デジタル変革は、医療業界からの人材流出を食い止める解決策になり得る。
患者の流れ、人員配置、スケジュール管理、サプライチェーンは、いずれもデジタル変革によって大きく変えられる分野だと、ウォートン校のハミー・ソング教授は述べる。
変革には、適切なデータ収集とシステム設計に加え、人間とアルゴリズムのやり取りを認識することが不可欠となる。
米国では、50万人を超える医療従事者が仕事を辞めた。新型コロナウイルス感染症のパンデミックにより限界まで追い詰められたためだ。しかし、テクノロジーの活用を広げれば、病院で働く多くの医師や看護師の燃え尽きにつながる非効率やストレスを減らし、雇用を守れる可能性がある。
「デジタル変革やデジタル技術の活用を考えるとき、精密医療やAIによるがんの兆候検出など、臨床面での支援に目が向きがちです」と、ハミー・ソングウォートン校でオペレーション、情報、意思決定を教える教授は語った。「しかし、こうしたツールを使って業務面を大きく改善する機会も、実際にあります。」
ソング氏は先月、ハーバード・ビジネス・レビューに、デジタル変革が病院運営を変革する可能性についての記事を共同執筆した。医療施設ではテクノロジーが広く普及しているものの、貴重で限りある物的・人的資源を最大限に活用するためにテクノロジーを生かしている施設は少ないと、同氏は述べた。
ソング氏はSiriusXMの番組「Wharton Business Daily」に出演し、記事の内容と、デジタル変革が従業員の労働環境改善に役立つ4つの具体的な分野について語った。労働環境の改善は、患者の治療成果向上にもつながる。（このページ上部でポッドキャストをお聴きください。）
患者の流れ
患者の管理は、病院にとって絶え間ない業務だ。具合の悪い人が病院に到着すると、すぐにいくつもの判断が必要になる。入院が必要か。必要なら、どの病棟に入るのか。その病棟に空きベッドはあるか。なければ、いつ空くのか。それとも、別の医療施設を案内すべきか。
予測ツールは過去の情報を基に、入院患者数、待ち時間、転院、退院などのデータを推定する。新型コロナウイルス感染症の変異株に関連した入院患者の急増といった外部の動向もシステムに組み込むことで、スタッフがより適切で正確な判断を下せるよう支援できる。
「患者の流れは、機械学習やアルゴリズムが役立つ非常に良い例です」とソング氏は述べた。「動く要素が非常に多く、すべてが相互につながっています。そのため、最善の対応策を見極めるのは本当に難しいのです。」
人員配置
ソング氏によると、アルゴリズムは欠勤のモデル化と予測に優れており、欠勤はパンデミックの間、深刻な課題となっていた。欠勤率と患者の流れに関するデータを組み合わせるシステムを導入すれば、病院は特定の日に各病棟へ何人配置すべきかを適切に判断できる。
従来は、誰かが病欠すると、急いで代わりの人員を確保しなければならなかった。こうした混乱は「勤務予定が不規則で予測できない場合に何が起きるかを示す研究を見れば、非常に大きな問題です」とソング氏は述べた。「それが、看護師が仕事を辞める大きな要因だと分かっています。」
人員配置の課題は、医療に限ったものではない。小売業や飲食業をはじめ、経済の他の分野にも教訓を応用できると、ソング氏は述べた。
「患者の流れは、機械学習やアルゴリズムが役立つ非常に良い例です。」―ハミー・ソング
スケジュール管理
複雑さゆえに、スケジュール管理も病院にとって非常に困難な業務だ。たとえば患者に手術が必要な場合、どの手術室が何時に使えるのか。必要な機器はすべて準備できているのか。
「多くの病院が直面する大きな課題は、各手術にかかる時間を正確に予測することです。その予測は、その日にどの手術をいくつ、どの順番で実施できるかに直接影響するからです」とソング氏は述べた。
手術チームについても考慮する必要がある。研究によれば、外科医の業務量、手術チームの経験、手術の順序は、いずれも手術室の使用時間に影響する。ある患者の手術が予定時間を超過すれば、次の患者への医療の質に影響する可能性がある。
「こうした要素を考慮するのは、人間が行うよりアルゴリズムのほうがはるかに簡単です」とソング氏は述べた。「こうしたツールを使って資源のスケジュールを最適化すれば、その後に生じる遅延を減らせます。」
サプライチェーン
米国の病院は2018年、医療用品や手術用品に1施設当たり平均1,190万ドルを費やした。これは運営費の最大3分の1に当たる。多額の費用がかかる以上、ラテックス手袋の最後の箱まで在庫を追跡することを最優先事項とすべきなのは明らかだ。
「病院の在庫管理のかなりの部分が、驚くことに今も手作業で行われています」とソング氏は述べた。「これを自動化し、情報を一元管理するだけでも改善の余地は大きく、物品の追跡や発注が容易になります。」
デジタルシステムは、部門間での物品の調整や、世界的なサプライチェーンの変化への対応力向上にも役立つと、同氏は述べた。
HBRの記事で、ソング氏と共著者であるソウル大学校のソンヒ・キム氏は、情報技術をより意図的に活用したい病院に向けて、3つの「処方箋」を提示している。第一に、適切なデータを適切な形式で収集する。第二に、拡張性と相互運用性を備えたデータシステムを設計する。そして第三に、最終的な意思決定者は人間であることを踏まえ、人間とアルゴリズムの相互作用を見失わない。
「これは病院に大きな経済的投資収益率をもたらすだけでなく、おそらくそれ以上に重要なのは、医療の質と効率を高め、患者にとって意義ある前進となることです」とソング氏は述べた。「システムの効率が上がれば、より多くの患者がシステムを利用できるようになります。」
