Hồ sơ sức khỏe điện tử

Hồ sơ sức khỏe điện tử & AI: Trận đấu được tạo ra từ thiên đường

Hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) được cho là hiệu quả và hỗ trợ việc cung cấp nhanh chóng các dịch vụ chăm sóc sức khỏe cho bệnh nhân. Tuy nhiên, dường như có sự khác biệt hoàn toàn giữa mục đích dự kiến ​​của EHR và cách chúng thực sự hoạt động trong ngành. Nhờ đường cong học tập đi kèm với việc vận hành hệ thống hồ sơ sức khỏe, mối quan tâm về khả năng tương tác dữ liệu, công nghệ mà chúng được xây dựng, v.v. EHR các giải pháp ngày nay chủ yếu là cứng nhắc và nguyên khối.

Đối với những người chưa bắt đầu, một báo cáo cũng tiết lộ rằng các bác sĩ ở Mỹ đã chi gần to 16 phút về các chức năng EHR trên mỗi bệnh nhân. Điều này không chỉ tốn thời gian mà còn thật mỉa mai. Tuy nhiên, có nhiều hứa hẹn trong lĩnh vực này vì các giải pháp hiện đại chủ yếu được cung cấp bởi Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy đang dẫn đầu trong việc làm cho EHRs hiệu quả hơn, nhanh chóng và hiệu quả hơn.

Trong bài đăng này, chúng ta sẽ xem xét cách AI đang định hình tương lai của EHR và hỗ trợ các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe trên toàn thế giới. Nhưng trước đó, hãy bắt đầu từ những điều cơ bản.

EHR là gì?

Hồ sơ sức khỏe điện tử là sự lặp lại kỹ thuật số của các tổ chức chăm sóc sức khỏe hồ sơ dựa trên giấy thông thường được duy trì để tạo điều kiện thuận lợi cho việc cung cấp dịch vụ của họ. Bởi vì nó là kỹ thuật số, dễ dàng hơn để truy xuất hồ sơ cá nhân của bệnh nhân, quản lý chi tiết phức tạp về lịch sử bệnh nhân, chia sẻ dữ liệu giữa các bên liên quan tương ứng như bác sĩ lâm sàng, bác sĩ, bác sĩ phẫu thuật, trung tâm chẩn đoán và hơn thế nữa.

Để bạn hiểu rõ hơn về các chi tiết mà EHR chứa đựng, đây là danh sách nhanh:

  • Chi tiết bệnh nhân và thông tin liên hệ
  • Thông tin về chuyến thăm của bệnh nhân đến các trung tâm chăm sóc sức khỏe
  • Lịch sử gia đình
  • Dị ứng và phản ứng với các yếu tố và thuốc cụ thể
  • Chi tiết bảo hiểm
  • Thông tin chi tiết về các bệnh mãn tính hoặc các bệnh phổ biến
  • Thông tin về các ca phẫu thuật đã thực hiện trước đây và hơn thế nữa

Các lợi ích chính của EHRs

Nhờ thực tế là hồ sơ được số hóa, chúng mang lại rất nhiều lợi ích cho các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe.

Lợi ích chính của Ehrs

  • Việc sửa đổi và cập nhật thông tin chi tiết về bệnh nhân trở nên đơn giản hơn
  • Nhiều thông tin liên quan đến bệnh nhân có thể được thêm vào và lưu trữ như đơn thuốc, dữ liệu từ hình ảnh và báo cáo y tế, v.v.
  • Các nguồn hồ sơ và báo cáo cụ thể có thể được liên kết để phân tích thêm
  • Họ hỗ trợ các bác sĩ trong việc đưa ra các quyết định lâm sàng tốt hơn
  • Mở đường cho các loại thuốc và quy trình điều trị được cá nhân hóa
  • Tự động hóa một số tác vụ dư thừa và hơn thế nữa

Mặc dù đây là những ưu điểm, nhưng hầu hết chúng chỉ tồn tại trên giấy. Khoảng cách giữa tham vọng và việc thực hiện khiến EHR kém hiệu quả hơn trong thế giới thực. Tuy nhiên, sự ra đời của AI đang dần sửa chữa các lỗ hổng hoạt động và các mối lo ngại trong không gian và mở đường cho việc cung cấp dịch vụ và chăm sóc bệnh nhân được tối ưu hóa.

Bộ dữ liệu Hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) cho các dự án AI & ML

Hãy cùng khám phá vai trò của AI trong việc định hình hồ sơ sức khỏe điện tử.

Vai trò của AI trong EHRs

Giảm bớt việc thực thi các tác vụ dư thừa

Các báo cáo do AMA xuất bản tiết lộ rằng các bác sĩ lâm sàng dành gần 50% thời gian của họ để làm các công việc thừa như cập nhật tài liệu, nhập đơn đặt hàng và thông tin chi tiết về bệnh nhân, thanh toán, v.v. Điều này làm giảm đáng kể thời gian mà các bác sĩ lâm sàng có thể dành cho việc chăm sóc và chẩn đoán bệnh nhân tốt hơn.

