Пол Донохью-Паркер рассказывает о том, как роботизированная автоматизация процессов (RPA) и поддерживающие ее технологии могут улучшить оказание медицинской помощи и оптимизировать жизненно важные системы.
Учреждения здравоохранения, такие как NHS Trusts, в течение нескольких лет постепенно выстраивали слой за слоем сложные процессы. Повторяющиеся, исчисляющиеся миллиардами фунтов стерлингов, и почти в каждой профессии привели к нехватке ресурсов и талантов. Это помешало покончить с зависимостью сектора от устаревшего оборудования и систем.
Хотя ни один отдел не застрахован от негативных последствий жестких процессов, финансы и закупки являются двумя ключевыми областями, где это обычно имеет место. Количество счетов-фактур, которые необходимо обработать в учреждении национальной службы здравоохранения, может достигать сотен тысяч. Однако руководители могут опасаться внесения масштабных изменений в текущие процессы, которые, при неправильном внедрении, могут помешать своевременным платежам подрядчикам и поставщикам. Поскольку многие проекты автоматизации оказываются слишком сложными для выполнения без посторонней помощи, какие действия может предпринять медицинский персонал, чтобы развеять эти опасения?
Искоренение рутинных задач и человеческих ошибок
Медицинскому персоналу следует сначала поговорить с ИТ-специалистами в рамках бизнеса, чтобы узнать об их проблемах при переходе к автоматизации. Например, может случиться так, что устаревшие системы, такие как физические компьютеры, используются для завершения финансовых процессов и могут лучше обслуживаться виртуальными серверами.
В этом случае технологический партнер лучше всего подходит для консультирования медицинских учреждений о том, где можно постепенно внедрять автоматизированные решения для повышения производительности и результативности в сфере финансов и закупок. Любое решение, скорее всего, будет включать роботизированную автоматизацию процессов в качестве базовой линии, которая идеально подходит для устранения повторяющихся обязанностей, основанных на правилах, которые быстро становятся скучными для людей. Роботы RPA выполняют утомительные задачи, такие как обработка данных в Excel, заполнение онлайн-форм и отправка электронных писем, быстрее и точнее, чем люди.
Применяя это специально к финансовым подразделениям здравоохранения, роботизированная автоматизация процессов может проверять реквизиты банковских счетов и рассчитывать проценты НДС, тем самым предотвращая риск человеческой ошибки и давая сотрудникам время сосредоточиться на личном развитии. Выходя за рамки финансового отдела, RPA также может принести пользу в более широком контексте здравоохранения.
Например, боты могут просматривать и сравнивать текущий список пациентов на больничной койке со списком ежедневных посещений сообщества. Когда совпадение найдено, бот отправляет врачам электронное письмо с уведомлением о том, что пациент находится в больнице и что им необходимо перенести визит. Это означает, что участковые медсестры могут избежать напрасных поездок по месту жительства пациента. Другим конкретным случаем использования является обработка форм согласия на вакцинацию детей. Бот может позаботиться о добавлении номера NHS. Это экономит время администратора, которое в противном случае было бы потрачено на поиск вручную.
Удовлетворение ожиданий поставщиков за счет автоматизации выставления счетов
Оперативные и точные платежи поставщикам имеют решающее значение в связи с их ролью в обслуживании больничных зданий. Тысячи организаций предоставляют широкий спектр оборудования для обеспечения эффективного предоставления услуг, от электронных систем ведения записей пациентов до канцелярских принадлежностей. При применении RPA к конкретным задачам, с которыми сталкиваются трасты NHS, автоматическая обработка может охватывать значительные объемы счетов, которыми необходимо управлять, что для некоторых трастов может составлять приблизительно 250 000 в год.
Роботизированная автоматизация процессов может позволить медицинским учреждениям лучше выполнять обязательства и поддерживать прочные взаимоотношения с помощью автоматической обработки счетов-фактур. Это также может способствовать соблюдению требований поставщиков, таких как Кодекс лучшей практики оплаты, согласно которому 95% счетов-фактур должны быть оплачены в течение 30 дней.
Продвигая РПА дальше
RPA – это технология, которая позволяет медицинским учреждениям отказаться от трудоемких ручных задач, выполнять обязательства перед поставщиками и обеспечивать эффективность. Это служит важнейшим первым этапом проекта автоматизации. Однако организации могут продвинуть RPA дальше, комбинируя технологию с другими решениями, в зависимости от варианта использования.
Возьмем, к примеру, организацию, которой необходимо обрабатывать несколько типов документов. Интеллектуальная обработка документов (IDP) может быть сопряжена с RPA. Это извлекает соответствующую ключевую информацию из кредит-нот и других типов документов-счетов-фактур и передает ее обратно в RPA, который затем может ввести соответствующую информацию для оплаты поставщикам.
Однако потенциал автоматизации, способный внести ощутимые изменения в отрасль здравоохранения, не ограничивается RPA и IDP. Машинное обучение (ML) может быть использовано в ряде случаев, особенно для точного прогнозирования заболеваний у пациентов. Например, эта технология может анализировать полный набор фотографий, присланных пациентами, чтобы проверить, есть ли у пациента меланома.
В сроки, которые оказались бы невозможными для человека, ML сравнивает фотографию с экземпляром раковой родинки и нераковой родинки, чтобы расшифровать диагноз. Эта же технология может быть использована для проверки других состояний в будущем, таких как сердечно-сосудистые заболевания. Затем ML может передавать данные обратно в роботизированную систему автоматизации технологических процессов. Затем RPA может либо отправить эту информацию врачу общей практики для дальнейших действий, либо даже автоматически записаться на прием к пациенту, чтобы обсудить лечение с медицинским работником.
Организации здравоохранения, такие как NHS Trusts, вероятно, будут получать поток электронных писем от пациентов, поставщиков и других заинтересованных сторон на постоянной основе. Именно здесь используется обработка естественного языка (NLP) для анализа и понимания контекста электронного письма, чтобы затем решить, в какой отдел его следует отправить. Например, если это счет-фактура от поставщика, электронное письмо может быть автоматически отправлено в финансовую службу для принятия мер или даже боту, который обрабатывает счет-фактуру для оплаты.
Поощрение следующего поколения ИТ-талантов
Уровни автоматизации могут позволить учреждениям здравоохранения трансформировать свои процессы, не только устраняя рутинные задачи, но и предоставляя нужную информацию нужному отделу и делая точные прогнозы для информирования медицинских работников. Однако внедрение может быть проблемой, особенно для фирм государственного сектора, которые, возможно, борются с нехваткой технических навыков. выяснилось, что 55% работников как частного, так и государственного секторов Великобритании сообщают, что их работодатель испытывает нехватку цифровых навыков.
В частности, в Национальной службе здравоохранения было обнаружено, что многие работники на всех уровнях не обладают базовыми цифровыми навыками, сопротивляются переменам и не решаются внедрять новые технологии. Чтобы стимулировать эти изменения, медицинские учреждения могут положиться на опыт партнера-специалиста, который поможет внедрить первую итерацию роботизированной автоматизации процессов, чтобы продемонстрировать преимущества сотрудникам, одновременно помогая развивать навыки тем, кто хочет узнать больше. Такая демократизация разработки ботов может затем позволить обученному персоналу внедрять IDP, ML или NLP для дальнейшего повышения эффективности в организации.
В этом случае жизненно важно поддерживать поток талантов, проходящий через все учреждение, чтобы обеспечить более сложную автоматизацию. Фонды NHS предпринимают шаги для решения этой проблемы, нанимая студентов университетов с опытом работы в области информационных технологий в течение года их поступления для развития их навыков на будущее.
Оптимизация процессов в подходящем темпе
В медицинских учреждениях, где бюджеты, вероятно, ограничены, а технических навыков не хватает, нерешительность в отношении полного внедрения автоматизации, несомненно, широко распространена. Однако неспособность воспользоваться преимуществами RPA и поддерживающих его технологий, таких как IDP, ML и NLP, может привести к тому, что организации упустят оптимизированные процессы, более счастливых сотрудников и, в конечном счете, улучшенное обслуживание пациентов.
Опираясь на внешний опыт, учреждения могут использовать рекомендации о том, где автоматизация может быть применена с наименьшими сбоями, прежде чем постепенно распространять эти возможности на другие задачи.
