Elektronik Sağlık Kayıtlarının (EHR'ler) verimli olması ve sağlık hizmetlerinin hastalara hızlı bir şekilde sunulmasına yardımcı olması beklenir. Ancak, EHR'lerin amaçlanan amacı ile endüstride gerçekte nasıl çalıştıkları arasında tam bir kopukluk var gibi görünüyor. Bir sağlık kayıt sistemini çalıştırmanın getirdiği öğrenme eğrisi, verilerin birlikte çalışabilirliği, bunların üzerine inşa edildiği teknoloji ve daha fazlası ile ilgili endişeler sayesinde, ESK çözümler günümüzde çoğunlukla katı ve monolitiktir.
Deneyimsiz olanlar için, bir rapor ayrıca ABD'deki doktorların kapat to 16 dakika hasta başına EHR fonksiyonları hakkında. Bu sadece zaman alıcı değil, aynı zamanda ironiktir. Bununla birlikte, esas olarak Yapay Zeka (AI) ve makine öğrenimi tarafından desteklenen modern çözümler, EHR'leri daha etkili, hızlı ve verimli hale getirme yolunda öncülük ettiği için bu alanda umut var.
Bu yazıda, AI'nın EHR'lerin geleceğini nasıl şekillendirdiğine ve dünya çapında sağlık hizmeti sağlayıcılarına nasıl yardımcı olduğuna bakacağız. Ama ondan önce, temelden başlayalım.
EHR nedir?
Elektronik sağlık kayıtları, sağlık kuruluşlarının hizmet sunumunu kolaylaştırmak için tutulan geleneksel kağıt tabanlı kayıtların dijital yinelemeleridir. Dijital olduğu için hastaların bireysel kayıtlarını almak, hasta geçmişiyle ilgili ayrıntılı ayrıntıları yönetmek, klinisyenler, doktorlar, cerrahlar, tanı merkezleri ve daha fazlası gibi ilgili paydaşlar arasında veri paylaşmak daha kolaydır.
EHR'lerin içerdiği ayrıntıları daha iyi anlamanız için kısa bir liste:
- Hasta detayları ve iletişim bilgileri
- Bir hastanın sağlık merkezlerine yaptığı ziyaret hakkında bilgi
- Aile geçmişi
- Belirli elementlere ve ilaçlara karşı alerjiler ve reaksiyonlar
- Sigorta detayları
- Kronik rahatsızlıklar veya yaygın hastalıklar hakkında ayrıntılar
- Daha önce yapılan ameliyatlar hakkında bilgiler ve daha fazlası
EHR'lerin Temel Faydaları
Kayıtların dijital hale getirilmesi sayesinde sağlık hizmeti sağlayıcılarına tonlarca fayda sağlarlar.
- Hasta ayrıntılarını değiştirmek ve güncellemek daha kolay hale gelir
- Reçeteler, tıbbi görüntüleme ve raporlardan elde edilen veriler ve daha fazlası gibi hastayla ilgili daha fazla bilgi eklenebilir ve saklanabilir.
- Daha fazla analiz için belirli kayıtların ve raporların kaynakları bağlanabilir
- Doktorların daha iyi klinik kararlar vermelerine yardımcı olurlar
- Kişiselleştirilmiş ilaçlar ve tedavi prosedürlerinin önünü açın
- Birkaç gereksiz görevi ve daha fazlasını otomatikleştirin
Bunlar avantajlar olsa da, çoğu sadece kağıt üzerinde var. Hedefler ve uygulamalar arasındaki mesafe, EHR'leri gerçek dünyada daha az etkili hale getirir. Bununla birlikte, AI'nın başlangıcı, alandaki operasyonel boşlukları ve endişeleri kademeli olarak düzeltiyor ve optimize edilmiş hasta bakımı ve hizmet sunumunun yolunu açıyor.
Elektronik sağlık kayıtlarını şekillendirmede yapay zekanın rolünü keşfedelim.
EHR'lerde AI'nın Rolü
Gereksiz görevlerin yürütülmesini azaltın
AMA tarafından yayınlanan raporlar klinisyenlerin zamanlarının yaklaşık %50'sini belgeleri güncelleme, siparişleri ve hasta ayrıntılarını girme, faturalandırma ve daha fazlası gibi gereksiz işler yaparak harcadıklarını ortaya koyuyor. Bu, klinisyenlerin daha iyi hasta bakımı ve teşhisini teşvik etmek için harcayabilecekleri zamanı önemli ölçüde azaltır.
Ancak AI ile, klinisyenlerin gereksiz görevlere harcayacağı süre azaltılabilir veya tamamen ortadan kaldırılabilir. Bu esas olarak tarafından yönlendirilir NLP modelleri el yazısı ve ses kayıtlarını metne dönüştüren ve klinisyenlerin ilgili bilgileri sorunsuz bir şekilde güncellemesine yardımcı olan.
İlgili Hasta Verilerinin Hassas Çıkarımı
Ameliyatlar veya hastalık teşhisleri sırasında, sağlık hizmetlerinin sunumu mümkün olduğu kadar hızlı olmalıdır. Bu, özellikle, örneğin kazalar nedeniyle hastaların kabul edildiği acil durumlarda çok önemlidir. Bu gibi durumlarda, doktorlar veya diğer sağlık uzmanları, tedavi prosedürlerini başlatmak için hastaları hakkında ihtiyaç duydukları kesin bilgileri hızlı bir şekilde alabilmelidir.
O zaman, metin sayfaları arasında gezinmeyi ve aradıklarını aramayı göze alamazlar. AI, ilgili bilgilerin kesin olarak çıkarılması yoluyla bu endişeyi giderir. Birkaç bulut tabanlı EHR portalı, profesyonellerin bir hasta hakkında belirli ayrıntıları, notları veya verileri almasına yardımcı olan, soyutlayıcı olarak adlandırdıkları şeye sahiptir.
Optimize Sağlık Yönetimi
Otomasyon, EHR'lerde yapay zekanın en önemli faydalarından biridir. Karmaşık otomasyonu uygulamak ve sorunsuz hastane yönetiminin yolunu açmak için yalnızca çok büyük miktarda verinin varlığı yeterlidir.
AI ile yatak yönetimi, randevu yönetimi, kadro geliştirme, personel, personel morali ve daha fazlası gibi endişeler kolayca giderilebilir. Tahmine dayalı analitik tarafından desteklenen otomatikleştirilmiş AI modülleri, yöneticilerin yeniden kabulleri, gün veya hafta için randevu planlarını, hasta ölüm oranlarını, iyileşme oranlarını tahmin etmesine ve hatta hastane envanterinin tedarik zincirini yönetmesine yardımcı olabilir.
Daha İyi Birlikte Çalışabilirlik
Hastaların verileri bulutta mevcut olmasına rağmen, hala büyük ölçüde standardize edilmemiştir. Hasta verilerinin biçimlendirilmesinde veya sunulmasında kuruluşlar ve hatta aynı hastane içindeki ekipler arasında fark vardır. AI, EHR'nin standardizasyonunu sağlayabilir ve verileri birlikte çalışabilir hale getirebilir, böylece herhangi bir paydaş, aradıkları verileri beyinlerini kırmadan alabilir.
Yapay zeka ve makine öğrenimi modelleri, klinik dokümantasyon prosedürlerinin yapılmasını, belirli biçimlendirmenin korunmasını, dış kaynaklardan toplu veri gruplarının çıkarılmasını ve dönüştürülmesini ve EHR'leri ve işlevlerini kolaylaştırmak için daha fazlasını yapabilir.
EHR'lerde AI uygulamadaki Zorluklar
EHR'leri optimize etmek için AI'nın uygulanması Herkül bir görevdir. Her kuruluş, mevcut operasyonel boşlukları düzeltmeli, yönetim uygulamalarını standart hale getirmeli, ilgili öğrenme eğrisini en aza indirmeli, doğru teknoloji yığınlarına sahip olmalı ve daha fazlasını yapmalıdır.
Ve bunlar sadece işin operasyonel tarafı. Uygulamanın teknik yönleri de var. Bunlar şunları içerir:
- Yapay zeka süreçleri için gerekli depolama alanını dağıtma ve tutarlı bir şekilde koruma
- EHR'ler hastalar ve bireyler hakkında en gizli kişisel bilgilerden bazılarını içerdiğinden, verileri olabildiğince hava geçirmez ve güvenli hale getirin.
- İlgili verileri birlikte çalışabilir hale getirin
- Mevcut (ve yeni) HIPAA düzenlemeleri ve standartlarına uygunluğu koruyun ve sürekli olarak yüksek düzeyde veri gizliliği ve güvenliğini koruyun
- Veri kimliğini gizleme uygulamalarına ve daha fazlasına uymaya özen gösterin
Yukarı tamamlayan
EHR'lerde AI uygulamasının faydaları ve zorlukları muhtemelen aynı ağırlığı taşır. Bununla birlikte, en iyi uygulamalar ve yönetimsel kararların karıştırılması yoluyla zorlukların üstesinden kolayca gelinebilir. Daha iyi ve daha etkili sağlık tutulan elektronik sağlık kayıtlarının kalitesine dayanır ve bunu başarmanın en makul yollarından biri yapay zeka uygulamalarıdır.
