परिणामों की घोषणा

मैनर्स टेक्नोलॉजी ने नवोन्मेषी ढंग से "एवीएफ नीडल स्मार्ट डिस्पोजल एंड रिसोर्स मैनेजमेंट क्लाउड प्लेटफॉर्म - आईडिस्पोज क्लाउड" लॉन्च किया है। यह प्लेटफ़ॉर्म, इंटरनेट ऑफ थिंग्स तकनीक का लाभ उठाते हुए, विभिन्न स्थानों से एवीएफ सुइयों के उपयोग, संग्रह, परिवहन और निपटान पर वास्तविक समय डेटा एकत्र करता है, और चिकित्सा संस्थानों को उपभोग्य सामग्रियों, अपशिष्ट आउटपुट विश्लेषण, लागत लेखांकन और अनुपालन ऑडिट रिपोर्ट के लिए सटीक इन्वेंट्री भविष्यवाणियां प्रदान करने के लिए बड़े डेटा विश्लेषण का उपयोग करता है। सहयोग में भाग लेने वाले पहले 50 बड़े डायलिसिस श्रृंखला संस्थानों में से, इस मंच ने एवीएफ सुइयों की इन्वेंट्री टर्नओवर दर को 40% तक बढ़ाने, चिकित्सा अपशिष्ट के निपटान लागत को 25% तक कम करने और प्रबंधन से संबंधित मानव संसाधन इनपुट को 60% तक कम करने में मदद की, जिससे अनुभव आधारित प्रबंधन से डेटा संचालित प्रबंधन में संक्रमण प्राप्त हुआ।

अनुसंधान और विकास पृष्ठभूमि और चुनौतियाँ

एवीएफ सुइयों के पारंपरिक प्रबंधन और निपटान मॉडल के तहत, चिकित्सा संस्थानों को कई डेटा ब्लाइंड स्पॉट और प्रबंधन समस्या बिंदुओं का सामना करना पड़ता है:

अकुशल इन्वेंट्री प्रबंधन:उच्च मूल्य वाली उपभोग्य सामग्रियों के रूप में, सुइयों की खरीद, इन्वेंट्री और उपयोग मैन्युअल रिकॉर्ड और अनुमानों पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं, जिससे अंतिम समय में इन्वेंट्री ओवरस्टॉक या कमी हो सकती है, जिससे नैदानिक ​​संचालन प्रभावित हो सकता है और बड़ी मात्रा में धन की खपत हो सकती है।

अस्पष्ट अपशिष्ट उत्पादन:चिकित्सा अपशिष्ट की उत्पादन मात्रा में बहुत उतार-चढ़ाव होता है और इसका सटीक अनुमान लगाना मुश्किल होता है, जिसके परिणामस्वरूप निपटान कंपनियों (ज्यादातर वार्षिक पैकेज या मोटे अनुमान) के साथ अनुचित अनुबंध मूल्य निर्धारण होता है, जिससे या तो अस्पताल को अधिक भुगतान करना पड़ता है या निपटान कंपनी को नुकसान उठाना पड़ता है।

कठिन लागत आवंटन:एवीएफ सुइयों की खरीद लागत और अपशिष्ट निपटान लागत प्रत्येक डायलिसिस रोगी या प्रत्येक उपचार सत्र को सटीक रूप से आवंटित करना मुश्किल है, जो चिकित्सा बीमा की डीआरजी/डीआईपी भुगतान प्रणाली के तहत विभाग लागत नियंत्रण और परिष्कृत प्रबंधन के लिए अनुकूल नहीं है।

जटिल अनुपालन ऑडिट:मेडिकल कचरे के आंतरिक हैंडओवर, परिवहन और बाहरी हैंडओवर के लिए बड़ी संख्या में कागजी फॉर्म भरने की आवश्यकता होती है, जिन्हें संग्रहीत करना असुविधाजनक होता है और पूछताछ करना मुश्किल होता है। पर्यावरण संरक्षण और स्वास्थ्य पर्यवेक्षण विभागों द्वारा निरीक्षण के दौरान, इसमें समय अधिक लगता है और मेहनत भी अधिक लगती है।

कोर तकनीकी नवाचार

निर्माता ने एक डिजिटल प्रबंधन प्रणाली स्थापित की है जो "एज{0}}से{{1}अंत-से{{3}क्लाउड" सहयोग को एकीकृत करती है:

बुद्धिमान टर्मिनल डेटा संग्रह:फैक्ट्री छोड़ने पर एवीएफ सुइयों के प्रत्येक बॉक्स की पैकेजिंग में उत्पाद मॉडल, बैच संख्या, मात्रा और उत्पादन तिथि रिकॉर्ड करते हुए एक "एक बार आरएफआईडी टैग" लगाएं। डायलिसिस केंद्र में, एक "स्मार्ट उपभोज्य कैबिनेट" सुसज्जित है, जिसमें आरएफआईडी पढ़ने और वजन करने का कार्य है। जब नर्सें सुई लेने के लिए अपने कार्ड स्वाइप करती हैं, तो सिस्टम स्वचालित रूप से उस व्यक्ति को रिकॉर्ड करता है जिसने उन्हें लिया था, लेने का समय, सुई की विशिष्टता और मात्रा। सुइयों का उपयोग करने के बाद, उन्हें "इंटरनेट ऑफ थिंग्स इंटेलिजेंट शार्प बॉक्स" (दूसरा लेख देखें) में रखा जाता है, और सिस्टम स्वचालित रूप से उत्पन्न वजन, समय और विभाग को रिकॉर्ड करता है।

एज कंप्यूटिंग और प्रीप्रोसेसिंग:विभाग या अस्पताल में स्थानीय स्तर पर "एज कंप्यूटिंग गेटवे" तैनात करें। यह स्मार्ट उपभोज्य कैबिनेट और शार्प बॉक्स से वास्तविक समय पर डेटा प्राप्त करने, स्थानीय भंडारण और प्रारंभिक प्रसंस्करण (जैसे दैनिक खपत और अपशिष्ट उत्पादन की गणना) करने और यह सुनिश्चित करने के लिए जिम्मेदार है कि नेटवर्क रुकावट के मामले में डेटा खो न जाए। साथ ही, गेटवे स्थानीय उपकरणों को नियंत्रित कर सकता है, जैसे शार्प बॉक्स भरने के करीब होने पर रसद विभाग को स्वचालित रूप से सूचित करना।

क्लाउड पर आधारित बड़ा डेटा विश्लेषण प्लेटफ़ॉर्म:सभी डेटा को एन्क्रिप्ट किया गया है और iDispose क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर अपलोड किया गया है। मंच के मुख्य कार्यों में शामिल हैं:

बुद्धिमान इन्वेंट्री भविष्यवाणी:ऐतिहासिक उपभोग डेटा, रोगी कार्यक्रम और मौसमी कारकों के आधार पर, अगले सप्ताह/माह के लिए सुई की मांग की भविष्यवाणी करने, स्वचालित रूप से खरीद सुझाव उत्पन्न करने और आपूर्तिकर्ता प्रणाली से जुड़ने के लिए समय श्रृंखला एल्गोरिदम का उपयोग करें।

अपशिष्ट उत्पादन विश्लेषण और लागत अनुकूलन:दृश्य रिपोर्ट तैयार करते हुए, प्रत्येक विभाग और प्रत्येक समय अवधि में चिकित्सा अपशिष्ट (विशेष रूप से संक्रामक शार्प) के वजन की सटीक गणना करें। अस्पतालों को निपटान कंपनी के साथ सर्वोत्तम अनुबंध पर बातचीत करने में मदद करने के लिए प्लेटफ़ॉर्म विभिन्न मूल्य निर्धारण विधियों (वजन, प्रति वर्ष प्रति बिस्तर, आदि) का अनुकरण कर सकता है।

संपूर्ण -प्रक्रिया पता लगाने की क्षमता और इलेक्ट्रॉनिक स्थानांतरण प्रपत्र:स्वचालित रूप से अनुवर्ती चिकित्सा अपशिष्ट इलेक्ट्रॉनिक हस्तांतरण फॉर्म तैयार करें, उत्पादन, संग्रह, अस्पताल परिवहन, भंडारण से लेकर फैक्ट्री हैंडओवर तक की पूरी प्रक्रिया का पूरी तरह से दस्तावेजीकरण करें, अपरिवर्तनीय रिकॉर्ड श्रृंखला की तरह एक ब्लॉकचेन बनाएं, और ऑडिटिंग के लिए एक क्लिक निर्यात करें।

