Elektroniske helsejournaler (EPJ) er ment å være effektive og hjelpe til med rask levering av helsetjenester til pasienter. Det ser imidlertid ut til å være en total frakobling mellom hensikten med EPJer og hvordan de faktisk fungerer i bransjen. Takket være læringskurven som følger med å drive et helsejournalsystem, bekymringene med datainteroperabilitet, teknologien de er bygget over, og mer, EMR løsninger er stort sett stive og monolittiske i dag.
For de uinnvidde avslører en rapport også at leger i USA brukte nær to 16 minutter på EPJ-funksjoner per pasient. Dette er ikke bare tidkrevende, men ironisk også. Det er imidlertid lovende på dette området ettersom moderne løsninger hovedsakelig drevet av kunstig intelligens (AI) og maskinlæring leder an for å gjøre EPJer mer effektive, raske og effektive.
I dette innlegget vil vi se på hvordan AI former fremtiden til EPJer og hjelper helsepersonell over hele verden. Men før det, la oss starte fra det grunnleggende.
Hva er EPJ?
Elektroniske helsejournaler er de digitale gjentakelsene av konvensjonelle papirbaserte journaler som helseorganisasjoner vedlikeholder for å lette deres tjenesteleveranse. Fordi det er digitalt, er det enklere å hente individuelle journaler over pasienter, administrere detaljerte detaljer om pasienthistorie, dele data mellom respektive interessenter som klinikere, leger, kirurger, diagnostiske sentre og mer.
For å gi deg en bedre forståelse av detaljene EPJer inneholder, her er en rask liste:
- Pasientdetaljer og kontaktinformasjon
- Informasjon om en pasients besøk til helsestasjoner
- Familie historie
- Allergier og reaksjoner på spesifikke elementer og medisiner
- Forsikringsdetaljer
- Detaljer om kroniske plager eller rådende sykdommer
- Informasjon om tidligere utførte operasjoner og mer
Viktige fordeler med EPJer
Takket være det faktum at journaler er digitalisert, tilbyr de tonnevis av fordeler til helsepersonell.
- Det blir enklere å endre og oppdatere pasientdetaljer
- Mer pasientrelatert informasjon kan legges til og lagres som resepter, data fra medisinsk bildebehandling og rapporter, og mer
- Kilder til spesifikke poster og rapporter kan kobles sammen for videre analyse
- De hjelper leger med å ta bedre kliniske beslutninger
- Bane vei for personlig tilpassede medisiner og behandlingsprosedyrer
- Automatiser flere overflødige oppgaver og mer
Selv om dette er fordeler, eksisterer de fleste av dem bare på papiret. Avstanden mellom ambisjoner og implementeringer gjør EPJer mindre effektive i den virkelige verden. Utbruddet av AI er imidlertid gradvis å fikse operative smutthull og bekymringer i rommet og legge til rette for optimalisert pasientbehandling og tjenestelevering.
La oss utforske rollen til AI i utformingen av elektroniske helsejournaler.
Rollen til AI i EPJer
Redusere utførelse av overflødige oppgaver
Rapporter utgitt av AMA avsløre at klinikere bruker nesten 50 % av tiden sin på å gjøre overflødige oppgaver som å oppdatere dokumenter, legge inn bestillinger og pasientdetaljer, fakturering og mer. Dette reduserer betydelig tiden klinikere kan bruke på å fremme bedre pasientbehandling og diagnose.
Med AI kan imidlertid tiden klinikere bruker på overflødige oppgaver reduseres eller helt elimineres. Dette er hovedsakelig drevet av NLP-modeller som konverterer håndskrift og stemmeregistreringer til tekst og hjelper klinikere med å oppdatere relevant informasjon sømløst.
Presisjonsekstraksjon av relevante pasientdata
Under operasjoner eller diagnostisering av sykdommer bør tjenesteleveransen av helsetjenester være så rask som mulig. Dette er spesielt viktig i nødstilfeller når pasienter legges inn på grunn av for eksempel ulykker. I slike tilfeller bør leger eller annet helsepersonell raskt kunne gjenfinne den nøyaktige informasjonen de trenger om sine pasienter for å sette i gang behandlingsprosedyrer.
På den tiden har de ikke råd til å bla gjennom sider med tekst og søke etter det de leter etter. AI lapper denne bekymringen gjennom nøyaktig utvinning av relevant informasjon. Flere skybaserte EPJ-portaler har det de kaller abstraktorer, som hjelper fagfolk med å hente spesifikke detaljer, notater eller data om en pasient.
Optimalisert helsevesen
Automatisering er en av de viktigste fordelene med AI i EPJer. Bare tilstedeværelsen av enorme mengder data er nok til å implementere kompleks automatisering og bane vei for sømløs sykehusadministrasjon.
Med AI kan bekymringer som sengeadministrasjon, avtaleadministrasjon, vaktlisteutvikling, bemanning, personalmoral og mer enkelt løses. Automatiserte AI-moduler drevet av prediktiv analyse kan hjelpe administratorer med å forutsi reinnleggelser, avtaleplaner for dagen eller uken, pasientdødelighet, utvinningsrater og til og med administrere forsyningskjeden til sykehusbeholdningen.
Bedre interoperabilitet
Selv om data fra pasienter finnes på skyen, er de fortsatt ikke standardiserte i stor grad. Det er en forskjell i formatering eller presentasjon av pasientdata på tvers av organisasjoner og til og med team innenfor samme sykehus. AI kan muliggjøre standardisering av EPJ og gjøre data interoperable slik at enhver interessent kan hente dataene de leter etter uten å ødelegge hjernen.
AI og maskinlæringsmodeller kan sikre at kliniske dokumentasjonsprosedyrer utføres, spesifikk formatering opprettholdes, partier med bulkdata fra eksterne kilder trekkes ut og konverteres, og gjøre mer for å strømlinjeforme EPJer og deres funksjoner.
Utfordringene med å implementere AI i EPJer
Implementeringen av AI for å optimalisere EPJer er en herkulisk oppgave. Hver organisasjon må fikse flere eksisterende operative smutthull, standardisere ledelsespraksisen deres, minimere læringskurven som er involvert, ha de riktige teknologistablene og gjøre mer.
Og dette er bare den operative siden av ting. Det er tekniske sider ved implementeringen også. Disse inkluderer:
- Distribuere og konsekvent vedlikeholde nødvendig lagringsplass for AI-prosesser
- Gjør dataene så lufttette og sikre som mulig fordi EPJer inneholder noen av de mest konfidensielle personopplysningene om pasienter og enkeltpersoner.
- Gjør relevante data interoperable
- Opprettholde overholdelse av eksisterende (og nye) HIPAA-forskrifter og -standarder og opprettholde kontinuerlig høye nivåer av datavern og sikkerhet
- Ta vare på overholdelse av praksis for avidentifikasjon av data og mer
Innpakning Up
Fordelene og utfordringene ved å implementere AI i EPJer har sannsynligvis samme vekt. Utfordringene kan imidlertid lett overvinnes gjennom beste praksis og stokking av lederbeslutninger. Bedre og mer effektfull helsetjenester er avhengig av kvaliteten på elektroniske helsejournaler, og en av de mest plausible måtene å oppnå dette på er gjennom AI-implementeringer.
