Cel pracy:

Zapobieganie i leczenie przewlekłych patologii jest postępowaniem prozdrowotnym, które zmniejsza koszty społeczno-ekonomiczne na poziome populacji. W niniejszej pracy oceniano skuteczność modelowania optymalizacji pracy i kosztów działania pojedynczego oddziału szpitalnego, ze szczególnym uwzględnieniem wdrożenia sztucznej inteligencji.

Materiał i metody:

Modele obejmowały przetwarzanie dokumentacji medycznej, koszty leczenia oraz koszty personelu i usług dotyczące pacjentów z przewlekłymi schorzeniami układu mięśniowo-szkieletowego lub urazami. Rozważano dziewięć modeli obejmujących średnią, zwiększoną, lub zmniejszoną objętość dokumentacji medycznej, każdy z pełnym lub częściowym wykorzystaniem sztucznej inteligencji, lub jej brakiem. Przyjęto następujące założenia: 1/ oddział 20-łóżkowy zatrudniający sześciu lekarzy, 12 pielęgniarek oraz nieograniczoną liczbę sekretarek niemedycznych do obsługi dokumentacji; 2/ lekarze i pielęgniarki pracujący w wymiarze 168 godzin/miesiąc, uwzględniając 80% tego wymiaru czasu pracy po odjęciu formalnych przerw i świąt; 3/ przyjęto stawkę godzinową wynagrodzenia zgodną z wymogami Agencji Oceny Technologii Medycznych i Systemu Taryfowego w Polsce.

Wyniki:

Modelowanie wykazało, że im większa liczba pacjentów, tym wyższe przychody, mniejsze koszty całkowite i wyższa marża zarobkowa. Wykazano również, że najbardziej ekonomiczny i efektywny, zapewniający ponad trzykrotne oszczędności scenariusz zakładał zmniejszenie objętości dokumentacji przy pełnym wdrożeniu sztucznej inteligencji.

Wnioski:

W konkluzji, wdrożenie sztucznej inteligencji do przetwarzania dokumentacji medycznej korzystnie wpływa na produktywność pracowników służby zdrowia w miejscu pracy i zmniejsza obciążenie społeczno-ekonomiczne związane z opieką zdrowotną.