Τα Ηλεκτρονικά Μητρώα Υγείας (ΗΜΥ) υποτίθεται ότι είναι αποτελεσματικά και βοηθούν στην ταχεία παροχή υπηρεσιών υγειονομικής περίθαλψης στους ασθενείς. Ωστόσο, φαίνεται να υπάρχει πλήρης αποσύνδεση μεταξύ του επιδιωκόμενου σκοπού των ΗΜΥ και του τρόπου με τον οποίο λειτουργούν πραγματικά στον κλάδο. Χάρη στην καμπύλη εκμάθησης που συνοδεύει τη λειτουργία ενός συστήματος αρχείων υγείας, τις ανησυχίες σχετικά με τη διαλειτουργικότητα των δεδομένων, την τεχνολογία πάνω στην οποία έχουν κατασκευαστεί και πολλά άλλα, ΗΜΥ οι λύσεις είναι ως επί το πλείστον άκαμπτες και μονολιθικές σήμερα.
Για τους αμύητους, μια έκθεση αποκαλύπτει επίσης ότι οι γιατροί στις ΗΠΑ ξόδεψαν κοντά to 16 πρακτικά σχετικά με τις λειτουργίες EHR ανά ασθενή. Αυτό δεν είναι μόνο χρονοβόρο αλλά και ειρωνικό. Ωστόσο, υπάρχει υπόσχεση σε αυτόν τον τομέα, καθώς οι σύγχρονες λύσεις που τροφοδοτούνται κυρίως από την Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) και τη μηχανική μάθηση πρωτοστατούν στο να κάνουν τα EHR πιο αποτελεσματικά, γρήγορα και αποδοτικά.
Σε αυτήν την ανάρτηση, θα δούμε πώς η τεχνητή νοημοσύνη διαμορφώνει το μέλλον των EHR και βοηθά τους παρόχους υγειονομικής περίθαλψης σε όλο τον κόσμο. Αλλά πριν από αυτό, ας ξεκινήσουμε από τα βασικά.
Τι είναι το EHR;
Τα ηλεκτρονικά αρχεία υγείας είναι οι ψηφιακές επαναλήψεις των συμβατικών εγγράφων που βασίζονται σε έντυπα οι οργανισμοί υγειονομικής περίθαλψης που διατηρούνται για τη διευκόλυνση της παροχής των υπηρεσιών τους. Επειδή είναι ψηφιακό, είναι πιο εύκολο να ανακτήσετε μεμονωμένα αρχεία ασθενών, να διαχειριστείτε λεπτομερείς λεπτομέρειες σχετικά με το ιστορικό του ασθενούς, να μοιραστείτε δεδομένα μεταξύ των αντίστοιχων ενδιαφερομένων, όπως κλινικούς γιατρούς, γιατρούς, χειρουργούς, διαγνωστικά κέντρα και πολλά άλλα.
Για να κατανοήσετε καλύτερα τις λεπτομέρειες που περιέχουν τα ΗΜΥ, ακολουθεί μια γρήγορη λίστα:
- Στοιχεία ασθενούς και στοιχεία επικοινωνίας
- Πληροφορίες για επίσκεψη ασθενούς σε κέντρα υγείας
- Οικογενειακό ιστορικό
- Αλλεργίες και αντιδράσεις σε συγκεκριμένα στοιχεία και φάρμακα
- Στοιχεία ασφάλισης
- Λεπτομέρειες για χρόνιες παθήσεις ή επικρατούσες ασθένειες
- Πληροφορίες για χειρουργικές επεμβάσεις που έγιναν στο παρελθόν και πολλά άλλα
Βασικά πλεονεκτήματα των ΗΜΥ
Χάρη στο γεγονός ότι τα αρχεία είναι ψηφιοποιημένα, προσφέρουν πολλά οφέλη στους παρόχους υγειονομικής περίθαλψης.
