Electronic Health Records (EHR'er) formodes at være effektive og hjælpe med hurtig levering af sundhedsydelser til patienter. Der ser dog ud til at være en total afbrydelse mellem det tilsigtede formål med EPJ'er og hvordan de faktisk fungerer i branchen. Takket være læringskurven, der følger med at betjene et sygejournalsystem, bekymringerne med datainteroperabilitet, teknologien, som de er bygget over, og meget mere, EPJ løsninger er for det meste stive og monolitiske i dag.
For de uindviede afslører en rapport også, at læger i USA brugte tæt to 16 minutter på EPJ -funktioner pr. patient. Dette er ikke bare tidskrævende, men også ironisk. Der er imidlertid et løfte i dette rum, da moderne løsninger hovedsageligt drevet af kunstig intelligens (AI) og maskinlæring fører an i at gøre EHR'er mere effektive, hurtige og effektive.
I dette indlæg vil vi se på, hvordan AI former fremtiden for EPJ'er og hjælper sundhedsudbydere over hele verden. Men før det, lad os starte fra det grundlæggende.
Hvad er EHR?
Elektroniske sundhedsjournaler er de digitale iterationer af de konventionelle papirbaserede journaler, som sundhedsorganisationer vedligeholder for at lette deres levering af tjenester. Fordi det er digitalt, er det lettere at hente individuelle patientjournaler, administrere detaljerede oplysninger om patienthistorik, dele data mellem respektive interessenter som f.eks. Læger, læger, kirurger, diagnosecentre og mere.
For at give dig en bedre forståelse af de detaljer, som EHR'er indeholder, er her en hurtig liste:
- Patientoplysninger og kontaktoplysninger
- Information om en patients besøg på sundhedscentre
- Familie historie
- Allergier og reaktioner på bestemte elementer og medicin
- Forsikringsdetaljer
- Detaljer om kroniske lidelser eller fremherskende sygdomme
- Oplysninger om tidligere udførte operationer og mere
Vigtigste fordele ved EHR'er
Takket være det faktum, at optegnelser er digitaliseret, tilbyder de masser af fordele til sundhedsudbydere.
- Ændring og opdatering af patientoplysninger bliver enklere
- Flere patientrelaterede oplysninger kan tilføjes og gemmes, f.eks. Recepter, data fra medicinsk billeddannelse og rapporter og mere
- Kilder til specifikke optegnelser og rapporter kunne knyttes til yderligere analyse
- De hjælper læger med at træffe bedre kliniske beslutninger
- Bane vejen for personlig medicin og behandlingsprocedurer
- Automatiser flere redundante opgaver og mere
Selvom disse er fordele, eksisterer de fleste af dem kun på papiret. Afstanden mellem ambitioner og implementeringer gør EPJ'er mindre effektive i den virkelige verden. Begyndelsen af kunstig intelligens løser dog gradvist operationelle smuthuller og bekymringer i rummet og baner vejen for optimeret patientpleje og levering af service.
Lad os undersøge AIs rolle i udformningen af elektroniske sundhedsjournaler.
AI -rollen i EHR'er
Reducer udførelsen af overflødige opgaver
Rapporter udgivet af AMA afsløre, at klinikere bruger tæt på 50% af deres tid på at redundante opgaver, såsom opdatering af dokumenter, indtastning af ordrer og patientoplysninger, fakturering og mere. Dette reducerer betydeligt den tid, lægerne kan bruge på at fremme bedre patientpleje og diagnose.
Med kunstig intelligens kunne den tid, klinikere ville bruge på overflødige opgaver, dog reduceres eller helt elimineres. Dette er primært drevet af NLP modeller der konverterer håndskrift og stemmeoptegnelser til tekst og hjælper klinikere med at opdatere relevant information problemfrit.
Præcisionsudtræk af relevante patientdata
Under operationer eller diagnoser af sygdomme skal levering af sundhedsydelser ske så hurtigt som muligt. Dette er især afgørende i nødsituationer, når patienter f.eks. Indlægges på grund af ulykker. I sådanne tilfælde bør læger eller andre sundhedspersonale hurtigt kunne hente de nøjagtige oplysninger, de har brug for om deres patienter for at starte behandlingsprocedurer.
På det tidspunkt har de ikke råd til at rulle gennem tekstsider og søge efter det, de leder efter. AI lapper denne bekymring gennem den præcise udtrækning af relevant information. Flere skybaserede EHR-portaler har det, de kalder abstraktører, som hjælper fagfolk med at hente specifikke detaljer, noter eller data om en patient.
Optimeret sundhedsadministration
Automatisering er en af de vigtigste fordele ved AI i EHR'er. Den blotte tilstedeværelse af massive datamængder er nok til at implementere kompleks automatisering og bane vejen for problemfri hospitalsadministration.
Med AI kan bekymringer som sengestyring, aftalestyring, vagtplanudvikling, personale, personalemoral og mere let løses. Automatiserede AI -moduler drevet af forudsigelig analyse kan hjælpe administratorer med at forudsige genindlæggelser, tidsplaner for dagen eller ugen, patientdødelighed, genoprettelsesrater og endda styre forsyningskæden for hospitalsbeholdning.
Bedre interoperabilitet
Selvom data om patienter findes i skyen, er de stadig ikke standardiserede i stort omfang. Der er forskel på formatering eller præsentation af patientdata på tværs af organisationer og endda teams inden for samme hospital. AI kan muliggøre standardisering af EPJ og gøre data interoperable, så enhver interessent kan hente de data, de leder efter, uden at bryde deres hjerner.
AI- og maskinindlæringsmodeller kan sikre, at kliniske dokumentationsprocedurer udføres, specifik formatering vedligeholdes, batches af bulkdata fra eksterne kilder udtrækkes og konverteres og gør mere for at strømline EHR'er og deres funktionaliteter.
Udfordringerne ved implementering af AI i EHR'er
Implementeringen af AI for at optimere EHR'er er en herculean opgave. Hver organisation skal rette op på flere eksisterende operationelle smuthuller, standardisere deres ledelsespraksis, minimere den involverede indlæringskurve, have de rigtige teknologiske stakke og gøre mere.
Og det er bare den operationelle side af tingene. Der er også tekniske sider ved implementeringen. Disse omfatter:
- Implementering og vedligeholdelse af den nødvendige lagerplads til AI -processer
- Gør dataene så lufttætte og sikre som muligt, fordi EHR'er indeholder nogle af de mest fortrolige personlige oplysninger om patienter og enkeltpersoner.
- Gør relevante data interoperable
- Oprethold overholdelse af eksisterende (og nye) HIPAA -regler og -standarder og fasthold altid et højt niveau af databeskyttelse og sikkerhed
- Sørg for overholdelse af data-identifikationspraksis og mere
Indpakning op
Fordelene og udfordringerne ved at implementere AI i EPJ har sandsynligvis den samme vægt. Udfordringerne kunne dog let overvindes gennem bedste praksis og blanding af ledelsesmæssige beslutninger. Bedre og mere effektfuld sundhedspleje er afhængig af kvaliteten af de elektroniske sundhedsjournaler, der vedligeholdes, og en af de mest sandsynlige måder at opnå dette på er gennem AI -implementeringer.
