タスク・シフト/シェア事例：薬剤部門・リハビリテーション部門との協働

（1）OODAループを活用した現状把握⇒課題の抽出⇒方向付け（決断）
・OODAループとは
・OODAループを加速させる方法
・OODAループ実現に必要なこと
・OODAループの必要な背景（VUCA）
・個人ワーク①：あなたの組織には、解決したい課題はありますか？　それを誰に投げかけたら解決できますか？

（2）OODAループを活用して課題抽出した2事例のプロセス
・事例1：病棟薬剤管理業務のタスク・シフト
　現状：病棟薬剤管理業務は全て看護師が実施
　課題①：始業前時間外が慣例化し時間外勤務時間が多い
　課題②：病棟薬剤管理業務に時間を要している
　課題③：直接看護業務の開始が遅くなっている
　課題④：薬剤管理のインシデントの発生が多い
　収集した情報を分析し仮説を立て方向付けを行う
　事前調整：理事長、薬剤部長
・事例2：転倒・転落予測AIを活用したタスク・シェア（多職種協働）
　現状①：入院時、漫然と転倒・転落アセスメントシートを使用し評価
　現状②：入院患者のほとんどが転倒・転落危険度Ⅱ以上
　現状③：画一的な転倒・転落への対応策で個別性がない
　課題①：優先度の高い患者が埋もれている
　課題②：適切な判断・対応が実施されていない
　課題③：転倒・転落インシデント報告件数460件
　収集した情報を分析し仮説を立て方向付けを行う
　事前調整：理事長、リハビリテーション課

（3）実行事例①：病棟薬剤管理業務のタスク・シフト（役割移譲）
・タスク・シフトのスケジュールを計画
・協働する病棟薬剤管理業務を選定（病棟薬剤師・看護師で業務分担）
・調査結果：薬剤管理時間の平均所要時間の減少、インシデント報告件数の減少、出勤時間の減少
・個人ワーク②：あなたの組織でタスク・シフト（役割移譲）したい業務はありますか？　そのタスク・シフトは、業務を受ける側の組織にもメリットがありますか？

（4）実行事例②：転倒・転落予測AIを活用したタスク・シェア（多職種協働）
・看護記録をAIで解析し転倒・転落リスクを予測するシステムの開発
・転倒・転落予測AIによる分析
・病棟毎のリスク対象者を抽出・表示
・多職種連携による個別ケアの実践（多職種協働セルケアシステム®）
・成果・効果：業務量の減少・削減、インシデント報告件数の減少
・今後の展望
・変革のポイント
・ピラミッド型組織からネットワーク型組織へ

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