Badanie pokazuje, że szpitale mogą zaoszczędzić miliony, optymalizując listy zaopatrzenia chirurgicznego

Badanie pokazuje, że szpitale mogą zaoszczędzić miliony, optymalizując listy zaopatrzenia chirurgicznego

Naukowcy z Uniwersytetu Kalifornijskiego w San Diego School of Medicine, we współpracy z Data Science Alliance, organizacją non-profit promującą znaczenie odpowiedzialnego środowiska naukowego, przeprowadzili badanie, które wykazało, że szpitale mogą zaoszczędzić miliony dolarów i znacznie zmniejszyć ilość odpadów chirurgicznych, ponownie przemyślejąc listy materiałów potrzebnych do przygotowania sali operacyjnej bez narażania bezpieczeństwa pacjentów.

Badanie opublikowano w wydaniu internetowym z dnia 26 listopada 2025 rChirurgia JAMAodkryli, że karty preferencji – szpitalne listy kontrolne zawierające narzędzia i materiały potrzebne do operacji – często zawierają znacznie więcej pozycji, niż są faktycznie potrzebne. Kiedy te listy są z biegiem czasu kopiowane i ponownie wykorzystywane, gromadzą się niepotrzebne elementy, powodując nieefektywność i marnotrawstwo, w wyniku czego sale operacyjne są wypełniane materiałami, które często pozostają nieużywane.

Zoptymalizowane karty preferencji chirurgów nie tylko zmniejszają ilość odpadów przypadających na operację, ale mogą także zaoszczędzić wiele godzin na przygotowaniach i sprzątaniu pomiędzy zabiegami. Oznacza to, że mamy więcej czasu, aby pomóc większej liczbie pacjentów w operacjach i zabiegach zmieniających i ratujących życie”.

Sean Perez, lekarz medycyny, główny autor i rezydent chirurgii w Szkole Medycznej Uniwersytetu Kalifornijskiego w San Diego

Naukowcy przeanalizowali tysiące praktyk w ośrodku zdrowia kalifornijskiego w San Diego w zakresie urologii, chirurgii onkologicznej i chorób jelita grubego, aby dowiedzieć się, jakie materiały faktycznie zastosowano. W tych obszarach ograniczenie nieużywanych artykułów stanowiło znaczące źródło potencjalnych oszczędności w okresie pięciu miesięcy – do 3 milionów dolarów na przedmiotach, które albo zostały wyrzucone, albo wymagały ponownego uzupełnienia.

Korzystając z zaawansowanych modeli statystycznych, zespół zoptymalizował wersje tych list, aby zachować pełną gotowość operacyjną, jednocześnie znacznie ograniczając ilość odpadów. Dla pacjentów może to oznaczać krótszy czas oczekiwania i niższe koszty opieki zdrowotnej.

„Mamy nadzieję, że to badanie zachęci systemy opieki zdrowotnej do przyjęcia bardziej opartego na danych podejścia do utrzymywania map preferencji” – powiedział Karandeep Singh, lekarz medycyny, starszy autor badania i dyrektor ds. AI ds. zdrowia w UC San Diego Health. „Optymalizacja tych list oznacza, że ​​operacje są przygotowywane efektywniej, a zasoby wykorzystywane w bardziej odpowiedzialny sposób, bez poświęcania bezpieczeństwa i jakości”.

Tradycyjnie mapy preferencji są aktualizowane ręcznie na podstawie indywidualnych doświadczeń. W tym badaniu przedstawiono metodę opartą na dowodach, która wykorzystuje rzeczywiste dane i sprawia, że ​​aktualizacje są wydajne i spójne.

Uniwersytet Kalifornijski w San Diego wdraża obecnie te zoptymalizowane listy w środowiskach chirurgicznych działających w czasie rzeczywistym i szuka sposobów na automatyzację aktualizacji, aby pozostawały dokładne w czasie. Naukowcy są przekonani, że projekt ten pokazuje praktyczny wpływ, jaki dane mogą mieć na opiekę zdrowotną, pokazując, w jaki sposób odpowiedzialna nauka o danych może zmniejszyć ilość odpadów szpitalnych, zwiększyć efektywność operacyjną i ostatecznie poprawić opiekę nad pacjentem.

Źródła: