čas branja: 4 minute
Umetna inteligenca rešuje izziv pomanjkanja zdravstvenega osebja
Svetovna zdravstvena organizacija (WHO) ocenjuje, da bo do leta 2030 primanjkovalo 15 milijonov zdravstvenih delavcev. Evropski zdravstveni sistem se ne sooča le z izzivi pri usposabljanju ter zaposlovanju, temveč tudi pri porazdelitvi delovne sile. Pri slednjem lahko vsaj deloma pomagajo moderni sistemi razporejanja delavcev, ki pa morajo upoštevati številne posebnosti delovnih mest v zdravstvu. Na primeru Univerzitetnega kliničnega centra v Sloveniji predstavljamo, kako tovrstni sistemi lahko pomagajo pri: 1.) skrajševanju časa za sestavo razporeda, 2.) razbremenitvi delavcev ob hkratnem izboljšanju učinkovitosti in 3.) profiliranju kompetenc morebitnih novih delavcev.
Trend pomanjkanja zdravstvenih delavcev je posledica staranja svetovnega prebivalstva in povečanih potreb po negi ob premajhnem številu zdravstvenega osebja, ki bi nadomestilo odhajajoče osebje. Poleg tega so zmogljivosti za usposabljanje novih delavcev omejene. Vse te dejavnike je še dodatno okrepila in zaostrila zdravstvena kriza zaradi Covida-19 in t. i. velika odpoved, ki je nastopila za njo.
V študiji, izvedeni v začetku tega leta, je ameriški urad za statistiko dela poročal, da bodo v ameriškem zdravstvu od leta 2020 do leta 2030 potrebovali več kot 275.000 dodatnih medicinskih sester. Zaposlitvene možnosti za medicinske sestre se bodo do leta 2026 povečevale hitreje kot pri drugih poklicih.
Da bi zmanjšali preobremenjenost medicinskih sester, lahko poleg zaposlovanja novega osebja izziv vsaj deloma rešujemo tudi z optimizacijo razporejanja dela. Zdravstvene organizacije lahko z integracijo tehnoloških rešitev izboljšajo procese načrtovanja dela medicinskih sester in drugih zdravstvenih delavcev in procese zaposlovanja. Digitalizacija v zdravstvu ponuja napredne digitalne rešitve za razporejanje delavcev, pa vendar velika večina zdravstvenih ustanov v Sloveniji še vedno uporablja ročne metode, kot so denimo excelove tabele ali programe, kjer večino dela opravi planer.
Specifike razporejanja dela v zdravstvu
Zakonske zahteve, standardi v zdravstvu, zahteve organizacije, želje delavcev, ekipno delo, razpoložljivost kadrov in njihove veščine so le nekateri izmed parametrov, ki jih mora sestavljavec razporeda zdravstvenega osebja upoštevati. Naloga, ki zajema toliko spremenljivk, je zahtevna. Včasih sestavljanje razporeda dela eni osebi vzame tudi več kot teden delovnih dni. Najpogostejši izzivi, s katerimi se srečuje tisti, ki sestavlja razpored, so:
- zahteva po 24/7 pokrivanju delovnega procesa ob hkratnem pomanjkanju osebja;
- usklajevanje dežurstev glede na želje in zahteve delavcev;
- nepredvidene dnevne spremembe zaradi bolniških odsotnosti in iskanje zamenjav;
- ločeno vodenje razporedov za medicinske sestre, ki so zaposlene za poln oz. polovičen delovni čas;
- usklajevanje časa dela in počitka medicinskih sester in zdravnikov;
- konflikti v razporejanju. Dejavniki kot so vezanost na različne lokacije oz. na razpoložljive naprave, nujni primeri ter dolge izmene lahko privedejo do prekrivanja razporeda – da so delavci na enkrat razporejeni na dve lokaciji;
- izgorelost zdravstvenega osebja. Neprevidnost pri sestavljanju razporeda lahko vodi do predolgih in zaporednih izmen brez počitka. Tako pade kakovost oskrbe, osebje pa se izčrpava;
- razlike v poklicnih kvalifikacijah in veščinah. Opravila, ki jih izvajajo medicinske sestre in drugo zdravstveno osebje, zahtevajo različne poklicne kvalifikacije;
- nepredvidljive spremembe. Nujni primeri, bolniške in druge odsotnosti lahko popolnoma spremenijo predviden razpored. Ročne zamenjave pa največkrat niso optimalne;
- obveščanje glede sprememb v razporedih. Ob nepredvidljivih spremembah je treba pravočasno najti zamenjave in o teh obvestiti druge člane ekipe;
- usklajevanje letnih dopustov. Odobravanje in zavračanje prošenj za letni dopust;
- človeške napake pri izdelavi tabel. Vpisovanje, parametrov v Excelove tabele, prepisovanje in kopiranje neizogibno vodijo tudi do človeških napak.
