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UHCW NHS信托基金利用AI优化患者预约管理
考文垂与沃里克郡大学医院NHS信托基金（UHCW NHS Trust）在门诊预约管理方面面临重大挑战，导致高比例的失约率和诊所运营效率低下。为解决此问题，该信托基金与IBM Consulting和Celonis合作，利用IBM watsonx.ai实施AI驱动的分析。该方法优化了短信提醒，显著减少了失约次数。结果，失约率从10%降至4%，诊所活动量提升高达6%，每周可额外照顾700名患者，预计积压病例减少10%-15%，运营效率大幅提升。
失约率
4%
来源披露
诊所活动量提升
6%
来源披露
每周额外服务患者
700
来源披露
01
业务背景
考文垂与沃里克郡大学医院NHS信托基金（UHCW NHS Trust）在门诊预约管理方面面临重大挑战，导致高比例的失约率和诊所运营效率低下。为解决此问题，该信托基金与IBM Consulting和Celonis合作，利用IBM watsonx.ai实施AI驱动的分析。该方法优化了短信提醒，显著减少了失约次数。结果，失约率从10%降至4%，诊所活动量提升高达6%，每周可额外照顾700名患者，预计积压病例减少10%-15%，运营效率大幅提升。
02
遇到的问题
考文垂与沃里克郡大学医院NHS信托基金（UHCW NHS Trust）面临高比例的患者失约（未出席预约）问题，尤其在两次短信提醒后出现最后时刻取消的高峰，导致诊所运营效率低下和门诊资源浪费。
03
AI 解决方案
UHCW NHS Trust与IBM Consulting及Celonis组建混合团队，采用IBM Garage模型，结合Celonis的AI过程挖掘和信托的数据分析能力。团队分析了超过50万条匿名患者旅程数据，识别出两次短信提醒后的DNA高发点。随后调整短信提醒时间，提前14天发送首次提醒，4天前发送第二次提醒，促使及时取消。同时试点IBM watsonx.ai训练和部署机器学习模型辅助门诊排程与验证患者等待名单，并利用生成式AI自动阅读临床信件以核实等待状态。
- 1与IBM Consulting和Celonis组建混合团队，引入IBM Garage模型。
- 2运用Celonis过程挖掘和信托数据分析超过50万条匿名患者门诊旅程数据。
- 3识别出在两次短信提醒后最后时刻取消预约的高峰问题。
- 4优化短信提醒策略：首次提醒提前至14天，第二次提醒提前至4天。
- 5试点IBM watsonx.ai机器学习模型，辅助门诊排程和等待名单验证。
- 6利用生成式AI自动阅读临床信件，核实患者等待状态。
04
实施结果
失约率：4%（下降6个百分点）
诊所活动量提升：6%（最高提升6%）
每周额外服务患者：700（每周多服务700名患者）
积压病例减少：10%-15%（预计减少10%-15%）
AI信件审查速度：18小时（从4年缩短至18小时）
05
风险与边界
未披露
“The IBM team has fully supported our patient-first approach combining process research and mining to improve patient experience and outcomes.”
Professor Andy Hardy · Chief Executive Officer
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。