Elektroniczna Kartoteka Zdrowia (EHR) ma być skuteczna i pomagać w szybkim dostarczaniu pacjentom świadczeń zdrowotnych. Wydaje się jednak, że istnieje całkowity rozdźwięk między zamierzonym celem EHR a tym, jak faktycznie funkcjonują w branży. Dzięki krzywej uczenia się związanej z obsługą systemu dokumentacji medycznej, obawom związanym z interoperacyjnością danych, technologią, na której są one zbudowane, i nie tylko, EHR rozwiązania są dziś w większości sztywne i monolityczne.
Dla niewtajemniczonych raport ujawnia również, że lekarze w USA wydali zamknięte to 16 minuty na funkcje EHR na pacjenta. Jest to nie tylko czasochłonne, ale i ironiczne. Jednak w tej przestrzeni jest obietnica, ponieważ nowoczesne rozwiązania oparte głównie na sztucznej inteligencji (AI) i uczeniu maszynowym przodują w zwiększaniu skuteczności, szybkości i wydajności EHR.
W tym poście przyjrzymy się, jak sztuczna inteligencja kształtuje przyszłość EHR i pomaga świadczeniodawcom opieki zdrowotnej na całym świecie. Ale wcześniej zacznijmy od podstaw.
Co to jest EHR?
Elektroniczna dokumentacja zdrowotna to cyfrowe iteracje tradycyjnych organizacji opieki zdrowotnej opartych na dokumentacji papierowej, utrzymywane w celu ułatwienia świadczenia usług. Ponieważ jest cyfrowy, łatwiej jest wyszukiwać indywidualne rekordy pacjentów, zarządzać szczegółowymi informacjami na temat historii pacjenta, udostępniać dane odpowiednim interesariuszom, takim jak lekarze, lekarze, chirurdzy, centra diagnostyczne i inne.
Aby lepiej zrozumieć szczegóły EHRs, oto krótka lista:
- Dane pacjenta i dane kontaktowe
- Informacja o wizycie pacjenta w placówkach opieki zdrowotnej
- Historia rodzinna
- Alergie i reakcje na określone pierwiastki i leki
- Szczegóły ubezpieczenia
- Szczegóły dotyczące przewlekłych dolegliwości lub chorób panujących
- Informacje o wykonanych wcześniej operacjach i nie tylko
Kluczowe zalety EHR
Dzięki temu, że zapisy są zdigitalizowane, oferują one mnóstwo korzyści świadczeniodawcom opieki zdrowotnej.
- Modyfikowanie i aktualizowanie danych pacjenta staje się prostsze
- Można dodawać i przechowywać więcej informacji związanych z pacjentem, takich jak recepty, dane z obrazowania medycznego i raporty, i nie tylko
- Źródła konkretnych zapisów i raportów można powiązać w celu dalszej analizy
- Pomagają lekarzom w podejmowaniu lepszych decyzji klinicznych
- Utoruj drogę do spersonalizowanych leków i procedur leczenia
- Zautomatyzuj kilka zbędnych zadań i nie tylko
Choć są to zalety, większość z nich istnieje tylko na papierze. Dystans między ambicjami a wdrożeniami sprawia, że EHR są mniej skuteczne w realnym świecie. Jednak początek sztucznej inteligencji stopniowo naprawia luki operacyjne i problemy w przestrzeni oraz toruje drogę do zoptymalizowanej opieki nad pacjentem i świadczenia usług.
Przyjrzyjmy się roli AI w kształtowaniu elektronicznej dokumentacji medycznej.
Rola AI w EHR
Ograniczenie wykonywania zbędnych zadań
Raporty opublikowane przez AMA ujawniają, że klinicyści spędzają prawie 50% swojego czasu na wykonywaniu zbędnych zadań, takich jak aktualizowanie dokumentów, wprowadzanie zamówień i danych pacjentów, wystawianie rachunków i wiele innych. To znacznie skraca czas, jaki lekarze mogliby poświęcić na wspieranie lepszej opieki nad pacjentem i diagnozy.
Jednak dzięki sztucznej inteligencji ilość czasu, jaką lekarze spędzaliby na zbędnych zadaniach, można by zmniejszyć lub całkowicie wyeliminować. Jest to głównie napędzane przez Modele NLP które konwertują pismo odręczne i zapisy głosowe na tekst i pomagają klinicystom bezproblemowo aktualizować istotne informacje.
Precyzyjne wyodrębnianie istotnych danych pacjenta
Podczas operacji lub diagnozowania chorób świadczenie usług opieki zdrowotnej powinno być jak najszybsze. Jest to szczególnie ważne w sytuacjach nagłych, gdy pacjenci są przyjmowani na przykład z powodu wypadków. W takich przypadkach lekarze lub inni pracownicy służby zdrowia powinni być w stanie szybko uzyskać dokładne informacje o swoich pacjentach, których potrzebują, aby rozpocząć procedury leczenia.
W tym czasie nie mogą sobie pozwolić na przewijanie stron tekstu i wyszukiwanie tego, czego szukają. Sztuczna inteligencja rozwiązuje ten problem, precyzyjnie wyodrębniając odpowiednie informacje. Kilka portali EHR opartych na chmurze ma coś, co nazywają abstraktorami, które pomagają profesjonalistom w pobieraniu konkretnych szczegółów, notatek lub danych o pacjencie.
Zoptymalizowana administracja opieki zdrowotnej
Automatyzacja jest jedną z kluczowych korzyści AI w EHR. Sama obecność ogromnych ilości danych wystarcza do wdrożenia złożonej automatyzacji i utorowania drogi do bezproblemowego zarządzania szpitalem.
Dzięki sztucznej inteligencji problemy, takie jak zarządzanie łóżkami, zarządzanie terminami, rozwój dyżurów, personel, morale personelu i inne, można łatwo rozwiązać. Zautomatyzowane moduły sztucznej inteligencji oparte na analizach predykcyjnych mogą pomóc administratorom w prognozowaniu ponownych hospitalizacji, harmonogramów wizyt na dzień lub tydzień, wskaźników śmiertelności pacjentów, wskaźników wyleczeń, a nawet zarządzania łańcuchem dostaw zapasów szpitalnych.
Lepsza interoperacyjność
Choć dane pacjentów istnieją w chmurze, nadal nie są one w dużym stopniu ustandaryzowane. Istnieje różnica w formatowaniu lub prezentacji danych pacjentów w różnych organizacjach, a nawet zespołach w tym samym szpitalu. Sztuczna inteligencja może umożliwić standaryzację EHR i sprawić, że dane będą interoperacyjne, dzięki czemu każdy interesariusz może odzyskać dane, których szuka, bez łamania sobie głowy.
Modele sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego mogą zapewnić wykonanie procedur dokumentacji klinicznej, zachowanie określonego formatowania, wyodrębnienie i konwersję partii danych zbiorczych ze źródeł zewnętrznych, a także zrobienie więcej w celu usprawnienia EHR i ich funkcjonalności.
Wyzwania we wdrażaniu AI w EHR
Wdrożenie AI w celu optymalizacji EHR to herkulesowe zadanie. Każda organizacja musi naprawić kilka istniejących luk operacyjnych, ujednolicić swoje praktyki zarządzania, zminimalizować wymaganą krzywą uczenia się, mieć odpowiednie stosy technologiczne i zrobić więcej.
A to tylko operacyjna strona rzeczy. Wdrożenie ma również aspekty techniczne. Obejmują one:
- Wdrażanie i konsekwentne utrzymywanie wymaganej przestrzeni dyskowej dla procesów AI
- Spraw, aby dane były jak najbardziej szczelne i bezpieczne, ponieważ EHR zawierają niektóre z najbardziej poufnych danych osobowych pacjentów i osób.
- Zapewnij interoperacyjność odpowiednich danych
- Utrzymuj zgodność z istniejącymi (i nowymi) przepisami i standardami HIPAA oraz stale utrzymuj wysoki poziom prywatności i bezpieczeństwa danych
- Zadbaj o przestrzeganie praktyk deidentyfikacji danych i nie tylko
Owijanie w górę
Korzyści i wyzwania związane z wdrażaniem sztucznej inteligencji w EHR mają prawdopodobnie tę samą wagę. Wyzwania można jednak łatwo przezwyciężyć dzięki najlepszym praktykom i tasowaniu decyzji kierowniczych. Lepsze i bardziej skuteczne opieki zdrowotnej opiera się na jakości prowadzonych elektronicznych kart zdrowia, a jednym z najbardziej prawdopodobnych sposobów osiągnięcia tego jest wdrożenie sztucznej inteligencji.
