ओटावा अस्पताल AI एम्बिएंट वॉयस कैप्चर का उपयोग कैसे करता है ताकि चिकित्सकों का बर्नआउट 70% कम हो और 97% रोगी संतुष्टि प्राप्त हो
AI कैसे बदल रहा है स्वास्थ्य सेवा: बर्नआउट कम करना और रोगी देखभाल में सुधार
चुनौती: चिकित्सक अधिभार और रोगी पहुंच
विश्व भर में स्वास्थ्य सेवा प्रणालियां दोहरी चुनौती का सामना कर रही हैं: चिकित्सक बर्नआउट और रोगी पहुंच में देरी। चिकित्सक प्रशासनिक कार्यों में डूबे हुए हैं, जबकि रोगी समय पर देखभाल प्राप्त करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं।
द ओटावा अस्पताल (TOH) में, नेताओं ने इस समस्या को पहचाना और समाधान के लिए AI की ओर रुख किया। Microsoft’s DAX Copilot—एक AI-संचालित नैदानिक दस्तावेज़ीकरण सहायक—को एकीकृत करके, उन्होंने पहले ही नाटकीय सुधार देखे हैं:
✔ प्रति रोगी मुलाकात में 7 मिनट की बचत
✔ चिकित्सकों द्वारा रिपोर्ट किए गए बर्नआउट में 70% की कमी
✔ 93% रोगियों ने बेहतर (या समकक्ष) देखभाल अनुभव की सूचना दी
TOH के EVP और CIO, ग्लेन केर्न्स ने VentureBeat को बताया:
"यदि हम प्रति शिफ्ट प्रति चिकित्सक केवल दो अतिरिक्त रोगियों की थ्रूपुट में सुधार कर सकते हैं, इसे 10 डॉक्टरों से गुणा करें, फिर 365 दिनों से—यह देखभाल तक पहुंच में एक विशाल वृद्धि है।"
DAX Copilot कैसे काम करता है: AI एक सक्रिय सहायक के रूप में
TOH पहला कनाडाई अस्पताल था जिसने Microsoft’s DAX Copilot का पायलट किया, जो Epic, व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (EHR) सिस्टम के साथ सहजता से एकीकृत होता है।
यह इस तरह काम करता है:
- चिकित्सक रोगी मुलाकात के दौरान एक मोबाइल ऐप के माध्यम से रिकॉर्डिंग शुरू करता है।
- AI सुनता है और बातचीत को वास्तविक समय में ट्रांसक्राइब करता है।
- एक ड्राफ्ट नैदानिक नोट उत्पन्न होता है, जिसमें प्रमुख विवरण (लक्षण, निदान, उपचार योजनाएं) शामिल होते हैं।
- चिकित्सक समीक्षा करता है, संपादित करता है और अंतिम रूप देता है—जिससे मैन्युअल दस्तावेज़ीकरण के घंटों की बचत होती है।
Microsoft के ड्रैगन प्रोजेक्ट के प्रमुख, केन हार्पर ने समझाया:
"नोट्स टाइप करने या हर विवरण को याद करने की कोशिश करने के बजाय, डॉक्टरों को स्वचालित रूप से एक सटीक प्रारंभिक ड्राफ्ट मिलता है। वे इसे परिष्कृत करते हैं और आगे बढ़ते हैं।"
चिकित्सा सटीकता के लिए AI को ठीक करना
Microsoft Dragon Copilot (जो अब DAX को Dragon Medical One के साथ बंडल करता है) को लगातार सुधारता है, इसके लिए उपयोग करता है:
✔ नैदानिक डेटा का विशाल भंडार
✔ विशिष्टता-विशेष ट्यूनिंग (आपातकालीन चिकित्सा, त्वचाविज्ञान, हृदयरोग विज्ञान, आदि)
✔ प्रतिक्रिया लूप जहां AI चिकित्सक के संपादनों से सीखता है
लक्ष्य? समय के साथ मैन्युअल सुधारों को कम करना—ताकि AI-उत्पन्न नोट्स और भी सटीक हो जाएं।
प्रभाव: कम बर्नआउट, अधिक रोगी समय
कनाडाई चिकित्सक प्रति सप्ताह 10+ घंटे कागजी कार्य पर खर्च करते हैं। DAX Copilot ने TOH के डॉक्टरों को मदद की है:
✔ काम के बाद चार्टिंग कम करना
✔ मुलाकातों के दौरान संज्ञानात्मक भार कम करना
✔ प्रति शिफ्ट अधिक रोगियों को देखना
केर्न्स ने नोट किया:
"डॉक्टर रोगियों के साथ अलग ढंग से—अधिक इरादतन—जुड़ सकते हैं, बजाय इसके कि वे दस्तावेज़ीकरण की चिंता करें।"
रोगी प्रतिक्रिया: अत्यधिक सकारात्मक
TOH रिकॉर्डिंग से पहले रोगी सहमति सुनिश्चित करता है, और नोट्स MyChart के माध्यम से उपलब्ध हैं। प्रतिक्रिया?
✔ 97% रोगियों का कहना है कि उनका अनुभव पारंपरिक मुलाकातों जितना अच्छा या बेहतर था।
भविष्य: AI-संचालित डिजिटल सहकर्मी
TOH AI-संचालित "डिजिटल सहकर्मियों" की खोज भी कर रहा है—जैसे Sophie, एक बहुभाषी वर्चुअल सहायक जो:
✔ रोगी भावना का पता लगाता है (उदाहरण के लिए, दर्द के स्तर को अधिक सटीकता से आकलन करना)
✔ स्वास्थ्य सेवा प्रणालियों में नेविगेशन में मदद करता है
✔ डिस्चार्ज के बाद फॉलो-अप करता है
केर्न्स ने समझाया:
"हम कर्मचारी सीमाओं के कारण प्रत्येक रोगी के साथ फॉलो-अप नहीं कर सकते। AI उस अंतर को पाट सकता है—यह सुनिश्चित करता है कि कोई भी छूट न जाए।"
अगले कदम: प्रतिक्रियाशील नहीं, सक्रिय देखभाल
TOH का दृष्टिकोण? प्रतिक्रियाशील से सक्रिय स्वास्थ्य सेवा की ओर बढ़ना। भविष्य के AI अनुप्रयोगों में शामिल हो सकते हैं:
✔ बायोमार्कर का पता लगाना
✔ स्वास्थ्य के सामाजिक निर्धारकों का ट्रैकिंग (उदाहरण के लिए, खाद्य असुरक्षा, परिवहन बाधाएं)
✔ रेफरल और प्री-ऑथराइजेशन को स्वचालित करना
केर्न्स ने स्वीकार किया:
"हम अभी भी अपनाने के शुरुआती चरण में हैं, लेकिन संभावनाएं बहुत बड़ी हैं। AI मानवीय स्पर्श को प्रतिस्थापित नहीं करेगा—यह इसे बढ़ाएगा।"
अंतिम विचार: स्वास्थ्य सेवा में AI एक बल गुणक के रूप में
ओटावा अस्पताल का AI के साथ प्रयोग साबित करता है कि प्रौद्योगिकी चिकित्सकों के बोझ को कम कर सकती है और रोगी देखभाल में सुधार कर सकती है। जैसा कि केर्न्स ने कहा:
"यह मानव संसाधनों को अनुकूलित करने के बारे में है—ताकि डॉक्टर वास्तव में जो मायने रखता है उस पर ध्यान केंद्रित कर सकें: उनके रोगी।"
AI के थकाऊ कार्यों को संभालने के साथ, स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों को अधिक समय, कम बर्नआउट, और बेहतर रोगी परिणाम मिलते हैं—सभी के लिए एक जीत। 🚀
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द ओटावा अस्पताल (TOH) में, नेताओं ने इस समस्या को पहचाना और समाधान के लिए AI की ओर रुख किया। Microsoft’s DAX Copilot—एक AI-संचालित नैदानिक दस्तावेज़ीकरण सहायक—को एकीकृत करके, उन्होंने पहले ही नाटकीय सुधार देखे हैं:
✔ प्रति रोगी मुलाकात में 7 मिनट की बचत
✔ चिकित्सकों द्वारा रिपोर्ट किए गए बर्नआउट में 70% की कमी
✔ 93% रोगियों ने बेहतर (या समकक्ष) देखभाल अनुभव की सूचना दी
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यह इस तरह काम करता है:
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चिकित्सा सटीकता के लिए AI को ठीक करना
Microsoft Dragon Copilot (जो अब DAX को Dragon Medical One के साथ बंडल करता है) को लगातार सुधारता है, इसके लिए उपयोग करता है:
✔ नैदानिक डेटा का विशाल भंडार
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✔ काम के बाद चार्टिंग कम करना
✔ मुलाकातों के दौरान संज्ञानात्मक भार कम करना
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रोगी प्रतिक्रिया: अत्यधिक सकारात्मक
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✔ बायोमार्कर का पता लगाना
✔ स्वास्थ्य के सामाजिक निर्धारकों का ट्रैकिंग (उदाहरण के लिए, खाद्य असुरक्षा, परिवहन बाधाएं)
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"हम अभी भी अपनाने के शुरुआती चरण में हैं, लेकिन संभावनाएं बहुत बड़ी हैं। AI मानवीय स्पर्श को प्रतिस्थापित नहीं करेगा—यह इसे बढ़ाएगा।"
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