लागत लेखांकन और प्रदर्शन डैशबोर्ड:विभागीय चिकित्सा प्रबंधन और चिकित्सा बीमा भुगतान के लिए डेटा समर्थन प्रदान करते हुए, प्रत्येक डायलिसिस रोगी या उपचार सत्र के लिए सुई खरीद, अपशिष्ट निपटान और श्रम की लागत को स्वचालित रूप से आवंटित करें। साथ ही, नर्स ऑपरेशन मानदंड और अपशिष्ट वर्गीकरण सटीकता दर जैसे प्रदर्शन डैशबोर्ड तैयार करें।

कार्रवाई की प्रणाली

यह प्रणाली डेटा के स्वचालित संग्रह, सूचना के अंतर्संबंध और बुद्धिमान विश्लेषण के माध्यम से प्रबंधन चुनौतियों का समाधान करती है:

स्वचालित डेटा संग्रह मैन्युअल रिकॉर्डिंग की जगह लेता है:आरएफआईडी और सेंसर जैसी तकनीकों ने सामग्री प्रवाह और अपशिष्ट उत्पादन से संबंधित डेटा के गैर-घुसपैठ और स्वचालित संग्रह को सक्षम किया है, मैन्युअल रिकॉर्डिंग में त्रुटियों, देरी और व्यक्तिपरकता को समाप्त किया है और डेटा स्रोत की निष्पक्षता और प्रामाणिकता सुनिश्चित की है।

डेटा इंटरकनेक्शन सूचना साइलो को तोड़ता है:उस डेटा को एकीकृत करके जो पहले खरीद गोदाम, नैदानिक ​​​​विभागों, रसद सहायता और वित्त विभागों में बिखरा हुआ था, "सामग्री उपयोग - अपशिष्ट उत्पादन - लागत घटना" का एक पूरा डेटा लूप बनाया गया है। यह प्रबंधकों को स्पष्ट अवलोकन करने और अंतर्निहित मुद्दों की पहचान करने में सक्षम बनाता है जैसे "सुई के एक निश्चित मॉडल की असामान्य रूप से उच्च खपत" जो "एक निश्चित नर्स की परिचालन आदतों के कारण बढ़ी हुई बर्बादी" से संबंधित हो सकती है।

बुद्धिमान विश्लेषण प्रबंधन निर्णयों को सशक्त बनाता है:पूर्वानुमानित एल्गोरिदम ने इन्वेंट्री प्रबंधन को "निष्क्रिय प्रतिक्रिया" से "सक्रिय योजना" में बदल दिया है; लागत आवंटन मॉडल ने किसी एक रोग प्रकार की लागत की गणना करना संभव बना दिया है; इलेक्ट्रॉनिक प्रपत्रों ने अनुपालन कार्य को बोझिल कागजी कार्रवाई से मुक्त कर दिया है। डेटा अब एक निष्क्रिय संग्रह नहीं है; इसके बजाय, यह दक्षता में सुधार और लागत अनुकूलन के लिए एक ईंधन है।

प्रभावकारिता सत्यापन

iDispose क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पूरी तरह से तैनात किया गया था और इसकी प्रभावशीलता का मूल्यांकन पूर्वी चीन के एक शीर्ष -स्तरीय तृतीयक अस्पताल में किया गया था जिसमें एक वर्ष की अवधि के लिए 200 डायलिसिस बेड हैं।

इन्वेंटरी प्रबंधन अनुकूलन:एवीएफ सुइयों के लिए औसत इन्वेंट्री टर्नओवर दिन 45 दिनों से घटकर 27 दिन हो गए, जिससे इन्वेंट्री पूंजी व्यवसाय में 35% की कमी आई और शून्य स्टॉकआउट प्राप्त हुआ।

निपटान लागत बचत:सटीक अपशिष्ट वजन डेटा के माध्यम से, अस्पताल ने निपटान कंपनी के साथ फिर से बातचीत की, अनुबंध को "बेड गिनती के आधार पर वार्षिक मूल्य निर्धारण" से "वास्तविक वजन के आधार पर मूल्य निर्धारण" में बदल दिया। एक वर्ष के दौरान, भुगतान की गई वास्तविक निपटान लागत मूल वार्षिक अनुबंध से 28% कम थी।

प्रबंधन दक्षता में सुधार:हेड नर्स द्वारा सामग्री सूची की जांच और मांग पर खर्च किया जाने वाला समय प्रति सप्ताह लगभग 8 घंटे कम हो गया था; चिकित्सा अपशिष्ट पंजीकरण और फॉर्म भरने पर लॉजिस्टिक्स स्टाफ द्वारा खर्च किया गया समय 90% कम हो गया; चिकित्सा अपशिष्ट के लिए वरिष्ठ विभाग द्वारा विशेष निरीक्षण प्राप्त करने की तैयारी का समय मूल 2-3 दिनों से घटाकर रिपोर्ट की तत्काल पुनर्प्राप्ति तक कर दिया गया था।

