Elektroniska hälsoregister

Electronic Health Records & AI: A Match Made In Heaven

Elektroniska hälsojournaler (EHR) ska vara effektiva och hjälpa till att snabbt leverera hälsovårdstjänster till patienter. Det verkar dock finnas en total koppling mellan det avsedda syftet med EPJ och hur de faktiskt fungerar i branschen. Tack vare inlärningskurvan som följer med att driva ett journalsystem, problem med datainteroperabilitet, tekniken som de är uppbyggda över och mer, hon lösningar är mestadels stela och monolitiska idag.

För de oinvigde avslöjar en rapport också att läkare i USA spenderade stäng to 16 minuter på EHR -funktioner per patient. Detta är inte bara tidskrävande utan också ironiskt. Det finns dock ett löfte i detta utrymme eftersom moderna lösningar som huvudsakligen drivs av artificiell intelligens (AI) och maskininlärning leder vägen för att göra EHRs effektivare, snabbare och effektivare.

I det här inlägget kommer vi att titta på hur AI formar framtiden för EHR och hjälper vårdgivare runt om i världen. Men innan dess, låt oss börja från grunderna.

Vad är EHR?

Elektroniska hälsojournaler är de digitala iterationerna av de konventionella pappersbaserade journaler som vårdorganisationer upprätthåller för att underlätta deras leverans av tjänster. Eftersom det är digitalt är det lättare att hämta enskilda patientjournaler, hantera detaljerade detaljer om patienthistorik, dela data mellan respektive intressenter som kliniker, läkare, kirurger, diagnostiska centra och mer.

För att ge dig en bättre förståelse av de detaljer som EHR innehåller, här är en snabb lista:

  • Patientinformation och kontaktinformation
  • Information om en patients besök på vårdcentraler
  • Familjehistoria
  • Allergier och reaktioner mot specifika element och mediciner
  • Försäkringsinformation
  • Detaljer om kroniska sjukdomar eller rådande sjukdomar
  • Information om tidigare utförda operationer och mer

Viktiga fördelar med EHR

Tack vare det faktum att posterna är digitaliserade erbjuder de massor av fördelar till vårdgivare.

Viktiga fördelar med Ehrs

  • Att modifiera och uppdatera patientinformation blir enklare
  • Mer patientrelaterad information kan läggas till och lagras, såsom recept, data från medicinsk bildbehandling och rapporter och mer
  • Källor till specifika poster och rapporter kan länkas för ytterligare analys
  • De hjälper läkare att fatta bättre kliniska beslut
  • Bana väg för personliga mediciner och behandlingsförfaranden
  • Automatisera flera redundanta uppgifter och mer

Även om dessa är fördelar, finns de flesta av dem bara på papper. Avståndet mellan ambitioner och implementeringar gör EHR mindre effektiva i den verkliga världen. Men uppkomsten av AI åtgärdar gradvis operativa kryphål och problem i utrymmet och banar väg för optimerad patientvård och serviceleverans.

Datauppsättningar för elektroniska hälsojournaler (EHR) för AI- och ML-projekt

Låt oss utforska AI: s roll i utformningen av elektroniska hälsojournaler.

AI: s roll i EHR

Minska utförandet av redundanta uppgifter

Rapporter publicerade av AMA avslöjar att kliniker spenderar nära 50% av sin tid på att göra överflödiga uppgifter som att uppdatera dokument, skriva in beställningar och patientinformation, fakturering med mera. Detta minskar avsevärt den tid som läkare kan lägga på att främja bättre patientvård och diagnos.

Med AI kunde dock den tid som läkare skulle lägga på överflödiga uppgifter minskas eller helt elimineras. Detta drivs främst av NLP-modeller som konverterar handskrift och röstposter till text och hjälper läkare att uppdatera relevant information sömlöst.

Extraktion av relevant patientdata

Vid operationer eller diagnoser av sjukdomar ska vårdens service tillhandahållas så snabbt som möjligt. Detta är särskilt viktigt vid nödsituationer när patienter läggs in på grund av olyckor till exempel. I sådana fall bör läkare eller annan vårdpersonal snabbt kunna hämta den exakta informationen de behöver om sina patienter för att påbörja behandlingsförfaranden.

På den tiden har de inte råd att rulla igenom sidor med text och söka efter det de letar efter. AI korrigerar denna oro genom exakt utvinning av relevant information. Flera molnbaserade EHR-portaler har det de kallar abstraktörer, som hjälper proffs att hämta specifika detaljer, anteckningar eller data om en patient.

Optimerad vårdadministration

Automatisering är en av de viktigaste fördelarna med AI i EHR. Bara närvaron av massiva datamängder räcker för att genomföra komplex automatisering och bana väg för sömlös sjukhushantering.

Med AI kan problem som sänghantering, möteshantering, utveckling av vaktlistor, bemanning, personalmoral och mer enkelt lösas. Automatiserade AI -moduler som drivs av prediktiv analys kan hjälpa administratörer att förutse återtaganden, tidtabeller för dagen eller veckan, patientdödlighet, återhämtningshastigheter och till och med hantera leveranskedjan för sjukhusinventering.

Bättre interoperabilitet

Även om data från patienter finns i molnet, är de fortfarande inte standardiserade i stor utsträckning. Det finns en skillnad i formatering eller presentation av patientdata mellan organisationer och till och med team inom samma sjukhus. AI kan möjliggöra standardisering av EHR och göra data interoperabel så att alla intressenter kan hämta de data de letar efter utan att skada deras hjärnor.

AI- och maskininlärningsmodeller kan säkerställa att kliniska dokumentationsprocedurer utförs, specifik formatering bibehålls, partier med massdata från externa källor extraheras och konverteras och gör mer för att effektivisera EHR och deras funktioner.

Utmaningarna i att implementera AI i EHR

Utmaningarna i att implementera Ai i Ehrs Implementeringen av AI för att optimera EHR är en herculean uppgift. Varje organisation måste fixa flera befintliga operativa kryphål, standardisera sina förvaltningspraxis, minimera inlärningskurvan, ha rätt tekniska stackar och göra mer.

Och det här är bara den operativa sidan av sakerna. Det finns också tekniska sidor i genomförandet. Dessa inkluderar:

  • Distribuera och konsekvent behålla det nödvändiga lagringsutrymmet för AI -processer
  • Gör uppgifterna så lufttäta och säkra som möjligt eftersom EHR innehåller några av de mest konfidentiella personuppgifterna om patienter och individer.
  • Gör relevant data driftskompatibel
  • Bibehålla efterlevnad av befintliga (och nya) HIPAA -föreskrifter och standarder och ständigt upprätthålla höga nivåer av dataskydd och säkerhet
  • Var noga med att följa avlägsnandena för avidentifiering av data och mer

Inslag Up

Fördelarna och utmaningarna med att implementera AI i EHR har förmodligen samma vikt. Utmaningarna kan dock lätt övervinnas genom bästa praxis och blandning av ledningsbeslut. Bättre och mer effektfull hälso-och sjukvård förlitar sig på kvaliteten på de elektroniska hälsojournaler som hålls och ett av de mest troliga sätten att uppnå detta är genom AI -implementeringar.

Social Dela