Izzivi pri razporejanju medicinskih sester in drugega zdravstvenega osebja lahko resno vplivajo na učinkovitost dela osebja in s tem zmanjšajo splošno produktivnost zdravstvene organizacije.
Sestavljanje optimalnega razporeda je kot iskanje igle v kopici sena
Na oddelku zdravstvene ustanove, kjer je delavcev 50–100 oseb, obstaja 1020 različnih kombinacij za pripravo razporeda.
Ob upoštevanju vseh omejitev se to število drastično zmanjša. Lahko da je rešitev samo ena ali celo, da rešitve ni. Najbolj običajno je, da je ustreznih rešitev več kot milijon. Nemogoče je pričakovati, da bo oseba, ki sestavlja razpored, obravnavala vse možnosti in iz nabora izbrala najbolj optimalno.
Ravno tega pa je sposobna umetna inteligenca. WoShi je inovacija v zdravstvu, ki omogoča avtomatsko načrtovanje, razporejanje, zaposlovanje in poročanje. Zato pomembno prispeva k reševanju kadrovskih izzivov v zdravstvenem sektorju.
Umetna inteligenca, ki dela za ljudi
Evolucija uspe s spremembami dednega zapisa. Uspešne dedne kombinacije, ki so dobro prilagojene okolju, preživijo, ostale ne. Na ta način so se tudi najbolj zapletena bitja prilagodila okoliščinam. Po enakem principu delujejo evolucijski algoritmi: to so postopki optimizacije s poskusi in napakami po vzoru biološke evolucije. Evolucijski algoritem je poznan že vsaj od časov Darwina in Wallacea. Vse dosedanje tehnološke implementacije evolucijskih algoritmov so bile usmerjene na razvoj enostavnih struktur, saj so bili algoritmi vse doslej še prezahtevni za človeške matematične sposobnosti. Algoritme, ki so osnova vsakršnega programja, so doslej izumili ali izboljšali ljudje. Z nastopom umetne inteligence se je to področje drastično spremenilo.
Evolucijska umetna inteligenca (EAI) je metoda, ki smo jo zasnovali na osnovi evolucijskih algoritmov. Tako je nastal program za razporejanje delavcev WoShi, prvi in trenutno tudi edini program, ki deluje na podlagi evolucijske umetne inteligence. Kot tak naslavlja najzahtevnejše kalkulacije za razporejanje zdravstvenih ekip. Rezultat je razpored, ki upošteva največ možnih želja in je sestavljen z najmanj »kršitvami« zahtev. Takšnega kot ga ni mogoče sestaviti na pamet ali z algoritmi, ki ne temeljijo na evolucijski umetni inteligenci.
Razvoj na podlagi realnih primerov iz zdravstva
Sistem Woshi – ali na dolgo Worker Scheduling – je edini sistem za razporejanje delavcev z umetno inteligenco, ki deluje povsem avtomatsko. Razvili smo ga posebej za zdravstvo in naslavlja vse specifike razporejanja zdravstvenih delavcev v bolnišnicah, zdravstvenih domovih, domovih za ostarele in medicinskih centrih. Pri razvoju smo se opirali na izzive in zahteve pri razporejanju zdravstvenega osebja v največji slovenski zdravstveni ustanovi, Univerzitetnem kliničnem centru (UKC) Ljubljana ter v Domu starejših občanov Metlika. Kot tak omogoča:
- upoštevanje veščin in pristojnosti delavcev;
- upoštevaje omejitev zakonodaje;
- razporejanje oseb v parih ali ekipah;
- izbor delavcev, ki se jim razpored nikoli ne spreminja;
- določitev želenega časa za dežurstva;
- hitro iskanje najprimernejše zamenjave;
- organizacijo dela v zaporednih dneh;
- avtomatski vnos praznikov in dela prostih dni;
- vnos odsotnosti, kot so dopusti, izobraževanja in želje po prostih dnevih.