डेटा गुणवत्ता और अनुपालन:इलेक्ट्रॉनिक प्रपत्रों की पूर्णता और सटीकता 100% तक पहुंच गई, और ऐतिहासिक डेटा को किसी भी समय पुनर्प्राप्त किया जा सकता है, जिससे कागजी प्रपत्रों की आसान हानि और कठिन क्वेरी की समस्या पूरी तरह से हल हो जाती है।

अनुसंधान और विकास रणनीति और दर्शन

मैनर्स टेक्नोलॉजी की डिजिटल रणनीति "उत्पाद आपूर्तिकर्ता" से "डेटा सेवा प्रदाता" में परिवर्तन है। उन्होंने महसूस किया है कि चिकित्सा उपकरण उद्योग में, विशेष रूप से उच्च मूल्य वाली उपभोग्य सामग्रियों के क्षेत्र में, साधारण उत्पाद बिक्री प्रतिस्पर्धा बेहद तीव्र हो गई है। हालाँकि, उत्पादों पर आधारित डेटा आधारित सेवाएँ गहरी ग्राहक निष्ठा और मूल्य बना सकती हैं। उनकी मूल अवधारणा है "डेटा को बोलने दें, और प्रबंधन को पारदर्शी बनाएं।" वे उन्नत संचालन प्रबंधन अवधारणाओं (जैसे दुबला प्रबंधन, भविष्य कहनेवाला रखरखाव) को व्यावहारिक डेटा उत्पादों में परिवर्तित करने के लिए अस्पताल प्रबंधन अनुसंधान संस्थानों और स्वास्थ्य अर्थशास्त्र विशेषज्ञों के साथ सहयोग करते हैं, जिससे चिकित्सा संस्थानों को चिकित्सा बीमा नियंत्रण और परिष्कृत संचालन के संदर्भ में लागत में कमी, दक्षता में सुधार और अनुपालन उन्नयन प्राप्त करने में मदद मिलती है।

भविष्य का आउटलुक

भविष्य का बुद्धिमान प्रबंधन "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" और "ब्लॉकचेन" प्रौद्योगिकियों को गहराई से एकीकृत करेगा। प्लेटफ़ॉर्म स्वचालित रूप से असामान्य खपत पैटर्न (जैसे कि नर्स की सुई की खपत साथियों की तुलना में काफी अधिक है) की पहचान करने के लिए एआई विसंगति का पता लगाने वाले एल्गोरिदम पेश करेगा, जो सक्रिय जोखिम नियंत्रण प्राप्त करने के लिए अनुचित संचालन या प्रशिक्षण आवश्यकताओं का संकेत दे सकता है। आपूर्ति श्रृंखला स्तर पर, "ब्लॉकचेन आधारित आपूर्ति श्रृंखला वित्त" का पता लगाएं: उत्पादन, संचलन, उपयोग से लेकर रीसाइक्लिंग और पुनर्जनन तक एवीएफ सुइयों की पूरी श्रृंखला डेटा को ब्लॉकचेन पर लिंक करें, जिससे विश्वसनीय कार्बन पदचिह्न और संसाधन रीसाइक्लिंग डेटा तैयार हो सके। ये डेटा ग्रीन क्रेडिट के लिए वाउचर के रूप में काम कर सकते हैं, चिकित्सा संस्थानों या निर्माताओं को अधिक अनुकूल वित्तपोषण ब्याज दरें प्राप्त करने में मदद कर सकते हैं और ग्रीन प्रथाओं को प्रेरित कर सकते हैं। अंततः, प्लेटफ़ॉर्म एक "चिकित्सा उपभोज्य पूर्ण जीवन चक्र प्रबंधन पारिस्थितिकी तंत्र ऑपरेटिंग सिस्टम" के रूप में विकसित होगा, जो न केवल एवीएफ सुइयों का प्रबंधन करेगा, बल्कि डायलिसिस ट्यूब, डायलिसिस मशीन और अन्य उपभोग्य सामग्रियों तक भी विस्तारित होगा, और यहां तक ​​कि अस्पताल के एचआरपी और एचआईएस सिस्टम के साथ गहराई से एकीकृत होकर, अस्पताल संचालन प्रबंधन का बुद्धिमान मस्तिष्क बन जाएगा।