RPA+AI 如何改善医疗保健领域 的运营效率?

RPA+AI如何改善医疗保健领域的运营效率?

RPA+AI 如何改善医疗保健领域 的运营效率?插图

眼下,医疗行业的数字化转型正在从信息化向智能化迈进。而转型中最重要的部分莫过于如何使医疗数据发挥出价值。

医疗数据主要由临床数据、科研数据、医院运营数据等组成,具体包括生命体征、主诉、症状、家族史、疾病史、诊断、医嘱、检查、化验、手术、用药以及住院率、床位周转、药占比、医保报销比例等。这些数据大多以结构化形式存在。此外,还有影像、监控仪器数据等非结构化数据。

许多医疗机构都面临多院区医院信息系统孤岛、医疗信息碎片化的问题。通常情况下,由于医疗数据多且复杂,医务人员几乎要将一半的时间浪费再数据录入上,效率低还易出错。

值得庆幸的是,人工智能(AI)和机器人流程自动化(RPA)等创新技术为希望精简其业务各个方面的组织打开了大门。

智能技术和自动化的结合推动了一种新型运营效率形式的发展,这种形式被称为智能数字化劳动力。

医疗系统比以往任何时候更为重视运营效率

数字化劳动力由智能软件机器人组成,是由自我驱动的虚拟员工组成的自动化网络,能够像人类一样思考、行动和分析。数字化劳动力旨在增强许多日常业务职能,几乎无需人与人之间的交互,并且可以更快、更准确、更高效地进行操作。

但是,数字化劳动力不仅仅是软件机器人。传统的自动化机器人以任务为中心,这意味着它们旨在实现一项主要职能,并且通常是规模更大的互连自动化网络中的一部分。

另一方面,智能机器人可以模仿员工的认知行为。随着时间的流逝,机器人可以分析和学习它们执行的任务,从而从头到尾完成复杂的过程,并且几乎不需要监督。

为什么医疗保健中的自动化如此重要

医疗保健行业的现状正在迅速变化,许多组织都在努力跟上。甚至在新冠疫情爆发及其对医疗系统的全球影响之前,医院和其他医疗机构都在努力满足当今患者不断增长的需求。

人员短缺、数据安全风险和成本增加只是当今困扰医疗机构的几个主要问题,而且随着时间的推移,这些问题只会变得更加严重。

组织应对这些巨大压力的有效方式之一是将智能RPA解决方案纳入其运营流程。这些解决方案几乎可以减轻与医疗保健行业每个层面相关的任何重复性和手动任务。效率的提高不仅在简化数据管理和管理职能方面,而且在法规合规性和降低成本方面都发挥着重要作用。

数字化劳动力改善医疗保健的3大方面

AI驱动的技术最近在医疗保健和生命科学领域的应用已经改变了设备经理、医务人员和患者的游戏规则。通过采用数字化劳动力的概念,组织可以使用高度自动化、自我管理和自我修复的程序,不仅可以改善患者护理水平,还可以降低合规风险,同时创建更可持续的基础架构。

1、改善个性化护理

可以部署数字化劳动力,以比人类员工更快、更有效地创建更好的治疗策略和改进的医疗监控。RPA虚拟员工可以每天24小时扫描存档的记录以分析治疗结果,并连续分析医疗记录和相关系统,以帮助通知医疗诊断和治疗。

这些机器人智能地为医生、护士和数据科学家安全地运行耗时且劳动密集型的流程,使他们有时间专注于更重要、更有价值的工作。

2、降低合规风险

由于病历的高度敏感性,法规合规性审核对于医疗机构的可持续性至关重要。但是,这些审核可能非常耗时,而且不允许有任何人为错误。

借助智能RPA,医疗机构可以定期监视和评估其数据管理工作流程的各个方面,从而大大降低合规风险并快速确定需要改进的领域。自动化的数据移交还通过减少对人工的需求来降低安全漏洞的风险。

3、降低运营支出

根据PolicyAdvice的数据,到2022年,医疗保健支出可能会超过10万亿美元。通过利用医疗保健自动化解决方案,组织可以将其运营支出减少多30~50%。

数字化劳动力不仅杜绝了设施预算和人力资源的浪费,而且还为几乎所有业务领域注入了速度、智能和效率。数字化劳动力将继续支持和推动医疗保健和生命科学行业中更高的准确性和效率。

通过将必要但费时的流程转移到智能的、自我管理的自动化中,医疗保健组织可以继续提高对患者的护理水平,同时减少重要资源所承受的压力。

RPA应用于医疗领域5大场景

RPA可代替医务人员自动执行电脑上程式化的重复操作,使他们能更专注于护理病患。不仅如此,它灵活的扩展能力,还可轻松集成在医疗机构的任何系统上,使医疗领域内的信息整合变得更加简单。

医疗保健行业应用RPA的5大场景:

场景1、癌症检测

AI通过RPA自动扫描并读取病例库,根据特征建立病例模型。而后,通过医生设定好的数据分析,对病例数据进行分析,生成更为全面的分析报告。

病患做癌症检测的同时,RPA可自动获取病患相关数据,与分析库内的数据进行匹配,将结果发送给医生,由医生根据实际情况进行最后诊断。

场景2、患者预约挂号

医疗机构可以通过RPA解决患者挂号预约的相关问题。RPA机器人可以自动收集患者数据,处理预约流程,为患者预约最佳的挂号时间。

RPA扫描患者数据以创建报告。该报告可以发送给转诊管理者以确认是有效预约,并通知患者医生是否可用。在医生预约不可用的情况下,RPA还可以根据医生的时间表及时通知患者。

场景3、账户自动化结算

将RPA纳入整个计费流程可以为医务人员减轻工作负担。它可跨系统跨平台查看、处理数据,通过告知患者其账单金额,加快付款速度,来减少账户结算流程中的付款延迟和其他未知错误。

场景4、医疗账单管理

日常医疗账单涉及诸多系统之间的数据交互,工作人员需要不停的登录并手动记下这些数据。而使用RPA机器人来进行医疗账单管理整个过程将缩短70%的时间,并加快病人的结款周期。

场景5、药物供应商管理

一些大型的医疗保健机构需要管理很多药物、消耗品的供应商。供应商的质量、信誉的好坏将直接影响到整个医疗保健机构的业绩,有的还会因为低劣药品而引起不必要的索赔。如果使用RPA机器人实时监控这些供应商的动态,那么在药物风险方面会降低很多。

在RPA和AI等技术的推动下,医疗保健行业将会迎来数字化变革的新篇章。

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