Študija kaže, da lahko bolnišnice prihranijo milijone z optimizacijo seznamov kirurških pripomočkov

Študija kaže, da lahko bolnišnice prihranijo milijone z optimizacijo seznamov kirurških pripomočkov

Raziskovalci na Medicinski fakulteti Univerze v Kaliforniji v San Diegu so v sodelovanju z neprofitno organizacijo Data Science Alliance, ki promovira pomen odgovornega znanstvenega okolja, izvedli študijo, ki je pokazala, da bi bolnišnice lahko prihranile milijone dolarjev in znatno zmanjšale kirurške odpadke s ponovnim premislekom o seznamih zalog za pripravo v operacijski sobi, ne da bi pri tem ogrozili varnost pacientov.

Študija je bila objavljena v spletni izdaji 26. novembra 2025Kirurgija JAMAugotovili, da prednostne kartice – bolnišnični kontrolni seznami orodij in potrebščin za operacijo – pogosto vsebujejo veliko več predmetov, kot jih je dejansko potrebnih. Ko se ti seznami sčasoma kopirajo in ponovno uporabijo, se kopičijo nepotrebni predmeti, kar ustvarja neučinkovitost in odpadke, kar povzroči, da so operacijske dvorane napolnjene z materiali, ki pogosto ostanejo neuporabljeni.

Optimizirane kirurške prednostne kartice ne le zmanjšajo količino odpadkov na operacijo, ampak lahko tudi prihranijo veliko ur pri pripravi in ​​čiščenju med primeri. To pomeni, da imamo več časa, da pomagamo večjemu številu bolnikov z operacijami in posegi, ki jim spremenijo življenja in jih rešijo.«

Sean Perez, MD, glavni avtor in kirurški rezident na Medicinski fakulteti UC San Diego

Raziskovalci so analizirali na tisoče praks na UC San Diego Health v urologiji, kirurški onkologiji in kolorektalnih specialitetah, da bi ugotovili, kateri materiali so bili dejansko uporabljeni. Na teh področjih je zmanjšanje neuporabljenih predmetov predstavljalo pomemben vir potencialnih prihrankov v petmesečnem obdobju – do 3 milijone dolarjev v predmetih, ki so bili zavrženi ali jih je bilo treba obnoviti.

Z uporabo naprednih statističnih modelov je ekipa optimizirala različice teh seznamov, da bi ohranila popolno operativno pripravljenost in hkrati znatno zmanjšala količino odpadkov. Za bolnike bi to lahko pomenilo krajše čakalne dobe in nižje zdravstvene stroške.

"Upamo, da bo ta študija spodbudila zdravstvene sisteme, da sprejmejo pristop, ki bolj temelji na podatkih, za vzdrževanje zemljevidov preferenc," je dejal Karandeep Singh, MD, višji avtor študije in glavni uradnik zdravstvene umetne inteligence pri UC San Diego Health. "Optimizacija teh seznamov pomeni, da so operacije pripravljene učinkoviteje in da se viri uporabljajo bolj odgovorno, ne da bi pri tem žrtvovali varnost ali kakovost."

Tradicionalno se zemljevidi preferenc posodabljajo ročno na podlagi individualnih izkušenj. Ta študija predstavlja na dokazih temelječo metodo, ki izkorišča resnične podatke in omogoča učinkovite in dosledne posodobitve.

UC San Diego Health zdaj izvaja te optimizirane sezname v kirurških okoljih v realnem času in išče načine za avtomatizacijo posodobitev, da ostanejo točni skozi čas. Raziskovalci verjamejo, da ta projekt dokazuje praktični vpliv, ki ga lahko imajo podatki na zdravstveno varstvo, s prikazom, kako lahko odgovorna podatkovna znanost zmanjša bolnišnične odpadke, poveča operativno učinkovitost in na koncu izboljša oskrbo bolnikov.

Viri: