Với tốc độ số hóa nhanh chóng, đối phó với những thay đổi đã trở thành một khía cạnh quan trọng của sự phát triển của tổ chức. Luôn đặt vấn đề này lên hàng đầu, Sự chứng minh, một trong những hệ thống y tế hàng đầu tại Hoa Kỳ, đã chọn tập trung vào việc nâng cao trải nghiệm của bệnh nhân cùng với việc nâng cấp hoạt động của nó. Do đó, với mục tiêu đi trên con đường Y tế 2.0, họ đã khám phá Ấn Độ với mục tiêu phát triển một trung tâm năng lực toàn cầu để hỗ trợ đẩy nhanh quá trình Chuyển đổi số và tạo ra sự đổi mới cho các hoạt động nội bộ của họ.
“Đại dịch đã xảy ra khi chúng tôi vừa mới phát động. Nó thực sự minh chứng cho lý do tại sao chúng tôi xây dựng trung tâm này. Chúng tôi có thể đẩy nhanh quá trình chuyển đổi trong nhiều lĩnh vực. Ví dụ, chúng tôi đã lên kế hoạch chuyển đến đám mây với Office 365, giúp mọi người cộng tác. Chúng tôi đã phải di chuyển nhanh chóng và di chuyển một số công nghệ này lên đám mây, điều này giúp mọi người làm việc từ các vị trí xa trong đại dịch. Không chỉ nhân viên trong bệnh viện mà còn cả những người đang hỗ trợ họ. Cơ sở hạ tầng và việc chúng tôi chuyển sang đầu tư vào đám mây và duy trì mọi thứ mạnh mẽ về mặt bảo mật đã giúp chúng tôi trong thời kỳ đại dịch, ” Hari AtmakuriPhó chủ tịch, Phân tích và đổi mới chăm sóc sức khỏe, Providence Ấn Độ.
Do đó, để hiểu rõ hơn nhu cầu của các bộ phận của họ, họ đã làm việc với họ để xây dựng các kỹ năng kỹ thuật số cần thiết, chẳng hạn như toàn bộ kỹ thuật phần mềm, kỹ thuật dữ liệu, an ninh mạng và kỹ thuật đám mây. Sau hai năm, giờ đây họ đã có đầy đủ các khả năng chính thức trên tất cả các khía cạnh của kỹ thuật số, bao gồm cả việc nâng cao và cung cấp các khả năng về quản lý sức khỏe kỹ thuật số. Ví dụ, họ trợ giúp về cơ sở vật chất và Logistics, chẳng hạn như lên lịch cho y tá và bác sĩ.
“Một trong những điều mà chúng tôi tập trung là làm thế nào để dự đoán các kịch bản về công suất bệnh viện. Ví dụ, trong các tình huống quá tải, làm thế nào để chúng ta dự đoán loại nhân viên nào là cần thiết và loại y tá nào chúng ta cần? Chúng ta có cần 10 y tá cho một bệnh viện 100 giường không? Làm cách nào để lập lịch trình đó? Bác sĩ nào nên túc trực và bác sĩ nào trực cấp cứu? ”, Ông nói.
Do đó, họ đã bắt đầu phát triển các mô hình AI / ML dự đoán lịch trình lý tưởng cho nhiều người lao động khác nhau. “Chúng tôi có thể xem xét toàn bộ luồng dữ liệu được thu thập và dự đoán chúng tôi cần bao nhiêu giường ngay bây giờ hoặc trong tuần tới. Tôi có thể chuyển bệnh nhân từ bệnh viện này đến bệnh viện kế tiếp nếu tôi biết rằng tôi không thể chăm sóc sức khỏe được không? Một số cơ sở vật chất và công việc Logistics là những gì chúng tôi đang làm, “ông tiếp tục.
Một lĩnh vực khác mà họ áp dụng AI / ML là quản lý bệnh tật: làm thế nào để bạn giải quyết vấn đề quản lý bệnh tật từ thời điểm bệnh nhân được chẩn đoán đến khi người đó đang chữa bệnh.
Atmakuri nói, “Ví dụ, khoảng 700.000 bệnh nhân được chẩn đoán đột quỵ mỗi năm ở Mỹ, và đó là một con đường điển hình. Thông qua AI / ML, nếu có ai đó nói với người khác, dựa trên 150 bệnh nhân mà bạn đã điều trị lần trước, thì đây là con đường bạn đã đi. Vì vậy, đưa những suy luận đó cho bác sĩ là một điều gì đó rất có lợi. Sau đó, bác sĩ biết rằng đây là những gì tôi đang làm, và đây sẽ là con đường đúng đắn để thực hiện. Vì vậy, tất cả sự thông minh đều ở xung quanh đó và toàn bộ quy trình làm việc tự động hóa cho phép nhân viên không phải lo lắng về việc nhập dữ liệu khổng lồ. Vì vậy, đó là toàn bộ quá trình quản lý đột quỵ mà chúng tôi đã tự động hóa. Khả năng này hiện đang được thử nghiệm trên bảy bệnh viện của Providence ở Hoa Kỳ. ”
Ngoài ra, họ đang làm việc để tối ưu hóa và dự đoán thời gian lưu trú, đây là một số liệu quan trọng đối với bệnh viện và bệnh nhân. Anh ấy giải thích, “Chúng tôi không cố gắng xây dựng thứ gì đó có thể nói là hai ngày, nhưng trong trường hợp phức tạp như thế này là tất cả những điểm bạn cần quan tâm và làm cách nào để bạn xây dựng một hệ thống chính xác tốt hơn giúp bác sĩ để giới thiệu chứ không chỉ kê đơn một cái gì đó đã được biết đến. Vì vậy, đó là một ví dụ khác về cách chúng tôi đang tận dụng công nghệ. “
Chìa khóa để quản lý chu kỳ doanh thu
Đặt trọng tâm vào quản lý chi phí, Providence đã tập trung vào quản lý chu kỳ doanh thu. Do cơ chế thanh toán ở Hoa Kỳ, nhà cung cấp nhận được khoản thanh toán một tháng, hai tháng hoặc ba tháng sau đó, dẫn đến thiếu hụt dòng tiền.
“Ví dụ, tôi muốn thành lập một cơ sở mới hoặc muốn mua một máy X-quang mới hoặc một máy EMR mới. Nhưng tôi không thể làm điều đó vì tôi không có dòng tiền. Tôi không biết khi nào. dòng tiền sẽ xảy ra. Vì vậy, làm thế nào để bạn dự đoán dòng tiền của mình dựa trên các khoản thanh toán trước đây của bạn? Phần khác là quỹ từ thiện, được xây dựng cho những bệnh nhân có điều kiện hoặc vấn đề kinh tế, “ông giải thích.
Do đó, họ đã đào tạo dữ liệu thời gian thực để dự báo số liệu thống kê chính xác cho các khu vực quan trọng này và phân tích chúng một cách chính xác.
“Chúng tôi có tỷ lệ lỗi là 2,5%, đó là điều tốt. Với sai số được đánh giá là 2,5, tôi gần như dự đoán 98% về dòng tiền của tôi sẽ như thế nào vào tháng tới. Ngoài ra, chúng tôi cũng dự đoán số tiền tôi sẽ viết ra trong tháng này. Hơn nữa, chúng tôi còn làm việc trên hệ thống tự động; những chỉ số đó không chỉ chúng tôi nắm bắt nó mà chúng tôi tự động hóa. Vì vậy, làm cách nào để xem xét xu hướng hàng tháng của tôi? Do đó, các chỉ số hoạt động là một trong những dữ liệu tiêu thụ lớn nhất đối với tất cả các CEO và CFO trong khu vực, “ông nói.
Bí mật dữ liệu
Làm việc trên dữ liệu ở quy mô lớn hơn, một trong những thách thức lớn nhất, Atmakuri đề cập là phải có dữ liệu hợp lệ và chất lượng. Do đó, họ đã quản lý rào cản này thông qua chiến lược một nền tảng. Cùng với đó, để bảo mật dữ liệu, họ không có kiến trúc tin cậy và giữ dữ liệu ở chế độ riêng tư bằng cách xác định bộ dữ liệu, giúp giữ nguyên tính riêng tư của dữ liệu, đồng thời thực hiện nghiên cứu về dữ liệu đó.
“Từ quan điểm kỹ thuật, làm thế nào để người ta nhìn nhận mọi thứ như một dịch vụ? Nếu chúng ta đang xem xét toàn bộ kiến trúc hướng dịch vụ, làm cách nào để phân phát tất cả dữ liệu này như một dịch vụ? Tôi không muốn mọi người đi vào cơ sở dữ liệu. Cách truyền thống là đưa cho tôi một bảng tính. Vì vậy, chúng tôi không chỉ xem xét việc cung cấp dữ liệu mà còn xem xét cách cung cấp ngữ cảnh cho dữ liệu, cung cấp những gì dữ liệu đang cho bạn biết và bạn có thể làm gì với dữ liệu trong tay “, Atmakuri nói thêm.
Xếp hàng
Cấu trúc chuỗi cung ứng, Providence liên tục áp dụng công nghệ mới hơn. Họ cũng đang chuẩn bị để bẻ khóa thuốc chính xác.
Anh ấy nói, “Y học chính xác là điều quan trọng tiếp theo và để có thể làm việc trên nó, chúng tôi phải xây dựng chiến lược đám mây của mình một cách hiệu quả. Ngoài ra, có một số thứ mà chúng tôi mới bắt đầu làm việc. Làm thế nào để chúng tôi chuyển đổi ở đâu lĩnh vực tiếp theo đang chuyển đổi để giúp bác sĩ đưa ra quyết định đúng đắn ngày nay? Có rất nhiều nghiên cứu xảy ra; nó không nằm trong tay bác sĩ mà là sự chuyển đổi từ nghiên cứu sang hỗ trợ bác sĩ với tập dữ liệu với thông tin đó sẽ là bước chuyển đổi lớn tiếp theo. Bảo mật và đảm bảo rằng bạn đang nắm bắt đúng dữ liệu sẽ là điều cực kỳ quan trọng. Vì vậy, đó là nơi tôi cảm thấy một số khoản đầu tư cơ bản mà mỗi công ty phải thực hiện. “
Nguồn : https://cio.economictimes.indiatimes.com/news/strategy-and-management/how-providence-india-is-digitizing-its-global-supply-chain/92071837.
Post by Automation Bot.