Atsargų kontrolė yra labai svarbi sveikatos priežiūros tiekimo grandinėse. Tai reiškia, kad reikia sekti medicinos reikmenis, kad ligoninės ir klinikos turėtų tai, ko joms reikia, neturėdamos per daug ir nešvaistydami daiktų. AI padėjo pagerinti atsargų valdymą.
Paklausos prognozavimo tikslumas
Paprastai ligoninės prognozuoja paklausą, atsižvelgdamos į ankstesnį naudojimą ir paprastas tendencijas. Šie metodai yra naudingi, bet ne visada tikslūs, nes sveikatos priežiūros poreikiai gali labai pasikeisti. Dirbtinis intelektas naudoja didelius duomenų rinkinius, pvz., pacientų skaičių, ankstesnį tiekimo naudojimą, ligų tendencijas ir suplanuotas procedūras, kad galėtų geriau prognozuoti.
Ligoninės, kuriose naudojamas dirbtinis intelektas, pastebi apie 15–20 % mažesnes atsargų sąnaudas ir mažiau problemų dėl per didelio ar per mažo atsargų kiekio. AI vienu metu žiūri į daugelį veiksnių ir atnaujina prognozes nauja informacija. Tai padeda darbuotojams planuoti pirkinius iš anksto.
Atsargų stebėjimas realiuoju laiku
Dirbtinis intelektas veikia su technologijomis, tokiomis kaip RFID žymos, brūkšniniai kodai, kompiuterinis regėjimas ir jutikliai, kad visą laiką būtų galima stebėti atsargų lygį. Šios priemonės taip pat tikrina sąlygas, pvz., jautrių vaistų temperatūrą.
Naudodami stebėjimą realiuoju laiku, sveikatos priežiūros centrai gali gauti atsargų tik tada, kai jų reikia. Tai sumažina sandėliavimo išlaidas ir atliekas dėl pasibaigusio galiojimo prekių. Automatiniai įspėjimai praneša darbuotojams, kai atsargų yra mažai, kad jie galėtų veikti greitai.
Patobulintas tiekėjų įtraukimas ir atitiktis
AI padeda valdyti santykius su tiekėjais. Jame atsižvelgiama į tiekėjo veiklą ir riziką, siekiant rasti geriausius pardavėjus, sudaryti geresnes sutartis ir naudoti daugiau nei vieną tiekėją, kad būtų išvengta problemų.
AI taip pat padeda laikytis taisyklių automatiškai tikrindamas įrašus. Tokios technologijos kaip „blockchain“ saugo įrašus ir neleidžia netikriems produktams patekti į tiekimo grandinę, atitinkančius FDA ir kitus standartus.
AI sveikatos priežiūros logistikos valdyme
Logistika reiškia prekių ir vaistų pervežimą ir saugojimą. Gera logistika padeda užtikrinti, kad priežiūros paslaugų teikėjai laiku gautų tai, ko jiems reikia. AI pagerina daugelį logistikos dalių.
Optimizuotas tiekimo grandinės planavimas
AI naudoja daug duomenų, tokių kaip laivybos tvarkaraščiai, uosto veikla, paklausos pokyčiai ir tiekėjo būsena. AI kuria planus, kurie sumažina transportavimo išlaidas ir užtikrina greitą bei patikimą pristatymą.
Ligoninės, naudojančios AI logistikoje, sumažino išlaidas 15 % ir pagerino atsargų lygį 35 %. Tai rodo AI vertę pinigais ir veikla.
Tiekimo grandinės matomumas ir rizikos valdymas
Gali būti sunku sekti sudėtingus tiekėjų tinklus. Dirbtinis intelektas renka duomenis iš daugelio šaltinių, pvz., muitinės dokumentų ir siuntimo pranešimų, kad būtų galima nustatyti tiekimo grandinę. Tai padeda ligoninėms pastebėti ir valdyti vėlavimus arba paklausos šuolius.
Per COVID-19 AI padėjo valdyti paklausos padidėjimą ir pakeisti maršrutus ar tiekimo šaltinius. Tai tampa įprastu įrankiu ligoninėms, kad ištikus sveikatos krizei nepritrūktų atsargų.
Nuspėjamoji ir scenarijų analizė
AI leidžia lyderiams išbandyti skirtingus tiekimo planus naudojant modeliavimą. Ligoninės, prieš priimdamos sprendimą, gali pamatyti, kas atsitiks, jei pakeis tiekėjus ar siuntimo maršrutus. Tai padeda planuoti remiantis duomenimis, o ne spėlionėmis.
AI ir darbo eigos skaitmeninimas sveikatos priežiūros tiekimo grandinėms
Geras inventorius ir logistika priklauso nuo organizuotų darbo eigų. AI veikia su automatizavimu, kad sumažintų popierizmą, paspartintų procesus ir sumažintų klaidų skaičių.