Tuy nhiên, với AI, lượng thời gian mà bác sĩ lâm sàng dành cho các nhiệm vụ dư thừa có thể được giảm bớt hoặc loại bỏ hoàn toàn. Điều này chủ yếu được thúc đẩy bởi Mô hình NLP chuyển đổi các bản ghi chép tay và giọng nói thành văn bản và giúp bác sĩ lâm sàng cập nhật thông tin liên quan một cách liền mạch.

Trích xuất chính xác dữ liệu bệnh nhân có liên quan

Trong quá trình phẫu thuật hoặc chẩn đoán bệnh, việc cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe phải nhanh chóng nhất có thể. Điều này đặc biệt quan trọng trong các trường hợp cấp cứu khi bệnh nhân nhập viện do tai nạn chẳng hạn. Trong những trường hợp như vậy, bác sĩ hoặc các chuyên gia chăm sóc sức khỏe khác phải có thể nhanh chóng truy xuất thông tin chính xác mà họ cần về bệnh nhân của họ để bắt đầu các quy trình điều trị.

Khi đó, họ không đủ khả năng để cuộn qua các trang văn bản và tìm kiếm những gì họ đang tìm kiếm. AI sẽ khắc phục mối lo ngại này thông qua việc trích xuất chính xác thông tin có liên quan. Một số cổng EHR dựa trên đám mây có cái mà họ gọi là trình tóm tắt, giúp các chuyên gia tìm nạp thông tin chi tiết, ghi chú hoặc dữ liệu cụ thể về bệnh nhân.

Quản lý chăm sóc sức khỏe được tối ưu hóa

Tự động hóa là một trong những lợi ích chính của AI trong EHRs. Chỉ cần sự hiện diện của khối lượng dữ liệu khổng lồ là đủ để thực hiện tự động hóa phức tạp và mở đường cho việc quản lý bệnh viện liền mạch.

Với AI, các mối quan tâm như quản lý giường, quản lý cuộc hẹn, phát triển danh sách, bố trí nhân viên, tinh thần nhân viên và hơn thế nữa có thể dễ dàng khắc phục. Các mô-đun AI tự động được cung cấp bởi phân tích dự đoán có thể giúp quản trị viên dự báo lượt đọc, lịch hẹn trong ngày hoặc trong tuần, tỷ lệ tử vong của bệnh nhân, tỷ lệ phục hồi và thậm chí quản lý chuỗi cung ứng hàng tồn kho của bệnh viện.

Khả năng tương tác tốt hơn

Mặc dù dữ liệu về bệnh nhân tồn tại trên đám mây, chúng vẫn chưa được chuẩn hóa ở một mức độ lớn. Có sự khác biệt về định dạng hoặc trình bày dữ liệu bệnh nhân giữa các tổ chức và thậm chí các nhóm trong cùng một bệnh viện. AI có thể cho phép tiêu chuẩn hóa EHR và làm cho dữ liệu có thể tương tác với nhau để bất kỳ bên liên quan nào cũng có thể truy xuất dữ liệu mà họ đang tìm kiếm mà không cần phải phá vỡ bộ não của họ.

Các mô hình AI và máy học có thể đảm bảo các quy trình tài liệu lâm sàng được thực hiện, định dạng cụ thể được duy trì, các lô dữ liệu hàng loạt từ các nguồn bên ngoài được trích xuất và chuyển đổi, đồng thời làm được nhiều việc hơn để hợp lý hóa các EHR và chức năng của chúng.

Những thách thức trong việc triển khai AI trong EHRs

Những thách thức trong việc triển khai Ai In Ehrs Việc triển khai AI để tối ưu hóa EHR là một nhiệm vụ của Herculean. Mọi tổ chức phải sửa chữa một số lỗ hổng hoạt động hiện có, tiêu chuẩn hóa các phương thức quản lý của họ, giảm thiểu đường cong học tập liên quan, có các công nghệ phù hợp và làm được nhiều việc hơn nữa.

Và đây chỉ là mặt hoạt động của mọi thứ. Có những khía cạnh kỹ thuật để thực hiện là tốt. Bao gồm các:

  • Triển khai và duy trì nhất quán không gian lưu trữ cần thiết cho các quy trình AI
  • Đảm bảo dữ liệu kín đáo và an toàn nhất có thể vì EHR chứa một số thông tin cá nhân bí mật nhất về bệnh nhân và cá nhân.
  • Làm cho dữ liệu có liên quan có thể tương tác với nhau
  • Duy trì sự tuân thủ các quy định và tiêu chuẩn HIPAA hiện có (và mới), đồng thời duy trì vĩnh viễn mức độ bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu
  • Quan tâm đến việc tuân thủ các phương pháp khử nhận dạng dữ liệu và hơn thế nữa

Tổng kết

Những lợi ích và thách thức của việc triển khai AI trong EHRs có thể có cùng trọng số. Tuy nhiên, những thách thức có thể dễ dàng vượt qua thông qua các phương pháp hay nhất và xáo trộn các quyết định của cấp quản lý. Tốt hơn và có tác động hơn chăm sóc sức khỏe dựa vào chất lượng của hồ sơ sức khỏe điện tử được duy trì và một trong những cách hợp lý nhất để đạt được điều này là thông qua triển khai AI.

Xã hội Chia sẻ