UHCW NHS Trust、IBM Consulting 和 Celonis SE 共同组建起一个紧密联系的混合团队，以便从患者体验和健康结果的角度分析该信托基金的各项门诊服务。该方法结合了 IBM Garage 模型、Celonis 的人工智能驱动式流程挖掘、UHCW NHS Trust 的领先数据分析实践及其持续开展的运营改进活动。

该混合团队通过该信托机构的运营数据分析了 50 多万化名患者的就诊历程，并对身处此流程核心位置的工作人员开展了现场研究和访谈。该分析采用了匿名人口统计数据，从而确保研究结果和干预措施不会加剧健康水平不均的问题。此独特方法仅在数周而不是数月内便创造出各种改进机会和干预措施。

其中一项改进措施聚焦于 UHCW NHS Trust 对错过患者预约（即所谓的“未就诊 (DNA)”）的处置方法上，而此类现象在剥夺分数较高的人群中更为常见。在发送了两条短信提醒后，IBM Garage 团队发现在最后一刻取消预约的人数出现激增，于是他们通过 IBM Garage 团队来探索如何提高重新预订这些预约时段的可能性。他们随后发现，通过调整这些短信提醒的发送时间（即，在预约前 14 天先向患者发送一则通知，然后在预约前 4 天发送一则跟进通知），该信托机构可提高能收到两条短信的人群的及时取消率，从而有机会重复使用这些预约时段。

作为此项目的一部分，IBM 和 UHCW NHS Trust 还试行了 IBM watsonx.ai 技术来训练、调整和部署机器学习模型，从而为医院工作人员安排和证实择期积压患者提供支持。此外，该解决方案还使用生成式 AI (gen AI) 功能来读取门诊信件，并帮助核实患者的候诊状态。

随着相关流程改进措施的部署，UHCW NHS Trust 已开始实现近乎立竿见影的效果。例如，通过对短信提醒进行调整，收到两次短信提醒的门诊患者的 DNA 率已从 10% 降至 4%。

现在，由于患者可提前取消或重新安排预约，该信托基金如今便可选择重新利用这些时段，从而将诊所有效使用率提升多达 6%。反过来，此效率提升又有助于支持 UHCW NHS Trust 每周额外接诊约 700 名患者，以将其作为整体择期康复干预措施的一部分。根据该信托机构目前做出的预测，此额外有效使用率可使总体患者积压人数减少 10%–15%。

此外，该 IBM watsonx.ai 试点已展现出超越人类审查者的准确性和速度。该解决方案能在短短 18 小时内审查门诊信件，而同等人类工作人员则需 4 年时间。该试点为 UHCW NHS Trust 提供了进一步改善患者分类的空间，从而可缩短等待名单，因为可将无需再治疗的患者从中移除。

作为国家卫生服务 (NHS) 的下属机构，UHCW NHS Trust（ibm.com 外部链接）是全英最大的急症教学医院之一。该组织可为当地社区提供广泛的专业与紧急医疗服务，同时还横跨两个院区（位于英国考文垂的大学附属医院，以及位于英国拉格比的圣十字医院）。

Celonis（ibm.com 外部链接）是十多年前所成立的一个 IBM 战略合作伙伴，并可提供 AI 驱动式“软件即服务 (SaaS)”服务，并专注于研发各种流程挖掘解决方案。该公司在德国慕尼黑和美国纽约市同时设有总部，且在美国、欧洲、印度和日本各地均设有办事处。