンスを強化できます。
インシデント管理およびレポート ソリューションの一例はsymplrから提供されています。ヒューストンに本社を置く symplr は、テクノロジーを活用して医療業務を改善しています。同社は、病院が変化する規制への準拠の失敗に伴う運営上および財務上のリスクを評価し、軽減できるソリューションを提供しています。同社は、ソフトウェアを利用することで、管理者がコンプライアンス問題の監視に費やす時間を 45% 削減できると主張しています。
次の手順に従って、医療施設管理テクノロジーの導入を進めることができます。
また、選択したテクノロジーによっては、その実装に関連してさまざまな課題が発生する可能性があります。私たちのブログでは、変革を乗り切るのに役立つAI 導入の課題、 RPA 関連の課題、ビッグデータに関連する課題について詳しく説明しています。
このテクノロジーがより強力になるにつれて、病院の施設管理者はより少ないリソースとより短い時間でより多くの成果を達成できるようになります。機器を探して走り回ったり、些細な手作業で何時間も無駄にしたり、最新の規制アップデートを見逃して罰金を科せられたりする必要はもうありません。これがあなたの診療所でまだ起こっている場合、現時点では許容できると思われるかもしれませんが、近い将来、よりテクノロジーに精通した施設と競争するのは難しくなるでしょう。
今すぐ抜本的な措置を講じる必要はありません。機器の追跡などの 1 つまたは 2 つのユースケースから始めて、そこから拡張できます。基本的な既製の病院施設管理ソリューションを使用したい場合は、それをワークフローに統合し、必要に応じてカスタマイズするお手伝いをいたします。また、より包括的なものの展開に興味がある場合は、IoT センサーのセットアップ、AI アルゴリズムの構築とトレーニング、業務を 360 度把握できるデータ分析およびレポート ツールの開発などを行うことができます。
ご質問がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
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