Įprastų užduočių automatizavimas
AI gali automatizuoti pasikartojančias užduotis, pvz., užsakymų apdorojimą, sąskaitų faktūrų tvarkymą, atsargų papildymą ir atitikties patikras. Tai sumažina klaidų skaičių ir leidžia sveikatos priežiūros darbuotojams daugiau dėmesio skirti pacientų priežiūrai ir planavimui.
Pavyzdžiui, dirbtinio intelekto sistemos gali valdyti sąskaitų faktūrų derinimą ir mokėjimų patvirtinimus, kad pagerintų finansų valdymą tiekimo grandinėje.
Išmanusis procesų optimizavimas
AI nuolat tikrina darbo eigas, kad surastų problemas ir pasiūlytų sprendimus. Jis gali rekomenduoti geriausius pertvarkymo taškus, pakeisti atsargas pagal paklausą arba koreguoti pristatymo laiką, kad būtų išvengta vėlavimų.
Ligoninės pradeda naudoti automatines tiekimo sistemas, kuriose dirbtinis intelektas pats koreguoja inventorių pagal pacientų skaičių ar gydymo pokyčius. Tikimasi, kad netrukus JAV sveikatos priežiūros srityje tai augs.
Integracija su Front-Office AI įrankiais
Kai kurios įmonės sujungia „front-office“ įrankius su tiekimo grandinės sistemomis. Dirbtinio intelekto telefonas ir atsakiklio paslaugos palengvina bendravimą. Tai leidžia tiekimo vadybininkams mažiau laiko skirti koordinavimui ir daugiau svarbioms užduotims.
Susiedamos komunikacijos ir tiekimo programinę įrangą, sveikatos priežiūros grupės pagerina vidinį ir tiekėjų informacijos srautą. Tai sumažina užsakymų patvirtinimo ar problemų sprendimo vėlavimą.
AI pritaikymo JAV sveikatos priežiūros tiekimo grandinėse iššūkiai ir svarstymai
Nors dirbtinis intelektas padeda, įtraukti jį į sveikatos priežiūros tiekimo grandines nėra lengva.
Duomenų kokybė ir integravimas
AI reikia gerų, išsamių duomenų. Sveikatos priežiūros sistemose dažnai naudojama daug skirtingų programų, kurių duomenys netolygūs arba jų trūksta. Kad pasisektų, paslaugų teikėjai turi išvalyti duomenis, priversti sistemas veikti kartu ir pasiruošti dirbtinio intelekto naudojimui.
Privatumas ir saugumas
Pacientų saugumas ir privatumas yra labai svarbūs. AI įrankiai turi atitikti tokius įstatymus kaip HIPAA ir saugoti duomenis. Sveikatos priežiūros grupės turėtų dirbti su įmonėmis, kurios gerai apsaugo duomenis.
Personalo mokymas ir pokyčių valdymas
DI naudojimas keičia darbus ir procesus. Kai kurie darbuotojai gali priešintis pereidami nuo senų metodų. Mokymai ir aiškus bendravimas padeda darbuotojams priimti dirbtinį intelektą kaip įrankį padėti, o ne juos pakeisti.
Ateities kryptys ir strateginė svarba
JAV sveikatos priežiūros sistema daugiausia dėmesio skiria stiprioms tiekimo grandinėms, ypač po COVID-19 iššūkių. AI gebėjimas anksti pastebėti problemas, numatyti poreikius, kontroliuoti atsargas ir valdyti logistiką yra labai naudingas.
Vyriausybinės programos, tokios kaip CHIPS ir Mokslo įstatymas, rodo, kad dirbtinis intelektas remiamas sveikatos priežiūros tiekimo grandinėse. Sveikatos priežiūros vadovai turėtų galvoti apie dirbtinį intelektą ne tik norėdami sutaupyti pinigų, bet ir palaikyti stabilią pacientų priežiūrą bei laikytis augančių taisyklių.
Ankstyvieji vartotojai praneša apie iki 65 % geresnę paslaugą, mažiau atsargų problemų ir mažesnius logistikos kaštus. Augant dirbtiniam intelektui, jis bus labiau susietas su ligoninių tiekimo grandinėmis ir padės pritaikyti individualiai pritaikytą mediciną bei tvarią tiekimo praktiką.
Sveikatos priežiūros organizacijos, kurios nuolat tobulėja, moko savo darbuotojus ir tobulina komandinį darbą tarp klinikinių ir tiekimo komandų, gaus daugiausia naudos iš AI. Išmanusis automatizavimas žingsnis po žingsnio – nuo geresnio prognozavimo iki automatinio tiekimo koregavimo – yra praktiškas būdas ligoninių vadovams ir IT darbuotojams pagerinti JAV sveikatos priežiūros tiekimo grandines.
