Framtidens vård: så minskar AI antalet uteblivna patientbesök
AI kan drastiskt minska antalet uteblivna besök inom vården, vilket leder till stora kostnadsbesparingar och förbättrad patientvård.
Uteblivna besök, även kända som "no shows" eller "did not attends (DNAs)" på engelska, är ett betydande problem inom sjukvården. Dessa uteblivna besök innebär inte bara förlorad tid och resurser för vårdpersonal (eller hela operationsteam), utan också längre väntetider för andra patienter och betydande kostnader för hälso- och sjukvårdsorganisationer. Med hjälp av artificiell intelligens (AI) har flera vårdgivare börjat ta sig an detta problem på ett innovativt sätt. I detta blogginlägg ska vi utforska hur AI kan bidra till att minska antalet uteblivna besök, och därmed förbättra både effektiviteten och patientvården.
Uteblivna besök – ett kostsamt problem
I Storbritannien uppskattar NHS (National Health Service) att uteblivna besök står för cirka 6,4 % av alla bokade besök. Dessa uteblivna besök kostar NHS cirka 1,2 miljarder pund per år. Det är en enorm summa som kunde ha använts till andra viktiga delar av vården, såsom att minska väntetider eller förbättra vårdkvaliteten. I Sverige har Västra Götalandsregionen (VGR) uppskattat att uteblivna sjukhusbesök kostar dem över 500 miljoner kronor per år, med en andel uteblivna besök som ligger mellan 4 och 8 procent. Det är tydligt att detta är ett mycket angeläget problem att lösa.
NHS framgångar med AI
NHS har börjat implementera en AI-lösning för att förutsäga sannolikheten att patienter inte dyker upp på bokade besök. De har gått på djupet kring olika anledningar till att patienter inte dyker upp och sätter in riktade individuella åtgärder. De anpassar exempelvis vilka patienter som bokas på vilka tider och de skickar extra påminnelser till patienter med högre risk att missa besöket. Överbokningar och reservbokningar är också åtgärder som tillämpas.
De har pilottestat detta i sex månader i Mid and South Essex, en region med cirka 1,2 miljoner invånare. Under denna sexmånadersperiod lyckades de minska antalet uteblivna besök med hela 30 %, vilket de uppskattar kan spara 27,5 miljoner pund per år.
Som följd av framgången med AI-lösningen i Mid and South Essex, arbetar NHS nu aktivt med att införa denna AI-lösning i fler delar av landet. Storbritanniens hälsominister, Lord Markham, har kommenterat så här:
Artificial intelligence is transforming the way we deliver healthcare, and this technology will help cut waiting lists and allow hundreds of thousands more patients to be seen every year.
NHS är inte ensamma om att ha testat AI för att minska uteblivna besök. Även universitetssjukhuset UMC Utrech i Nederländerna har uppnått 30% minskning i ett pilottest.
Metodik
Det finns ett flertal studier publicerade om AI-metoder för att förutsäga sannolikheten att patienter inte dyker upp på bokade besök, samt effektiviteten för åtgärder:
I exempelvis studien Artificial Intelligence Predictive Analytics in the Management of Outpatient MRI Appointment No-Shows minskade de uteblivna besöken med 17% genom den enkla åtgärden att ringa de patienter som hade högst risk att utebli från sitt besök.
Slutsats
Uteblivna besök är ett komplext problem som har betydande konsekvenser för både vårdgivare och patienter. AI erbjuder mycket kraftfulla möjligheter att sätta in effektiva individanpassade åtgärder för att minska antalet uteblivna besök, vilket framför allt leder till ökad tillgänglighet för de som verkligen behöver vården.
Obs! Innehållet på denna blogg är mina personliga åsikter och representerar inte min arbetsgivare. Jag som utgivare ansvarar inte för kommentarsfältet. Den som kommenterar ansvarar själv för det som skrivs.