Evidențele electronice de sănătate (EHR) ar trebui să fie eficiente și să ajute la furnizarea rapidă a serviciilor de asistență medicală către pacienți. Cu toate acestea, pare să existe o deconectare totală între scopul propus al EHR-urilor și modul în care acestea funcționează de fapt în industrie. Datorită curbei de învățare care vine odată cu operarea unui sistem de evidență medicală, preocupărilor cu interoperabilitatea datelor, tehnologiei pe care acestea sunt construite și multe altele, onorată soluțiile sunt în mare parte rigide și monolitice astăzi.
Pentru cei neinițiați, un raport mai relevă că medicii din SUA au cheltuit închide to 16 minute privind funcțiile EHR per pacient. Acest lucru nu este doar consumator de timp, ci și ironic. Cu toate acestea, există o promisiune în acest spațiu, deoarece soluțiile moderne alimentate în principal de inteligența artificială (AI) și învățarea automată sunt pioniera în a face EHR-urile mai eficiente, rapide și eficiente.
În această postare, vom analiza modul în care AI modelează viitorul EHR și ajută furnizorii de asistență medicală din întreaga lume. Dar înainte de asta, să începem de la elementele de bază.
Ce este EHR?
Înregistrările electronice de sănătate sunt iterațiile digitale ale înregistrărilor convenționale pe hârtie pe care organizațiile de asistență medicală le păstrează pentru a le facilita furnizarea de servicii. Deoarece este digital, este mai ușor să preluați înregistrările individuale ale pacienților, să gestionați detalii elaborate despre istoricul pacientului, să partajați date între părțile interesate respective, cum ar fi clinicieni, medici, chirurgi, centre de diagnostic și multe altele.
Pentru a vă oferi o mai bună înțelegere a detaliilor pe care le conțin EHR, iată o listă rapidă:
- Detaliile pacientului și informațiile de contact
- Informații despre vizita unui pacient la centrele de sănătate
- Istorie de familie
- Alergii și reacții la anumite elemente și medicamente
- Detalii de asigurare
- Detalii despre boli cronice sau boli predominante
- Informații despre intervențiile chirurgicale efectuate anterior și multe altele
Beneficiile cheie ale EHR
Datorită faptului că înregistrările sunt digitizate, acestea oferă tone de beneficii furnizorilor de servicii medicale.
- Modificarea și actualizarea detaliilor pacientului devin mai simple
- Ar putea fi adăugate și stocate mai multe informații legate de pacient, cum ar fi rețete, date din imagistica medicală și rapoarte și multe altele
- Sursele unor înregistrări și rapoarte specifice ar putea fi legate pentru analize ulterioare
- Ei ajută medicii să ia decizii clinice mai bune
- Pregătește calea pentru medicamente și proceduri personalizate de tratament
- Automatizați mai multe sarcini redundante și multe altele
Deși acestea sunt avantaje, cele mai multe dintre ele există doar pe hârtie. Distanța dintre ambiții și implementări face ca EHR să fie mai puțin eficace în lumea reală. Cu toate acestea, apariția inteligenței artificiale remediază treptat lacunele și preocupările operaționale din spațiu și deschide calea pentru îngrijirea pacientului și furnizarea de servicii optimizate.
Să explorăm rolul AI în modelarea dosarelor electronice de sănătate.
Rolul AI în EHR
Reduceți executarea sarcinilor redundante
Rapoarte publicate de AMA dezvăluie că medicii își petrec aproape 50% din timp efectuând sarcini redundante, cum ar fi actualizarea documentelor, introducerea comenzilor și a detaliilor pacientului, facturarea și multe altele. Acest lucru reduce semnificativ timpul pe care medicii l-ar putea petrece pentru a promova îngrijirea și diagnosticarea mai bună a pacientului.
Cu AI, totuși, timpul pe care clinicienii l-ar petrece pe sarcini redundante ar putea fi redus sau complet eliminat. Acest lucru este determinat în principal de Modele NLP care convertesc scrisul de mână și înregistrările vocale în text și îi ajută pe clinicieni să actualizeze fără probleme informațiile relevante.