- vnos želja delavcev po prisotnosti, ko jim to odgovarja
UKC Ljubljana: Čas izdelave razporeda se skrajša s 7 na 3 dni.
V fazi razvoja smo WoShi preskušali na realnem primeru. Sanja Arnautović, dipl. babica, spec. je v UKC Ljubljana zaposlena na operacijskem bloku kirurške klinike. Je namestnica glavne medicinske sestre, delavce v svojem oddelku razporeja že štiri leta. Trenutno usklajuje 86 zaposlenih medicinskih sester, razpored pa mora biti objavljen na oglasni deski do 20. dne tekočega meseca. Sodelavce razporeja v ekipah:
- neprekinjeno zdravstveno varstvo (10 mest);
- pripravljenost za transplantacijo (5 mest);
- popoldanska izmena za različna kirurška področja TRAVMA, ABDOMEN, UROLOGIJA, NEVROKRG (6 mest).
Preden je začela s testiranjem sistema WoShi, si je pri razporejanju pomagala le s svinčnikom in papirjem. Največ časa je porabila za pregled, kdo od delavcev je še na razpolago za razporejanje v tekočem mesecu, da ne bi kršila zahtev, vezanih na delavca. Vsakič je morala pregledati cel seznam.
S programom WoShi se je seznanila leta 2019. Odslej je s preskušanjem programa in podajanjem koristnih predlogov pomembno pripomogla k nadgradnji programa in prilagoditvi funkcij za razporejanje dela v zdravstvu.
Proces izdelave urnika ji je včasih, vključno s pridobivanjem podatkov, usklajevanjem z delavci in spremembami, vzel 7 dni. Danes s pomočjo programa WoShi enako delo opravi samo v treh delovnih dneh.
V prvi fazi vnese planirane letne dopuste in izobraževanja. Pregleda, ali so spremembe v kompetencah in opravljenih izpitih. Vnese še tista kirurška področja, ki še pišejo na roke, nato pa zažene program. Drugi dan preveri razpored, da ni prišlo do kakšne napake in ga izvozi.
Po fazi preskušanja ocenjuje, da je WoShi enostavno uporabljati, da ji prihrani čas in zmanjša število napak v razporedu. Kot prednost izpostavlja tudi oddaljen dostop, saj ji omogoča, da v sili delo konča tudi doma.
Pomoč pri zaposlovanju novih delavcev
WoShi umetna inteligenca ustvari pregled nad kompetencami delavcev, ki največkrat manjkajo. Sestavljavec tako lahko s svojimi znanji določi, kateri profil delavca bo najbolje prispeval k optimizaciji razporeda. Ali preprosto: sistem vam pomaga ugotoviti najmanj koliko novih delavcev potrebuje vaša ekipa in točno katere so kvalifikacije in kompetence teh delavcev. Je trenutno edini sistem na trgu, ki omogoča to funkcionalnost.
Prijaznejši razpored: manj »lukenj« in 3 – 10 % manj nadur
Medicinske sestre in drugo zdravstveno osebje opravlja najpomembnejše in najtežje delo v zdravstvu. Zato si zaslužijo tehnologijo, ki bo naslovila njihove potrebe. Programska oprema za razporejanje medicinskih sester spodbuja boljše upravljanje kadrov in prispeva k zadovoljstvu osebja, kar izboljša tudi njihovo delovno uspešnost. Na primeru UKC Ljubljana smo izračunali, da delavci s sistemom WoShi naredijo od 3 do 10 % manj nadur. Razpored je s pomočjo sistema WoShi bolj uravnotežen ter upošteva več želja delavcev. Za izdelavo razporeda pa sestavljavec porabi tudi do 4 dni manj. Poleg nižjih stroškov plač tako sistem pripomore k obvladovanju kritičnega pomanjkanja in izčrpavanja medicinskih sester. To posledično pomeni tudi večjo varnost – manj je prostora za človeške napake in več za boljšo oskrbo pacientov.
Viri:
