基于AI的公司將研究1M醫(yī)生輪班的職業(yè)倦怠原因

為了了解持續(xù)的醫(yī)生倦怠危機，提供基于AI的醫(yī)生輪班調度技術的公司Lightning Bolt Solutions試圖研究一百萬個醫(yī)生輪班小時。該研究將集中于倦怠的根源以及如何解決問題。

Lightning Bolt Solutions的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Suvas Vajracharya博士在一份新聞稿中說：“我們正致力于通過流行病學方法'燒傷'致命的，破壞性的醫(yī)生精疲力竭危機。” “我們這項研究的目標是塑造醫(yī)療保健組織如何為醫(yī)師建立更加平衡的工作場所，幫助使所有人的藥物更安全。”

在，內科醫(yī)生的倦怠是一個普遍存在的問題，癥狀可能包括情緒疲憊和缺乏個人成就感。在各種研究領域中，已經采取了多種措施來遏制危機，包括最近建議在放射線醫(yī)生的工作流程中采用AI以減少倦怠癥狀。

“我們已經有了數據，向我們展示了對醫(yī)生，患者和醫(yī)療機構的職業(yè)倦怠。現在，我們需要能夠從實用，操作的角度向我們展示如何預防和解決倦怠的數據，” Vajracharya告訴醫(yī)療保健行業(yè)的AI。“我們相信，研究倦怠的真正根源-從各專業(yè)醫(yī)師輪班一百萬小時的數據來看-將為我們提供關于醫(yī)療機構如何使藥物更安全的清晰畫面。”

據Vajracharya稱，該公司于本月初啟動了“倦怠病理研究計劃”，并且已經從醫(yī)生那里獲得了1000多個數據點。Lightning Bolt Solutions每月管理超過300萬個醫(yī)生輪班時間，Vajracharya認為，該研究的樣本量足夠大。

每周一次，將提示使用該公司基于AI的移動應用的醫(yī)師檢查他們的日程安排，以回答有關其倦怠癥狀的匿名單問健康調查。Vajracharya說，那些倦怠程度較高的人將被重定向到資源頁面，以幫助他們解決問題，而不是“默默忍受”。

盡管該研究從收集有關醫(yī)生輪班時間的數據開始，但該公司希望這是一項長期計劃，并計劃分析數據以了解醫(yī)生輪班安排如何影響職業(yè)倦怠并發(fā)布有關結果的年度報告。

“我們不知道將從這些數據中找到什么，因此，我們先從廣泛的趨勢開始。……隨著我們開始收集越來越多的數據，我們的研究人員將能夠識別出最強的信號。” Vajracharya說。理想情況下，數據將揭示倦怠的模式。我們可以將數據細分到特定的專業(yè)領域-婦產科，婦產科，急診醫(yī)學，麻醉學，放射學等。我們還可以看到，在一年中的特定時間，醫(yī)生是否比其他人感到精疲力盡，例如在流感季節(jié)。我們可以看看醫(yī)生當天的工作變化。如果要延長還是延長，了解這一點很重要，醫(yī)療機構可??以進行必要的更改以提供更好的平衡。”

Vajracharya表示，該公司還希望醫(yī)療機構匿名分析數據并進行調整，以確保醫(yī)生的健康。如果他們的倦怠程度很低，他們希望這些數據可以揭示一些組織的正確做法。

Vajracharya說：“由于我們可以按專業(yè)，設施和時間來細粒度地查看數據模式，因此我們可以學到很多方法，以一種對醫(yī)生和患者都有利的方式來解決這種流行病。” “所有這些都可以反饋到我們的AI平臺中，以優(yōu)化更安全的醫(yī)生輪班時間表。”

他說，人工智能可以減少醫(yī)生的倦怠。許多醫(yī)療機構使用該技術來尋找解決方案，以解決“人腦無法自行解決的問題”。他認為組織可以利用AI來制定更好的輪班時間表，并防止醫(yī)生過度勞累。

Vajracharya說：“人工智能使醫(yī)療保健組織能夠建立更智能的醫(yī)生輪班時間表，使醫(yī)生能夠平衡時間，更安全的輪班以及更靈活的休假時間。” “醫(yī)師們工作過度，而將醫(yī)師推到精疲力盡的實踐始于居留。是時候改變這種醫(yī)學文化了，人工智能現在可以成為催化劑。”