Page Title 코번트리, 워릭셔 대학 병원(UHCW) NHS Trust 소개 AI 중심의 효율성을 통한 환자 중심의 진료
코번트리, 워릭셔 대학 병원 NHS Trust + IBM
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표적 혁신

영국의 국민보건서비스(NHS)는 전례 없는 수요에 직면하고 있습니다. 최선의 노력에도 불구하고 선택 진료에 대한 NHS 대기자 명단이 늘어나고 있으며, 주요 의료 서비스 제공 업체는 영국 시민이 기대하는 세계적 수준의 의료 서비스를 계속해서 제공할 수 있는 혁신적인 방법을 모색하고 있습니다.

코번트리, 워릭셔 대학 병원(UHCW) NHS Trust는 환자 중심 치료에 대해 특히 선구적인 사고방식과 혁신적인 접근 방식을 가지고 있으며, 서비스를 제공하는 지역 사회의 건강 불평등을 겨냥하는 도구인 HEARTT 도구를 이미 구축했습니다. UHCW 개선 시스템(UHCWi) 방법론의 일환으로 이 트러스트는 AI 및 기타 분석을 시범 운영하여 기술 사용의 이점을 누릴 수 있는 영역을 식별해 생산성을 개선하고 환자에게 향상된 건강 결과를 제공하고자 했습니다.

>700 추가 직원 없이 매주 더 많은 환자 진료 6% 일부 환자의 예약 누락 감소
IBM 팀은 환자 경험과 결과를 개선할 수 있는 기회 영역을 설정하기 위해 프로세스 연구와 프로세스 마이닝을 결합하는 환자 우선 접근 방식을 전적으로 지원했습니다. 이를 통해 프로세스 변경과 흥미로운 신기술을 시범 운영하여 이전보다 훨씬 더 빠르게 영향을 미칠 수 있는 위치를 파악할 수 있었습니다. 앤디 하디(Andy Hardy) 교수 최고 경영자 코번트리, 워릭셔 대학 병원 NHS Trust
AI를 통해 새로운 효율성 실현

UHCW NHS Trust, IBM ConsultingCelonis SE는 환자 경험과 건강 결과라는 렌즈를 통해 트러스트의 외래 환자 서비스를 분석하고자 긴밀하게 조직된 결합 팀을 구성했습니다. 이 접근 방식은 IBM Garage 모델, Celonis의 AI 기반 프로세스 마이닝, UHCW NHS Trust의 선도적인 데이터 분석 사례 및 지속적인 운영 개선 활동을 결합했습니다.

결합된 팀은 트러스트의 운영 데이터를 통해 50만 건 이상의 가명 처리한 환자 여정과 프로세스의 중심에 있는 직원과의 대면 연구 및 인터뷰를 분석했습니다. 이 분석에는 가명 처리된 인구 통계학적 데이터가 계층화되어 결과와 개입이 건강 불평등을 악화시키지 않도록 했습니다. 이 독특한 접근 방식은 몇 달이 아닌 몇 주 만에 개선 기회와 개입으로 이어졌습니다.

이러한 개선 사항 중 하나는 결핍 수준이 높은 환자들 사이에서 더 흔히 발생하는 불참(DNA, Did not Attends)으로 알려진 환자 예약 누락에 대한 UHCW NHS Trust의 접근 방식에 초점을 맞췄습니다. 두 개의 SMS 알림이 전송된 후 막바지 취소가 급증하는 것을 확인한 IBM Garage 팀은 이러한 약속 시간대를 다시 예약할 가능성을 높이는 방법을 모색하는 일에 참여했습니다. 그 후, 예약 14일 전에 환자에게 조기 통지를 보내고 4일 전에 후속 조치를 취하는 등 문자 알림의 타이밍을 조정함으로써 트러스트는 두 개의 문자 메시지를 받는 집단에서 적시 취소를 증가시켜 예약 시간대를 재사용할 수 있는 가능성을 높일 수 있다는 것을 발견했습니다.

