450 годин на місяць забирає ручне заповнення медичних карток — лікарі виснажені та роблять помилки

Минулого місяця я намагалася оптимізувати процес підготовки виписок, бо наші кардіологи витрачають по сорок хвилин на одного пацієнта після огляду. Ми запровадили спільні таблиці у Google Sheets та шаблони в Notion, щоб хоч якось прискорити введення даних. Найняли двох адміністраторів з зарплатою по двадцять тисяч гривень кожному, щоб вони переносили записи з паперу в систему. Загалом витратили понад вісімдесят тисяч гривень на цей процес, але черги під кабінетами так і не зникли. Навіть пробували безкоштовну версію ChatGPT для перефразування діагнозів, але це вимагає багато копіювання вручну.

Найважче — це постійна фрустрація лікарів, які кажуть, що вони прийшли лікувати людей, а не працювати друкарками. Через втому вони припускаються помилок у дозуваннях або назвах препаратів, що для нашої клініки є критичним ризиком. Я бачу, як мої найкращі фахівці просто вигорають, бо після десяти пацієнтів їм треба ще три години сидіти над паперами. Це призводить до плинності кадрів, і ми вже втратили одного професійного ортопеда через такий графік. Моральний дух команди зараз на дуже низькому рівні.

Системна причина в тому, що наша медична інформаційна система застаріла і не має інтегрованого розпізнавання голосу чи автоматичної генерації текстів. Ми працюємо за процесами десятирічної давнини, де кожне слово треба вбивати пальцями на клавіатурі. У нас сімдесят працівників, і кожен з них щодня генерує кілометри тексту, який ніяк не структурується автоматично. Брак сучасних інструментів автоматизації створює ефект вузького місця, де адміністратори просто тонуть у паперовій роботі. Ми намагаємося залатати дірки людьми, але ресурсів на нових працівників уже немає.

Ми вирішили найняти додаткового ІТ-консультанта на аутсорсі та ще одного оператора бази даних, щоб вони вручну структурували звіти. Це рішення обійшлося нам приблизно у дві тисячі двісті доларів на місяць, враховуючи податки та робочі місця. Також купили платні підписки на декілька сервісів для транскрибації голосу, щоб лікарі могли диктувати нотатки. Це трохи допомогло, але все одно потребує постійного контролю та виправлення помилок перекладу. Загальні витрати на таку підтримку штату щомісяця лише зростають.

Це рішення абсолютно не масштабується, бо з кожним новим пацієнтом мені потрібно наймати ще більше технічного персоналу. Ми просто витрачаємо гроші на підтримку хаосу замість того, щоб один раз налаштувати систему. Оператори часто помиляються в медичних термінах, і лікарям все одно доводиться перевіряти кожен абзац. Це створює подвійну роботу і не вирішує головну проблему — залежність від людського фактора. Ми платимо великі гроші за латання дірок, які завтра знову з’являться.