Extragerea cu precizie a datelor relevante ale pacientului
În timpul intervențiilor chirurgicale sau al diagnosticării bolilor, prestarea serviciilor de asistență medicală ar trebui să fie cât mai rapidă posibil. Acest lucru este crucial în special în timpul urgențelor, când pacienții sunt internați din cauza unor accidente, de exemplu. În astfel de cazuri, medicii sau alți profesioniști din domeniul sănătății ar trebui să poată prelua rapid informațiile exacte de care au nevoie despre pacienții lor pentru a iniția procedurile de tratament.
În acel moment, ei nu își permit să parcurgă paginile de text și să caute ceea ce caută. AI corectează această problemă prin extragerea precisă a informațiilor relevante. Mai multe portaluri EHR bazate pe cloud au ceea ce ei numesc abstractori, care îi ajută pe profesioniști să obțină detalii, note sau date specifice despre un pacient.
Administrare optimizată a asistenței medicale
Automatizarea este unul dintre beneficiile cheie ale AI în EHR. Simpla prezență a unor volume masive de date este suficientă pentru a implementa automatizări complexe și pentru a deschide calea pentru o gestionare fără probleme a spitalelor.
Cu AI, preocupările precum gestionarea patului, managementul numirilor, dezvoltarea listei, personalul, moralul personalului și multe altele ar putea fi rezolvate cu ușurință. Modulele automate de inteligență artificială alimentate de analiză predictivă pot ajuta administratorii să prognozeze readmisările, programele de întâlnire pentru o zi sau săptămâna, ratele mortalității pacienților, ratele de recuperare și chiar să gestioneze lanțul de aprovizionare al inventarului spitalicesc.
Interoperabilitate mai bună
Deși există date despre pacienți pe cloud, acestea nu sunt încă standardizate în mare măsură. Există o diferență în formatarea sau prezentarea datelor despre pacienți între organizații și chiar echipe din cadrul aceluiași spital. AI poate permite standardizarea EHR și poate face datele interoperabile, astfel încât orice parte interesată să poată prelua datele pe care le caută fără să-și rupă creierul.
Modelele de inteligență artificială și de învățare automată pot asigura că procedurile de documentare clinică sunt efectuate, formatarea specifică este menținută, loturi de date în bloc din surse externe sunt extrase și convertite și pot face mai mult pentru a eficientiza EHR și funcționalitățile acestora.
Provocările în implementarea AI în EHR
Implementarea AI pentru a optimiza EHR este o sarcină herculeană. Fiecare organizație trebuie să remedieze mai multe lacune operaționale existente, să își standardizeze practicile de management, să minimizeze curba de învățare implicată, să aibă stivele tehnice potrivite și să facă mai mult.
Și acestea sunt doar partea operațională a lucrurilor. Există și aspecte tehnice ale implementării. Acestea includ:
- Implementarea și menținerea constantă a spațiului de stocare necesar pentru procesele AI
- Faceți datele cât mai etanșe și sigure posibil, deoarece EHR-urile conțin unele dintre cele mai confidențiale informații personale despre pacienți și persoane.
- Faceți interoperabilitatea datelor relevante
- Menține conformitatea cu reglementările și standardele HIPAA existente (și noile) și menține perpetuu niveluri ridicate de confidențialitate și securitate a datelor
- Aveți grijă de aderarea la practicile de deidentificare a datelor și nu numai
Încheierea
Beneficiile și provocările implementării AI în EHR au probabil aceeași pondere. Cu toate acestea, provocările ar putea fi depășite cu ușurință prin cele mai bune practici și prin amestecarea deciziilor manageriale. Mai bun și mai de impact de asistență medicală se bazează pe calitatea înregistrărilor medicale electronice menținute și una dintre cele mai plauzibile modalități de a realiza acest lucru este prin implementările AI.
