AI は医療人件費の危機にどう対処できるか

Jan 02, 2024

AI はヘルスケアに刺激的な可能性を生み出すため、恐ろしい病気の診断、好奇心旺盛な患者とのコミュニケーション、急性事象の最も高いリスクにさらされている人の特定など、最も魅力的なユースケースに注目したくなります。 残念ながら、これらのいずれの場合でも、間違いの結果は甚大になる可能性があり、規制当局の要求は高く、長年確立されたワークフローが深く根付いています。 これらの分野はゆっくりと変化していきます。

はるかに近い将来のチャンスは、医療システムにとって重大な問題点である人件費に対処することにあります。 これらのコストは業界の財政を著しく悪化させています。 病院にサービスを提供する大手購買組織であるプレミアの計算によると、昨年の病院の労働率は 6.5% 増加しましたが、それに対してメディケアの償還率は 2.7% 増加しました。 契約労働への転換をますます余儀なくされている一部の分野では、その格差はさらに深刻であり、契約看護師の時給中央値が64ドルから​​132ドルに上昇したにもかかわらず、労働時間は2020年から2023年にかけて91％増加したと推定されている。 その結果、医療システムの採用活動への支出は前年比 27% 増加しました。 燃え尽き症候群や高齢化などの要因により、医療従事者の離職率が高くなっているため、業界は残っている労働力を有効活用し、維持することが不可欠です。 そうしない場合、コンサルタント会社マッキンゼーは、臨床人件費は 2027 年まで年平均成長率 11% 以上で上昇し続けると予測しています。これは業界にとって憂慮すべきことです。

マッキンゼーは、臨床人件費は年平均 11% 以上の割合で上昇し続けると予測しています...[+] 成長率

看護師の時間の使い方を変える

看護師が医療システムの人員の半分以上を占めることが多いことを考えると、注目すべき重要な点の 1 つは、看護師の時間の使い方です。 パーマネンテ・ジャーナルに掲載された調査によると、医療・外科看護師は時間の 35% を文書作成に費やし、さらに 21% をケアの調整に費やしていることがわかりました。 比較すると、患者のケアには 19%、投薬には 17%、患者の評価には 7% の時間がかかりました。 それはその通りです。看護師の時間の半分以上は、直接的な患者ケアではなく、事務処理とコミュニケーションに費やされていました。

AI は、患者との面会の記録、患者のバイタル サインのグラフ化、医療記録の更新メモの作成など、さまざまな方法でこれらのタスクに取り組むことができます。 一部の大手医療 IT 企業は、ChatGPT にあるものと同様の生成 AI をこれらの特定のユースケースに導入するパイロットをすでに開始しています。 これらの試験運用が成功すれば、労働力の必要性が減るだけでなく、看護師の時間を退屈な時間から解放し、そもそも看護師をこの職業に引き付けた種類の活動により多くの時間を充てることができるだろう。

日常管理の改善

次に注目すべき重要な点は、最前線のスタッフの管理方法です。 Laudio は、この分野をターゲットとする AI スタートアップの一例です。 CEO 兼共同創設者の Russ Richmond 氏によると、現場管理をより効果的に行うことで、医療システムのスタッフの離職率を年間 20 ～ 25% 削減できると同時に、従業員エンゲージメント スコアを 20% 以上向上させることができます。

どうやって？ リッチモンド氏は、「従業員は組織全体よりも主任マネージャーとのつながりが強いという証拠がたくさんある。燃え尽き症候群と定着率に影響を与えるのは、その親近感の絆だ」と語る。 同社は、管理者により良い行動を促すことで、その絆を強化することを目指している。

仕組みとしてはAIが使われています。 リッチモンド氏は、「当社は既存の人事情報システム、勤怠管理システム、従業員のニーズと関心に関する調査、管理者の行動に関するデータを統合しています。そうすれば、現場の管理者が具体的な方法でできることを推奨できます。たとえば、チームの誰かが、7 つのシフトのうち最後の 5 つのシフトに唯一の経験豊富な看護師だったことがわかったら、マネージャーに連絡して彼らの様子を確認し、必要なスケジュールを調整するよう提案できます。」

顧客第一、AI 次に

Laudio のアプローチは、顧客の問題を解決した後にのみ IT に注力する、成功したテクノロジー系スタートアップ企業のアプローチを反映しています。 リッチモンド氏は、「私たちは 400 人以上の現場マネージャーにインタビューし、彼らにとって最も重要な機能について教えてくれました。時間をかけて、どのシナリオでどのアクションが最も効果的であるかを確認するためのデータセットを構築してきましたが、これらは大きく異なる可能性があります。たとえば、ICU と環境サービスチームの間で。」

このようなユーザー中心のアプローチをとることで、医療機関は人材採用、契約労働、人件費、その他の人件費を節約できます。 医療の仕事には、管理が緩い仕事や、患者に触れない労働がたくさんあります。 AI は、スタッフの効率と患者の直接ケアに費やす時間を最大限に高めることで、これらの問題に対処できます。