Come l’intelligenza artificiale può affrontare la crisi del costo del lavoro nel settore sanitario

May 01, 2023

L’intelligenza artificiale crea interessanti possibilità nel settore sanitario, ed è forte la tentazione di concentrarsi sui casi d’uso più interessanti: diagnosticare malattie temute, comunicare con pazienti curiosi e individuare chi è a maggior rischio di eventi acuti. Sfortunatamente, in ognuno di questi casi le conseguenze degli errori possono essere enormi, le richieste delle autorità di regolamentazione saranno elevate e i flussi di lavoro consolidati da tempo sono profondamente radicati. Questi campi cambieranno lentamente.

Un’opportunità molto più a breve termine risiede nell’affrontare un punto critico e critico per i sistemi sanitari: il costo del lavoro. Questi costi stanno determinando una significativa erosione delle finanze del settore. Premier, una grande organizzazione di acquisto al servizio degli ospedali, calcola che le tariffe della manodopera ospedaliera sono aumentate del 6,5% lo scorso anno, rispetto a un aumento del 2,7% ricevuto nelle tariffe di rimborso di Medicare. Il divario è ancora più grave in alcuni campi che hanno dovuto rivolgersi sempre più al lavoro a contratto, dove si stima che le ore siano aumentate del 91% dal 2020 al 2023 anche se le tariffe orarie mediane degli infermieri a contratto sono aumentate da 64 dollari a 132 dollari l’ora. Di conseguenza, la spesa del sistema sanitario per il reclutamento è aumentata del 27% su base annua. Con un tasso elevato di lavoratori che abbandonano l’assistenza sanitaria a causa di fattori quali il burnout e l’invecchiamento, è fondamentale che il settore utilizzi meglio e conservi la manodopera rimasta. In caso contrario, la società di consulenza McKinsey prevede che i costi del lavoro clinico continueranno ad aumentare a un tasso di crescita annuo composto superiore all'11% fino al 2027. È allarmante per il settore.

McKinsey stima che i costi del lavoro clinico continueranno ad aumentare a un tasso di crescita annuo composto superiore all'11% ... [+]

Cambiare il modo in cui gli infermieri trascorrono il loro tempo

Dato che gli infermieri spesso rappresentano oltre la metà dell’organico dei sistemi sanitari, un aspetto fondamentale in cui guardare è il modo in cui gli infermieri trascorrono il loro tempo. Da uno studio della Permanente Journal è emerso che gli infermieri medico-chirurgici dedicano il 35% del loro tempo alla documentazione e un altro 21% al coordinamento assistenziale. In confronto, la cura del paziente ha richiesto il 19% del tempo, la somministrazione dei farmaci il 17% e la valutazione del paziente il 7%. Esatto: più della metà del tempo degli infermieri veniva dedicato alle pratiche burocratiche e alla comunicazione, non alla cura diretta del paziente.

L’intelligenza artificiale può affrontare questi compiti in numerosi modi: registrando gli incontri con i pazienti, tracciando i segni vitali dei pazienti e redigendo note di aggiornamento per la cartella clinica, ad esempio. Alcune aziende leader nel settore dell’IT sanitario stanno già lanciando progetti pilota per portare l’intelligenza artificiale generativa, simile a quella presente in ChatGPT, in questi casi d’uso specifici. Il successo di questi progetti pilota non solo ridurrà la necessità di manodopera, ma concentrerà anche una maggiore quantità di tempo degli infermieri lontano dalla noia e maggiormente sui tipi di attività che li hanno attratti verso la professione in primo luogo.

Migliorare la gestione quotidiana

Un secondo punto chiave a cui prestare attenzione è il modo in cui viene gestito il personale in prima linea. Laudio è un esempio di start-up basata sull’intelligenza artificiale rivolta a quest’area. Secondo il CEO e co-fondatore Russ Richmond, una gestione più efficace del personale in prima linea può ridurre il turnover del personale del sistema sanitario del 20-25% all’anno, generando allo stesso tempo un aumento di oltre il 20% nei punteggi di coinvolgimento dei dipendenti.

Come? Richmond afferma: "Ci sono molte prove che i lavoratori si legano più al loro manager principale che all'istituzione nel suo insieme. È quel legame di affinità che influisce sul burnout e sulla fidelizzazione". Spingendo i manager verso comportamenti migliori, l’azienda mira a rafforzare tali legami.

L’intelligenza artificiale è il meccanismo utilizzato. Richmond spiega: "Ci integriamo con i sistemi informativi HR esistenti, i sistemi di orari e presenze, i sondaggi sulle esigenze e gli interessi dei lavoratori e i dati sulle azioni dei manager. Quindi possiamo consigliare cosa possono fare i manager in prima linea in un modo molto specifico. Ad esempio, se vediamo che qualcuno del team era l'unico infermiere esperto in un turno negli ultimi cinque dei sette turni, possiamo suggerire al manager di contattarlo per vedere come sta e apportare le necessarie modifiche al programma."

Prima i clienti, poi l'intelligenza artificiale