Cách một bệnh viện dùng trí tuệ phòng mổ để vận hành như đội kỹ thuật Formula One và phá kỷ lục sáu năm

Khi Intelligence Suite của Proximie và công nghệ thị giác máy tính hỗ trợ bởi AI thay thế việc ghi mốc thời gian thủ công tại AdventHealth Celebration, dữ liệu đã kể một câu chuyện mà không báo cáo viết tay nào có thể phản ánh đầy đủ. Từ việc nâng tỷ lệ bắt đầu ca đúng giờ từ 61% lên 78%, tăng công suất ca và đẩy nhanh chăm sóc bệnh nhân, đây là những gì đã xảy ra tiếp theo — và những gì sẽ được trình bày tại AORN Expo 2026.

Proximie (Đối tác AWS) cung cấp năng lực này trên Amazon Web Services (AWS), hỗ trợ AdventHealth Celebration (Khách hàng AWS).

Phòng mổ đã sẵn sàng. Ê-kíp phẫu thuật đã sẵn sàng. Dụng cụ đã được bày ra, đèn đã bật. Chỉ còn thiếu bệnh nhân.

Nghe có vẻ bất thường, nhưng ở nhiều bệnh viện đây là tình huống khá phổ biến. Tại AdventHealth Celebration, một bệnh viện bận rộn ở Florida, kịch bản này lặp đi lặp lại mà không ai nhìn thấy rõ nguyên nhân.

Hiệu quả phòng mổ từ lâu là một trong những vấn đề khó định lượng và theo dõi nhất trong phẫu thuật. Bắt đầu đúng giờ, thời gian chuyển ca và công suất ca đều là những chỉ số vô cùng quan trọng đối với cả tài chính bệnh viện lẫn an toàn người bệnh. Thế nhưng theo cách truyền thống, các mốc thời gian làm nền cho những chỉ số này lại được ghi thủ công giữa lịch làm việc dày đặc và vô số nhiệm vụ khác mà ê-kíp phẫu thuật phải xử lý.

Kết quả là dữ liệu thiếu nhất quán, không đầy đủ, thường quá rời rạc hoặc được báo cáo quá muộn để còn hữu ích.

Một đợt đánh giá cải tiến chất lượng tại AdventHealth Celebration cho thấy tỷ lệ bắt đầu đúng giờ giảm từ 66,5% xuống 61,87%. Đội ngũ lâm sàng biết có vấn đề, nhưng rất khó xác định chính xác điểm phát sinh.

Xây dựng niềm tin trước khi xây dựng dữ liệu‍

Trước khi Proximie được tích hợp vào các phòng mổ của đội ngũ, Quản lý Điều dưỡng Cấp cao Nicholas DeStefano, BSN, RN, CNOR phải bảo đảm mọi người đều hiểu và thoải mái với đề xuất cũng như mục tiêu của việc ứng dụng AI.

Đưa thiết bị thu thập dữ liệu vào môi trường áp lực cao như phòng mổ chắc chắn không đơn giản. DeStefano gần đây chia sẻ với Hiệp hội Điều dưỡng Đăng ký Chu phẫu rằng ông đã tổ chức các diễn đàn mở, mời các bác sĩ đóng vai trò hạt nhân và ngay từ đầu làm rõ một điều: mọi video hay dữ liệu thu từ phòng mổ sẽ không được dùng để trừng phạt sai sót. Mục đích là cải thiện hệ thống, không phải soi xét từng cá nhân.

Nền tảng niềm tin và giao tiếp này rất quan trọng. Những gì diễn ra sau đó hiệu quả bởi các đội ngũ có thể tiếp cận dữ liệu và kết quả một cách hoàn toàn cởi mở, trung thực.

Gần đây khi viết trên LinkedIn, DeStefano cho biết: “Khi chuyển từ những giả định thủ công sang khả năng quan sát thực sự, chúng tôi có thể hỗ trợ các quy trình chỉnh hình an toàn và nhất quán hơn — đồng thời khẳng định công nghệ phải hỗ trợ đội ngũ chứ không phải giám sát họ.”

OR Intelligence đã cho thấy điều gì
‍
With Proximie's OR Intelligence platform in place, and ambient data capture live from Tháng 6 2024, every surgical case was automatically broken into four timestamped segments: Patient In to First Incision, Incision to Closure, Surgery Complete to Patient Out, and Wheels Out to Wheels In.

