← 사례
영국헬스케어·바이오2025 – 진행 중

노스미들랜즈 대학병원 NHS 트러스트

MBI ROVA 수술 대기자 명단 검증

UHNM은 ROVA가 첫 주에 임상 문서 100만 건 넘게 검토했다고 밝혔다

성과 확인회사 발표공식 자료 ↗

문제

직원들은 환자가 아직 치료가 필요한지 확인하려고 여러 전자 시스템의 문서를 직접 점검했다. 수술 대기자 명단을 정확하게 유지하는 데 직원 시간이 많이 들었다.

접근 방식

UHNM은 임상 문서를 분석해 더는 치료가 필요 없거나 추적 관찰이 필요한 환자를 표시하는 MBI ROVA를 도입했다. 디지털 서비스, 정보, 검증 팀이 이 시스템을 12개월 시범 사업으로 구현했다.

주요 수치

more than 1 million첫 주에 검토한 임상 문서 수(UHNM 발표)회사 발표[1]
almost 1,500첫 주에 대기자 명단에서 뺄 수 있다고 확인된 환자 수(UHNM 발표)회사 발표[1]

시사점

초기 결과는 명단에서 뺄 수 있는 환자를 찾아낸 것이었다. UHNM은 수술 대기 시간이 실제로 줄었다는 측정치를 보고하지 않았다.

분류

규모
대기업
혁신 유형
프로세스 혁신
근거
회사 발표

출처

  1. UHNM to use AI technology to help reduce surgical waiting lists
    University Hospitals of North Midlands NHS Trust2025년 10월 14일회사 자료

출처 요약

[1]University Hospitals of North Midlands NHS Trust2025년 10월 14일

UHNM은 첫 주의 문서 검토 건수와 명단에서 뺄 환자를 찾아낸 수를 밝혔다. 같은 작업을 수작업으로 하면 약 3개월이 걸렸을 것으로 추정했다.

자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.

등록일 2026년 11월 1일 · 수정일 2026년 11월 1일
사례 페이지 열기 ↗