- Η τροποποίηση και η ενημέρωση των στοιχείων του ασθενούς γίνονται πιο απλές
- Θα μπορούσαν να προστεθούν και να αποθηκευτούν περισσότερες πληροφορίες σχετικά με τους ασθενείς, όπως συνταγές, δεδομένα από ιατρική απεικόνιση και αναφορές και άλλα
- Πηγές συγκεκριμένων αρχείων και εκθέσεων θα μπορούσαν να συνδεθούν για περαιτέρω ανάλυση
- Βοηθούν τους γιατρούς να λαμβάνουν καλύτερες κλινικές αποφάσεις
- Ανοίξτε το δρόμο για εξατομικευμένα φάρμακα και διαδικασίες θεραπείας
- Αυτοματοποιήστε πολλές περιττές εργασίες και πολλά άλλα
Αν και αυτά είναι πλεονεκτήματα, τα περισσότερα από αυτά υπάρχουν μόνο στα χαρτιά. Η απόσταση μεταξύ φιλοδοξιών και υλοποιήσεων καθιστά τα ΗΜΥ λιγότερο αποτελεσματικά στον πραγματικό κόσμο. Ωστόσο, η έναρξη της τεχνητής νοημοσύνης διορθώνει σταδιακά τα λειτουργικά κενά και τις ανησυχίες στον χώρο και ανοίγει τον δρόμο για βελτιστοποιημένη φροντίδα και παροχή υπηρεσιών στους ασθενείς.
Ας διερευνήσουμε τον ρόλο της τεχνητής νοημοσύνης στη διαμόρφωση ηλεκτρονικών αρχείων υγείας.
Ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης στα ΗΜΥ
Μειώστε την εκτέλεση περιττών εργασιών
Αναφορές που δημοσιεύονται από το AMA αποκαλύπτουν ότι οι κλινικοί γιατροί ξοδεύουν σχεδόν το 50% του χρόνου τους κάνοντας περιττές εργασίες, όπως ενημέρωση εγγράφων, εισαγωγή παραγγελιών και στοιχείων ασθενούς, τιμολόγηση και πολλά άλλα. Αυτό μειώνει σημαντικά τον χρόνο που θα μπορούσαν να αφιερώσουν οι γιατροί για την προώθηση της καλύτερης φροντίδας και διάγνωσης των ασθενών.
Με την τεχνητή νοημοσύνη, ωστόσο, ο χρόνος που θα αφιερώνουν οι γιατροί σε περιττές εργασίες θα μπορούσε να μειωθεί ή να εξαλειφθεί τελείως. Αυτό οδηγείται κυρίως από NLP μοντέλα που μετατρέπουν τις εγγραφές γραφής και φωνής σε κείμενο και βοηθούν τους κλινικούς ιατρούς να ενημερώνουν απρόσκοπτα τις σχετικές πληροφορίες.
Εξαγωγή Ακριβείας Σχετικών Δεδομένων Ασθενούς
Κατά τη διάρκεια χειρουργικών επεμβάσεων ή διαγνώσεων ασθενειών, η παροχή υπηρεσιών υγειονομικής περίθαλψης θα πρέπει να είναι όσο το δυνατόν πιο γρήγορη. Αυτό είναι ιδιαίτερα σημαντικό σε περιπτώσεις έκτακτης ανάγκης, όταν οι ασθενείς γίνονται δεκτοί λόγω ατυχημάτων, για παράδειγμα. Σε τέτοιες περιπτώσεις, οι γιατροί ή άλλοι επαγγελματίες του τομέα της υγείας θα πρέπει να είναι σε θέση να ανακτούν γρήγορα τις ακριβείς πληροφορίες που χρειάζονται για τους ασθενείς τους για να ξεκινήσουν διαδικασίες θεραπείας.
Εκείνη τη στιγμή, δεν έχουν την πολυτέλεια να περιηγηθούν σε σελίδες κειμένου και να αναζητήσουν αυτό που αναζητούν. Το AI διορθώνει αυτήν την ανησυχία μέσω της ακριβούς εξαγωγής σχετικών πληροφοριών. Αρκετές πύλες EHR που βασίζονται σε σύννεφο διαθέτουν αυτό που αποκαλούν abstractors, οι οποίες βοηθούν τους επαγγελματίες να ανακτήσουν συγκεκριμένες λεπτομέρειες, σημειώσεις ή δεδομένα σχετικά με έναν ασθενή.
Βελτιστοποιημένη Διοίκηση Υγείας
Ο αυτοματισμός είναι ένα από τα βασικά οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης στα ΗΜΥ. Η απλή παρουσία τεράστιων όγκων δεδομένων είναι αρκετή για να εφαρμοστεί πολύπλοκος αυτοματισμός και να ανοίξει ο δρόμος για απρόσκοπτη διαχείριση νοσοκομείων.
