Un prédicteur d'attente au Richmond University Medical Center
Sur Staten Island de New York, le Richmond University Medical Center fournit du temps d'attente aux patients aux patients depuis 2021. Lorsque l'organisation a appris que sa solution standard et alimentée par l'IA serait des services de coucher de soleil, l'équipe informatique a pris la tâche de créer une solution locale qui pourrait aider à estimer les temps d'attente.
«Le filtrage de l'ensemble de données et la distinction urgente des priorités non ur en urgence ont été difficiles», explique Joseph Cuozzo, vice-président du RUMC.
La nouvelle solution d'IA du ministère effectue des calculs basés sur les «déclencheurs» liés aux actions des employés dans le système de dossier de santé électronique de l'hôpital.
«Lorsqu'un patient est enregistré, c'est un déclencheur», explique Cuozzo. «Lorsque le triage sera terminé, le médecin fera une entrée, et c'est un autre déclencheur. L'outil d'apprentissage automatique commence à évaluer la différence de temps entre le point d'enregistrement au point de la documentation et va en moyenne chaque patient pour donner un temps d'attente estimé.»
Une fois la formation IA terminée, la transition vers le nouveau système s'est bien déroulée. «Nous avons pu passer à la nouvelle solution en quelques heures seulement», ajoute-t-il.
Aujourd'hui, Cuozzo voit des opportunités de modifications futures et de cas d'utilisation.
«Notre solution clé en main n'était pas entièrement personnalisable. Maintenant, nous pouvons ajouter des algorithmes supplémentaires et gérer l'aspect d'apprentissage automatique», dit-il. «À l'avenir, nous pouvons également l'utiliser pour des choses telles que les prévisions et aider à la dotation en personnel.»
Cuozzo est également satisfait de l'approche sécurisée de son équipe à la solution.
«Du point de vue de la sécurité, ce sont nos données», dit-il. «C'est une solution interne que nous contrôlons. Envoyant ces informations à un tiers, même une que nous avons correctement vérifiée, présente toujours un risque.»
La transparence entraîne moins de stress à l'hôpital pour enfants LA
À l'ouest, à l'hôpital pour enfants de Los Angeles, la campagne derrière la mise en œuvre d'un outil d'IA centré sur le patient est venue du personnel du service des urgences, explique le directeur de la transformation numérique Omkar Kulkarni.
En tant que l'un des services d'urgence pédiatriques les plus fréquentés du pays, les dirigeants départementaux ont déclaré à Kulkarni que les parents étaient frustrés en attendant que leur enfant reçoive des soins.
«Les parents continueraient à venir au bureau d'inscription pour demander combien de temps ils devraient attendre», dit-il. « Le fait qu'ils n'avaient aucune visibilité autour des temps d'attente était de créer une température élevée dans la salle d'attente. »
Un collègue d'un autre hôpital pour enfants a suggéré une plate-forme alimentée par l'IA qui travaillait déjà avec un autre client pédiatrique majeur, ce qui a ajouté à son appel. «Cela peut être difficile, car il y a beaucoup de fournisseurs dans cet espace qui n'ont pas une expérience approfondie de la pédiatrie, et les données pédiatriques se comportent souvent différemment des données adultes», explique Kulkarni.