이 프로젝트의 일환으로 IBM과 UHCW NHS Trust는 IBM watsonx.ai 기술을 시험하여 기계 학습 모델을 교육, 조정 및 배포해 병원 직원이 선택적 백로그에서 환자 일정을 관리하고 검증할 수 있도록 지원했습니다. 또한 이 솔루션은 생성형 AI(Gen AI) 기능을 사용하여 임상 서신을 읽고 환자의 대기자 명단 상태를 확인하는 데 도움을 줍니다.

이 접근 방식을 외래 환자 및 수술실 프로세스에 적용한 UHCW NHS Trust는 이제 NHS England보다도 프로세스 마이닝을 채택하는 데 앞장서고 있습니다. IBM의 watsonx 생성형 AI 플랫폼을 이러한 프로세스의 식별된 영역에 활용한 결과를 보게 되어 매우 기쁘며, 이를 통해 개선이 더욱 가속화되기를 바랍니다. 앤디 하디(Andy Hardy) 교수 최고 경영자 코번트리, 워릭셔 대학 병원 NHS Trust
점진적 변화, 빠른 결과

프로세스 개선이 이루어지면서 UHCW NHS Trust는 거의 즉각적인 결과를 실현하기 시작했습니다. 예를 들어, SMS 알림을 조정한 결과, 두 번의 SMS 알림을 받은 외래 환자 하위 집합 환자들 사이에서 DNA 비율이 10%에서 4%로 감소했습니다.

이제 환자들이 예약을 더 일찍 취소하거나 일정을 변경함에 따라 트러스트는 이러한 슬롯의 용도를 변경하여 병원 활동을 최대 6%까지 높일 수 있습니다. 이러한 효율성은 UHCW NHS Trust가 전반적인 선택적 건강 회복 개입의 일환으로 매주 약 700명의 추가 환자를 진료할 수 있도록 지원했습니다. 트러스트에서 실시한 현재 예측에 따르면 이러한 추가 활동은 전체 백로그를 10%~15% 줄이는 데 기여할 수 있습니다.

또한, IBM watsonx.ai의 시범 운영은 사람이 검토하는 것보다 더 뛰어난 정확도와 속도를 보여 주었습니다. 이 솔루션은 사람이 외래 환자 진료 소견서를 검토하는 데 4년이 걸렸던 것에 비해 단 18시간 만에 검토할 수 있었습니다. 또한 이 시범 운영을 통해 UHCW NHS Trust는 환자 분류를 더욱 개선하여 더 이상 치료가 필요하지 않은 환자를 제거함으로써 대기자 명단을 단축할 수 있습니다.

NHS UHCW - NHS Trust 로고
코번트리, 워릭셔 대학 병원(UHCW) 및 NHS Trust 소개

국민보건서비스(NHS)의 일부인 UHCW NHS Trust (ibm.com 외부 링크)는 영국에서 가장 큰 중대한 의과 대학 부속 병원 중 하나입니다. 이 조직은 지역 사회에 광범위한 전문 및 응급 의료 서비스를 제공하며 영국 코번트리의 대학 병원과 영국 럭비시의 세인트 크로스 병원의 두 캠퍼스에 걸쳐 있습니다.

Celonis SE 소개

10여 년 전에 설립된 IBM의 전략적 파트너인 Celonis(ibm.com 외부 링크)는 프로세스 마이닝 솔루션을 전문으로 하는 AI 기반 서비스형 소프트웨어(SaaS) 서비스를 제공합니다. 이 회사는 독일 뮌헨과 뉴욕에 동시에 본사를 두고 있으며 미국, 유럽, 인도 및 일본 전역에 추가 지사를 두고 있습니다.

다음 단계 안내

NHS 전반의 지능형 자동화에 대한 자세한 내용은 케르만 야사발라(Kerman Jasavala)에게 문의하세요.

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2024년 3월 미국에서 제작.

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