Με την τεχνητή νοημοσύνη, προβλήματα όπως η διαχείριση κρεβατιού, η διαχείριση ραντεβού, η ανάπτυξη ρόστερ, η στελέχωση, το ηθικό του προσωπικού και άλλα θα μπορούσαν εύκολα να διορθωθούν. Οι αυτοματοποιημένες μονάδες AI που τροφοδοτούνται από προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία μπορούν να βοηθήσουν τους διαχειριστές να προβλέπουν επανεισαγωγές, χρονοδιαγράμματα ραντεβού για την ημέρα ή την εβδομάδα, ποσοστά θνησιμότητας ασθενών, ποσοστά αποκατάστασης και ακόμη και να διαχειρίζονται την αλυσίδα εφοδιασμού του νοσοκομειακού αποθέματος.
Καλύτερη Διαλειτουργικότητα
Αν και τα δεδομένα των ασθενών υπάρχουν στο cloud, εξακολουθούν να μην είναι τυποποιημένα σε μεγάλο βαθμό. Υπάρχει διαφορά στη μορφοποίηση ή την παρουσίαση των δεδομένων ασθενών σε οργανισμούς και ακόμη και ομάδες εντός του ίδιου νοσοκομείου. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επιτρέψει την τυποποίηση του EHR και να καταστήσει τα δεδομένα διαλειτουργικά, ώστε κάθε ενδιαφερόμενος να μπορεί να ανακτήσει τα δεδομένα που αναζητά χωρίς να σπάσει το μυαλό του.
Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης μπορούν να διασφαλίσουν ότι πραγματοποιούνται διαδικασίες κλινικής τεκμηρίωσης, διατηρείται συγκεκριμένη μορφοποίηση, εξάγονται και μετατρέπονται παρτίδες μαζικών δεδομένων από εξωτερικές πηγές και κάνουν περισσότερα για τον εξορθολογισμό των EHR και των λειτουργιών τους.
Οι προκλήσεις στην εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης σε ΗΜΥ
Η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης για τη βελτιστοποίηση των EHR είναι μια ηράκλεια εργασία. Κάθε οργανισμός πρέπει να διορθώσει πολλά υπάρχοντα λειτουργικά κενά, να τυποποιήσει τις πρακτικές διαχείρισης, να ελαχιστοποιήσει την καμπύλη μάθησης που εμπλέκεται, να έχει τις κατάλληλες στοίβες τεχνολογίας και να κάνει περισσότερα.
Και αυτά είναι μόνο η επιχειρησιακή πλευρά των πραγμάτων. Υπάρχουν και τεχνικές πλευρές στην υλοποίηση. Αυτά περιλαμβάνουν:
- Ανάπτυξη και σταθερή διατήρηση του απαιτούμενου αποθηκευτικού χώρου για τις διαδικασίες AI
- Κάντε τα δεδομένα όσο το δυνατόν πιο στεγανά και ασφαλή, επειδή τα ΗΜΥ περιέχουν μερικές από τις πιο εμπιστευτικές προσωπικές πληροφορίες για ασθενείς και άτομα.
- Κάντε τα σχετικά δεδομένα διαλειτουργικά
- Διατηρήστε τη συμμόρφωση με τους υφιστάμενους (και νέους) κανονισμούς και πρότυπα HIPAA και διατηρήστε διαρκώς υψηλά επίπεδα απορρήτου και ασφάλειας δεδομένων
- Φροντίστε να τηρείτε τις πρακτικές αποταυτοποίησης δεδομένων και πολλά άλλα
Ολοκληρώνοντας
Τα οφέλη και οι προκλήσεις από την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης σε EHR έχουν πιθανώς το ίδιο βάρος. Ωστόσο, οι προκλήσεις θα μπορούσαν εύκολα να ξεπεραστούν μέσω των βέλτιστων πρακτικών και της ανακατεύθυνσης των διαχειριστικών αποφάσεων. Καλύτερο και πιο αποτελεσματικό υγειονομική περίθαλψη βασίζεται στην ποιότητα των ηλεκτρονικών αρχείων υγείας που τηρούνται και ένας από τους πιο εύλογους τρόπους για να επιτευχθεί αυτό είναι μέσω εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης.
