EHRシステムにおける医療専門家のワークフロー効率のためのユーザーインタビュー分析

この記事は、EHRシステムにおけるワークフロー効率についての医療専門家からの調査回答を分析するのに役立ちます。臨床ワークフローで時間がどこで失われているのか、安全性がどこで脅かされているのかを特定することに苦労したことがあるなら、あなたは一人ではありません。

自由回答形式の調査フィードバックから行動可能な洞察を抽出するのは、特に時間のかかる文書やEHRに関連する安全性の問題といった複雑なトピックに関しては圧倒的に感じるかもしれません。AIは質的分析の重荷を取り除き、チームがノートの山を掘り下げ続けるのではなく、解決策に集中することを可能にしています。

伝統的な分析が医療ワークフローデータに対して未達である理由

ユーザーインタビューのトランスクリプトを一行ずつレビューすることは、特に大規模な場合、非常に時間がかかります。医療専門家は、しばしば整理された事前定義のカテゴリーに押し込むのが難しい、ニュアンスに富んだ深いコンテキストのフィードバックを生成します。スプレッドシートや基本的なタグ付けツールを使用しようとすると、ワークフローの遅滞や患者の安全性に関する懸念の背後にある重要な「理由」を見逃してしまいます。

考えてみてください：155,000以上のEHR遭遇を超える調査では、医師は患者記録ごとに平均16分14秒を費やしており、そのうち3分の1がカルテレビュー、4分の1が文書化、ほぼ5分の1が注文タスクに費やされています。このまま対処しないと、臨床ワークフローが停止するのに十分な量です。[1]

手動分析がさらに難しくなるのは、典型的なワークフロー効率に関する回答が複数の絡み合った問題を含んでいることです：単一のコメントが複数のタブの操作、断片化したシステムの調整、重要な詳細の欠如を示しているかもしれません。スプレッドシートは、「カルテレビューが多すぎる」、「時間のプレッシャー」、「安全性の懸念」の間の関連を容易に結びつけることができません。

以下は、手動分析とAIを活用した分析を比較したものです：

AI分析は、例えばチャットベースの調査回答分析などを通じて、安全性の問題や無駄な時間、慢性的なワークフローの痛点に集中することを可能にします。そして、3時間目の後でも疲れません。

会話型調査を通じた豊富なワークフローデータの取得

もしEHRワークフローの遅延についての正直かつ深い洞察を得たいなら、伝統的な調査ではほとんど届けません。会話型の調査は、特に患者ケア、文書化、リアルタイムの問題解決に引き戻されている忙しい医療専門家にとってより自然に感じられます。

ダイナミックなフォローアップにより、AIインタビュアーがすぐに詳細に飛び込むことができます。例えば、医師が「カルテレビューで朝がほとんど食いつぶされている」と指摘した場合、AIを活用した調査はすぐにフォローアップします：「カルテレビューで最も時間がかかるステップは何ですか？」または「これは患者を診る時期に影響しますか？」といった形で。これにより無限の対象項目で被調査者を煩わせることなく、より豊かで行動可能なデータセットを得ることができます。この仕組みについてはダイナミックAIフォローアップ質問機能ページで学べます。

コンテキストの保持が重要です。応答は翻訳中に臨床的現実を失うことはありません。ナースが夜勤中の文書化のストレスを取り上げたとき、その全体のコンテキスト、ワークフロー、寄与するシステム、患者の安全性の妥協さえも、その会話中に維持されます。これにより分析が鮮明になり、非効率な問題をその源に遡ることができます。

AI駆動のフォローアップにより、全ての調査が静的なフォームではなく、双方向の会話のように感じられます。このアプローチは、隠されていたワークフローの非効率性を明らかにします。それが断片化したEHRナビゲーションであれ、患者の安全を静かに損なう見逃された文書化ステップであれ。

隠れたEHRの摩擦点がどのように明るみに出るかに興味があるなら、AI駆動会話フォローアップの仕組みを確認してください。

医療ワークフローフィードバックを分析するためのAI技術

ここでAIが先を行きます。数十、数百のユーザーインタビューを一度に比較することで、AIは研究チームが数か月かかって気づくような共通パターンを明らかにすることができます。私はこの分析を次のように取り組みます。

• 部署や役割全体で最も多い時間の無駄を明らかにする。

• ワークフローの摩擦についてのコメントを、部門、役割、および使用されたシステムに遡る。

• 安全性のリスクを明確に指摘する - 例えば、「追いつくために注文を二重チェックすることを時々スキップします」といった内容。

• 破損したプロセスに対する創造的な「迂回策」を発見する。

AI調査分析チャットで使用できる例示的な分析プロンプト：

例1：部門別に最も一般的な時間の無駄を見つける

過去3か月に看護師、医師、管理スタッフが言及したワークフローのボトルネックをトップで示してください。可能であれば部門別にグループ化してください。

例2：文書化ワークフローにおける安全上の懸念を特定する

文書化またはEHRタスクの切り替えに関連して、回答者が患者の安全性リスクを説明する全てのノートを要約してください。具体的な事例があれば強調してください。

例3：迂回策と影のプロセスを発見する

医療スタッフが、EHRワークフローの問題に対処するために独自の迂回策を作成したと記述している全ての事例をリストアップしてください - 例として、非システムノート、ペンと紙のログ、または情報共有した非公式の方法など。

AIフィルターによりニッチな質問に掘り下げることは簡単です：勤務シフトによって文書化の負担はどのように異なりますか？どの部門がCIS関連のタスク切り替えの頻度が最も高いですか？高度なAI調査応答分析によれば、遅延の要因と患者のリスクを明らかにするために、どのようにでもデータを切り分けることができます。

背景として、時間動作研究における臨床医は1分あたり1.4回のタスク切り替えを行い、そのうち71%はEHRまたは臨床システムの中断を含みます - これは断片化したワークフローと見逃された安全の指針の原因です。[2]

医療のための効果的なワークフロー効率調査の構築

全てはあなたの調査をデザインすることから始まります。適切な質問をしなければ、ワークフロー効率や安全上の問題の根本に到達することはできません。

最高のAI調査ビルダーは医療用語とプロセスロジックで訓練されているため、作成した調査が一般的なものと感じられることはなく、あなたの臨床医が既に使っている言語で質問します。AI調査ジェネレータとチャットすることで、ビルドプロセス全体を合理化し、分析とフォローアップに時間を割くことができます。

質問の順序が重要です。私は広範囲のプロンプトから始めるのが好きです、例えば「毎日EHRで最も多くの時間をどこに使っていますか？」チャートレビュー、オーダー、または引き渡し文書の後により具体的なフォローアップを狭めます。AIは、石を見逃すことがないようにします。

安全性に焦点を当てたプローブは、効率だけではなく、安全性の懸念を明るみに出します。「何度かワークフローの遅れが患者ケアや安全性に影響を与えたと感じたことがありますか？最近の例を教えてください？」という種類の質問が、コンプライアンス、品質イニシアチブ、継続的な改善にとって重要な物語を引き出します。

Specificは、調査作成者と、応答側の忙しい医療専門家のための最高の会話体験を提供します。すべてがチャットベースであるため、フィードバックフローはスムーズに感じます - 最前線のスタッフからの複雑な痛みポイントのキャプチャ時でも。

さらに例が欲しい場合や、独自の調査の作成を高速化したい場合は、ワークフロー効率調査のAI調査ジェネレーターを試してみてください。

ワークフローの洞察を行動可能な改善に変える

分析後に本当の魔法が始まります。明確なテーマや痛点が描き出されると、EHRシステムのターゲットを絞った改善を推進できます - チャートレビューに費やす時間を減らし、文書化を合理化し、患者の安全性トリガーの堅牢な追跡を行います。ワークフローの自動化を使用する病院は、既に管理業務の負担を最大30%削減し、実際の患者ケアのためのスタッフの時間を確保しています。[3]

正直なところ、医療専門家とのこのようなAI駆動のユーザーインタビューを実施しないなら、最大の成果を見逃しています - バーンアウトの削減、素早い退院処理、そして安全性の注意が高まっています。チャットベースのAI調査エディタでフォローアップ調査を設定し、変更が機能しているかを確認して迅速に繰り返すこともできます。

独自の調査を作成し、ワークフローフィードバックを持続的な改善に変えましょう。