Šioje apžvalgoje parodyta, kaip dirbtinis intelektas šiuo metu naudojamas JAV sveikatos priežiūros inventoriuje ir logistikoje. Ji suteikia lyderiams aiškų vaizdą, kaip padėti vadovautis jų tiekimo grandinės planams ir veiksmingai naudoti AI įrankius pacientų priežiūrai ir ligoninėms gerai valdyti.
Dažnai užduodami klausimai
Koks yra AI vaidmuo sveikatos priežiūros tiekimo grandinės valdyme?
AI pagerina sveikatos priežiūros tiekimo grandinės valdymą gerindamas atsargų kontrolę, numatydamas paklausą ir optimizuodamas logistiką. Tai leidžia analizuoti duomenis realiuoju laiku, užtikrinant, kad prireikus būtų prieinamos medicinos reikmenys, taip pagerinant pacientų priežiūrą ir sumažinant atliekų kiekį.
Kaip AI automatizuoja operacijas medicinos tiekimo grandinėje?
AI automatizuoja operacijas naudodamas mašininio mokymosi algoritmus, kurie numato tiekimo poreikius, valdo atsargų lygį ir supaprastina užsakymo procesus. Šis automatizavimas sumažina žmogiškųjų klaidų skaičių ir leidžia sveikatos priežiūros paslaugų teikėjams sutelkti dėmesį į pacientų priežiūrą.
Kokia AI nauda medicinos tiekimo grandinės valdymui?
Privalumai apima didesnį efektyvumą, sąnaudų mažinimą, didesnį atsargų valdymo tikslumą ir geresnius pacientų rezultatus, užtikrinant savalaikį medicinos reikmenų ir įrangos prieinamumą.
Kaip AI pagerina duomenų analizę medicinos tiekimo grandinėje?
AI naudoja mašininį mokymąsi, kad analizuotų didelius duomenų rinkinius, nustatytų modelius ir pateiktų įžvalgų, kurios gali padėti priimant sprendimus. Tai leidžia geriau prognozuoti paklausą ir paskirstyti išteklius.
Su kokiais iššūkiais AI susiduria sveikatos priežiūros tiekimo grandinėse?
Iššūkiai apima susirūpinimą dėl duomenų privatumo, integraciją su esamomis sistemomis, aukštos kokybės duomenų poreikį ir galimą darbuotojų, kurie gali būti atsargūs dėl technologijų, pasipriešinimą.
Kas yra nuspėjamoji analizė sveikatos priežiūros tiekimo grandinių kontekste?
Nuspėjamoji analizė apima AI naudojimą istoriniams duomenims analizuoti, kad būtų galima numatyti būsimus tiekimo poreikius ir tendencijas. Tai padeda sumažinti trūkumą ir užtikrinti, kad sveikatos priežiūros paslaugų teikėjai išlaikytų tinkamą atsargų lygį.
Kaip dirbtinis intelektas palaiko sveikatos priežiūros sistemų sąveiką?
Dirbtinis intelektas leidžia integruoti skirtingas sveikatos priežiūros sistemas naudojant išmaniąją tarpinę programinę įrangą, leidžiančią geriau bendrauti tarp sistemų ir patobulinti dalijimąsi duomenimis, o tai pagerina bendrą priežiūros koordinavimą.
Kokį vaidmenį AI vaidina ieškant vaistų sveikatos priežiūros srityje?
Dirbtinis intelektas pagreitina vaistų atradimą, analizuodamas biologinius duomenis, nustatydamas galimus vaistų kandidatus ir numatydamas jų veiksmingumą, o tai gali žymiai sumažinti laiką ir išlaidas, susijusias su naujų vaistų pateikimu į rinką.
Ar AI gali pagerinti reagavimą į ekstremalias situacijas sveikatos priežiūros tiekimo grandinėse?
Taip, dirbtinis intelektas gali pagerinti reagavimą į ekstremalias situacijas, numatydamas konkrečių medicinos priemonių paklausos padidėjimą ir užtikrindamas jų prieinamumą krizių metu, taip pailgindamas pasirengimą ir reagavimo laiką.
Kaip AI formuoja sveikatos priežiūros tiekimo grandinių ateitį?
Dirbtinis intelektas yra pasirengęs pakeisti sveikatos priežiūros tiekimo grandines, sukurdamas efektyvesnes sistemas, pagerindamas duomenų panaudojimą ir įgalindamas aktyvias valdymo strategijas, kurios galiausiai pagerins pacientų priežiūrą ir veiklos sėkmę.