Nền tảng sử dụng các dịch vụ AI gốc AWS, bao gồm Amazon SageMaker cho thị giác máy tính và AWS Bedrock cho phân tích, để tạo thông tin chuyên sâu về quy trình theo thời gian thực.

Lần đầu tiên, đội ngũ có một bức tranh khách quan và liên tục về việc thời gian đang đi đâu. Phát hiện vừa bất ngờ vừa hoàn toàn hợp lý khi nhìn lại: mỗi phút ca đầu tiên bắt đầu muộn sẽ kéo theo thêm ba phút trễ tích lũy vào buổi chiều. Bản đồ nhiệt cho thấy nhân viên thường phải chờ trong những phòng đã chuẩn bị đầy đủ trong khi bệnh nhân vẫn chưa tới. Thời gian chuyển ca tệ dần khi ngày làm việc trôi qua và đạt đỉnh quanh giờ trưa. Phân tích hồi quy của nghiên cứu cho thấy hơn 70% biến thiên thời gian chuyển ca có thể được giải thích bởi thời điểm trong ngày.

Những can thiệp được triển khai sau đó‍

Dựa trên dữ liệu thời gian thực, đội ngũ đa chuyên khoa thực hiện hai thay đổi có mục tiêu.

Thứ nhất, bệnh viện thiết lập vai trò Điều phối Chăm sóc Bệnh nhân để vận hành quy trình sẵn sàng “T-Minus”, chuẩn hóa các điểm kiểm tra tại mốc 24 giờ, 90 phút và gần giờ mổ hơn, nhằm bảo đảm bệnh nhân, bác sĩ phẫu thuật và phòng mổ được đồng bộ từ sớm trước thời điểm bệnh nhân được đưa vào phòng.

Thứ hai, đội ngũ chuyển từ xử lý tuần tự sang xử lý song song. Trong khi điều dưỡng vòng ngoài kiểm đếm bàn dụng cụ, đội gây mê đồng thời tiến hành đặt nội khí quản. Giữa các ca, bác sĩ gặp gia đình bệnh nhân và đọc ghi chú ngay khi bệnh nhân rời phòng, trong khi đội tiền phẫu bắt đầu truyền tĩnh mạch cho bệnh nhân tiếp theo và điều phối viên kiểm tra xe dụng cụ của ca kế tiếp trước cả khi phòng được làm sạch xong.

Quy trình lúc này giống một đội pit-stop Formula One hơn là một dây chuyền sản xuất phẫu thuật.

Dữ liệu cũng ngăn đội ngũ đưa ra kết luận chung chung. Một số phòng có mô hình khác: OR 1 tiếp nhận bệnh nhân chuyển trực tiếp từ ICU; dịch vụ phụ khoa đã chuyển sang các ca phức tạp hơn. Bối cảnh trước đây bị che lấp bởi số liệu trung bình giờ đã hiện rõ.

Kết quả‍

On-time starts rose from 64% to 71% year-over-year. In Tháng 5 2025, the facility hit 78.45%, a six-year record. 

Thời gian chuyển ca trung bình giảm hai phút. Trên toàn bộ lịch phẫu thuật, những phút này cộng dồn thành nhiều giờ công suất phòng mổ được lấy lại.

Kết quả cuối cùng là năm có khối lượng phẫu thuật cao nhất mà cơ sở từng ghi nhận.

Bước tiếp theo

DeStefano's full research paper documenting the methodology, data, and outcomes of this work will be presented at the AORN Global Surgical Conference & Expo in New Orleans, on the 12th and 13th Tháng 4 2026.

Với các đội chu phẫu đang gặp khó về bắt đầu đúng giờ, biến thiên thời gian chuyển ca và áp lực công suất, nghiên cứu sẽ cung cấp một mô hình có thể áp dụng. Khi dữ liệu đúng nằm trong tay đúng người, các quyết định tốt hơn có thể được đưa ra để trả lại thời gian cho đội ngũ — cho chính họ và cho bệnh nhân.

Bài viết này dựa trên nghiên cứu cải tiến chất lượng được thực hiện tại AdventHealth Celebration bởi Nicholas DeStefano BSN RN CNOR, Jay Redan MD và các cộng sự. Toàn bộ nghiên cứu sẽ được trình bày tại AORN Expo 2026, New Orleans, từ ngày 11–14/4.‍

Từ kháng cự đến chính xác: Hành trình của AI trong chuyển đổi phẫu thuật
Sunday 12 tháng 4, 2026 at 10:15 AM, Room: R06 – R09
Monday 13 tháng 4, 2026 at 3:15 PM Room: R02 – R05‍