Pieaugot izmantojumam un pieaugot darbaspēka izmaksām, veselības aprūpes izmaksas tuvākajos gados neizbēgami pieaugs. Tas nozīmē vienu no diviem rezultātiem ilgtermiņā – 1) veselības aprūpe netiek tālāk subsidēta, padarot veselības aprūpi nepieejamu un nepieejamu daudziem; (2) veselības aprūpe tiek subsidēta, lai tā būtu pieejama lielākajiem uzņēmumiem, bet valdībai ir jānovirza resursi no citām nozarēm, lai pielāgotos palielinātajām izmaksām. Neatkarīgi no iznākuma, tie abi ir nevēlami, un šīs problēmas būs jārisina, sākot ar tagadu. Veselības aprūpe ir atkārtota vajadzība, un tā tikai pieaugs ar katru gadu.
Informācijas tehnoloģijām būs izšķiroša nozīme, lai mazinātu daļu no šī spiediena, ar ko saskaras veselības aprūpes nozare, izmantojot tādus risinājumus kā valkājami izsekotāji un telemedicīna. Lai gan šie jaunie inovatīvie risinājumi ir padarījuši veselības aprūpi pieejamāku attālinātiem pacientiem, slimnīcās joprojām var darīt vairāk, lai ne tikai samazinātu izmaksas, bet arī nodrošinātu pacientiem un apmeklētājiem labāku pieredzi.
Slimnīcā vislielākās bažas rada tīrība un sanitārija, un ir jāveic papildu piesardzība, lai uzturētu augstus tīrīšanas standartus. Pandēmija bija uzsvērusi rūpīgas tīrīšanas nozīmi, jo īpaši augstas saskares virsmas, kuras varētu viegli piesārņot, aicinot veikt biežāku tīrīšanu. Tomēr pandēmija tāpat bija pievērsusi uzmanību nopietnajam darbaspēka trūkumam, ar ko saskaras vides dienesti, kas nozīmēja, ka atsevišķi tīrīšanas uzdevumi var neatbilst standartam vai tikt veikti pietiekami bieži, lai tie būtu efektīvi. Turklāt, ieviešot progresīvo algu modeli, uzkopšanas uzņēmumi un iekārtu īpašnieki tagad saskaras ar augstākām izmaksām, lielāku darba slodzi un darbaspēka samazināšanos.
Tādējādi slimnīcām būs jāilgoilizē sava ikdienas darbība un jāpaplašina darbaspēks, lai pārvarētu problēmas. Šajā gadījumā darbaspēka paplašināšana attiecas nevis uz lielāku darbinieku pieņemšanu darbā, bet gan uz paļaušanos tikai uz roku darbu, bet arī uz tehnoloģiju iekļaušanu savā darbaspēkā, lai palielinātu darbaspēka produktivitāti.
Pirmkārt, lai risinātu nepietiekamā darbaspēka tūlītējo problēmu, autonomu robotu, piemēram, Snails, pieņemšana ļaus tīrīšanas līdzekļiem uzņemties augstvērtīgākus uzdevumus, piemēram, durvju rokturu, galda virsmu un citu augsta pieskāriena virsmu sanitāriju. Tā vietā, lai veltītu laiku tādiem uzdevumiem kā pļaušana un slaucīšana, kas, lai gan būtiska ir ārkārtīgi laikietilpīga, apkopēji var koncentrēties uz svarīgākiem uzdevumiem, kas būs būtiski vīrusa izplatības apturēšanai, neapdraudot tīru vides kvalitāti.
Gliemeži ir pilnībā autonomi roboti, kas papildina ūdeni un automātiski uzlādē sevi bez cilvēka iejaukšanās. Roboti, kas būvēti un projektēti, domājot par minimālu apkopi, prasa tikai 2 stundu apkopi mēnesī. Roboti, kas aprīkoti ar neskaitāmiem sensoriem, izmanto dziļās mācīšanās un mākslīgā intelekta spēku, lai noteiktu labāko tīrīšanas laiku un maršrutus, pamatojoties uz cilvēku satiksmes slodzi, un ir līdz pat 3 reizēm efektīvāki nekā parastā tīrīšana.
Izvietojot slimnīcā, Gliemeži katru dienu veica vidēji 8 tīrīšanas braucienus, tulkojot vairāk nekā 2000 cilvēka stundu ietaupījumus grīdas beršanai. Pēc tam tīrīšanas līdzekļi varēja koncentrēties uz augsta pieskāriena virsmām un katru vakaru varēja segt vairāk sava periodiskā darba, nodrošinot augstāku kvalitātes standartu. Grīdu saglabāšana augstākā kvalitātes līmenī palīdzēja arī slimnīcām Covid-19 pandēmijas laikā, kur tika pievienoti dezinfekcijas līdzekļi, lai nodrošinātu, ka grīdas ir ne tikai dziļi iztīrītas, bet arī dezinficētas.
Kopumā kopš 4 Snail tīra robota ieviešanas tika veikti vairāk nekā 3400 tīrīšanas braucieni, kas aptvēra vairāk nekā 77 000 000 kvadrātmetrus lielas vietas, kā rezultātā produktivitāte pieauga par 83,3%, jo tika ietaupītas vairāk nekā 2000 cilvēka stundas.
Tīrīšanas roboti bija ne tikai ļoti pieņemti, bet arī lielā mērā ir populāri masu vidū, jo šo sistēmu ieviešana ne tikai atbrīvoja darbiniekus no ikdienišķā darba, bet arī padarīja viņu darbu vieglāku, ātrāku un labāku.
Īstenošana ir arī atklājusi trūkumus esošajās darbībās, kas citādi iepriekš nebija zināmas. Pateicoties datu analītikai, vadība tagad spēj ieviest īpaši pielāgotus risinājumus un formulēt politiku, lai izceltu labāko darbaspēkā, paaugstinot slimnīcas kvalitāti.