No início de 2018, o professor Kim Jong-Hyeok, diretor da divisão de planejamento e coordenação do AMC, visitou o IBM® Research Lab em Nova York para conhecer as tecnologias mais promissoras e disruptivas, incluindo inteligência artificial, blockchain, IBM® Watson e automação inteligente. O professor Kim Jong-Hyeok discutiu em detalhes com a equipe da IBM sobre a necessidade de digitalização e automação em hospitais e como elas poderiam melhorar a experiência do paciente e da equipe quando aplicadas a áreas estratégicas selecionadas. Ele acrescenta: "Discuti sobre o IBM® Watson e o design thinking com a equipe do centro de pesquisa e fiquei impressionado com a maneira como eles trabalham, com a forma como inovam e com o trabalho em equipe".
Mais tarde, a equipe global da IBM visitou o Centro Médico Asan na Coreia para realizar uma tarefa de design thinking de 3 dias — um framework centrado no usuário usado para resolver problemas de maneira criativa e prática, na velocidade e escala de uma empresa moderna. Durante o workshop, as equipes da IBM e da AMC analisaram os pontos problemáticos do hospital, seu ambiente como está, vislumbraram metas e prioridades para o futuro estado. Isso incluiu uma avaliação de todos os departamentos que eram apropriados para a automação e a seleção do que mais precisava. O professor Kim Jong-Hyeok relembra: "Os suprimentos, tratamento adequado e equipes médicas expressaram uma grande necessidade de automação, e entre eles, discutimos sobre quais tipos de tarefas deveriam ser automatizadas primeiro, e escolhemos automatizar a alocação de leitos, que estava mais próxima da experiência e interação com o cliente."
Usando a metodologia IBM® Garage, o IBM® Services e o Centro Médico Asan embarcaram em um projeto de 12 semanas abrangendo 35 departamentos. A fase inicial do projeto concentrou-se na definição dos casos de uso. Esta etapa incluiu a identificação dos processos e requisitos de negócios, definição e configuração dos requisitos de dados e estabelecimento de critérios de avaliação de desempenho para a tarefa de alocação de leitos. A equipe também analisou potenciais tarefas que poderiam ser automatizadas usando RPA e selecionou dois candidatos para testes alvo.
Na próxima fase, a equipe de serviços da IBM analisou todos os fluxos de trabalho e regras para a tarefa de alocação de leitos. Fluxos de trabalho complexos foram reestruturados e novas regras para alocação de leitos foram definidas para remover a redundância e melhorar a eficiência. Aproveitando fluxos de trabalho inteligentes, foi desenvolvido um sistema automatizado que atribuiria leitos com base em uma interação complexa de vários conjuntos de critérios. Isso incluiu as preferências dos pacientes, os horários das cirurgias, as circunstâncias especiais do paciente, o status da reserva de cada departamento e até mesmo fatores como a distância que a equipe médica precisaria cobrir para atender às necessidades de cada paciente.
Como extensão do processo automatizado de alocação de leitos, o RPA foi aplicado a tarefas relacionadas, como registro de paciente hospitalizado ou alteração de reserva e cancelamento.