Gesundheitsführer in der Region Asien-Pazifik konzentrieren sich darauf, die betriebliche Effizienz durch Workflow-Priorisierung, Datenintegration und AI-gestützte Innovation zu verbessern, um die Patientenversorgung zu verbessern, die von Arbeitskräftemangel, finanziellen Herausforderungen und steigender Nachfrage betroffen ist. Eine von Philips durchgeführte Studie befragte fast 3.000 Gesundheitsführer in 14 Ländern, darunter Australien, Indonesien und Singapur. Mark Burby, VP der Gesundheitssysteme für Philips APAC, sagt, dass Gesundheitsführer entschlossen sind, Datenintegrationsherausforderungen zu überwinden und die nächste Stufe der KI-Implementierung für verbesserte Entscheidungsfindung und Effizienz anzunehmen.
Sieben von zehn (71%) Gesundheitsführern in APAC sind besorgt über den Arbeitskräftemangel, der zu Verzögerungen bei der Versorgung von Patienten führt. Darüber hinaus gaben 92% der Gesundheitsführer in APAC an, dass finanzielle Herausforderungen die Fähigkeit ihrer Organisation beeinträchtigen, rechtzeitig qualitativ hochwertige Versorgung zu leisten, wobei 59% von ihnen derzeit die betriebliche Effizienz als finanzielle Strategie verbessern.
Um mit dem hohen Patientenaufkommen ohne Qualitätskompromisse umzugehen, wird die Workflow-Priorisierung als größte Automatisierungschance gesehen, um die Produktivität zu steigern und den Personalmangel weltweit zu erleichtern. In APAC haben fast die Hälfte (45%) bereits Workflow-Optimierung implementiert. Die Gesundheitsführer in APAC sind der Meinung, dass datenbasierte Erkenntnisse über die Optimierung von Behandlungsplänen/Pfaden, Identifizierung evidenzbasierter Best Practices, Vorhersage und Verwaltung der Patientennachfrage sowie Vorhersage und Reduzierung nachteiliger Patientenereignisse von Vorteil sind, obwohl 93% angaben, mindestens eine Datenintegrationsherausforderung erlebt zu haben.
In APAC wird eine erfolgreiche Übernahme von KI beobachtet, da Gesundheitsführer zunehmend KI für klinische Entscheidungsunterstützung annehmen. Die Ergebnisse zeigen, wie sie KI für klinische Entscheidungsunterstützung in den nächsten drei Jahren in verschiedenen Bereichen der Pflege implementiert und planen, darunter präventive Pflege, Medikamentenmanagement, Überwachung von Patienten im Krankenhaus, Behandlungsplanung, Fernüberwachung von Patienten, klinische Kommandozentralen, Radiologie und Pathologie. Trotz des weit verbreiteten Enthusiasmus über die Möglichkeiten von KI im Gesundheitswesen sind 95% der Gesundheitsführer in APAC besorgt über Datenvoreingenommenheit bei KI-Anwendungen, die die Ungleichheiten bei Gesundheitsergebnissen verschärfen.