Le cartelle cliniche elettroniche (EHR) dovrebbero essere efficienti e assistere nella rapida fornitura di servizi sanitari ai pazienti. Tuttavia, sembra esserci una disconnessione totale tra lo scopo previsto delle cartelle cliniche elettroniche e il modo in cui funzionano effettivamente nel settore. Grazie alla curva di apprendimento che deriva dal funzionamento di un sistema di cartelle cliniche, alle preoccupazioni relative all'interoperabilità dei dati, alla tecnologia su cui sono costruiti e altro ancora, EHR le soluzioni sono oggi per lo più rigide e monolitiche.
Per chi non lo sapesse, un rapporto rivela anche che i medici negli Stati Uniti hanno speso close to 16 verbale sulle funzioni EHR per paziente. Questo non è solo dispendioso in termini di tempo, ma anche ironico. Tuttavia, c'è una promessa in questo spazio poiché soluzioni moderne alimentate principalmente dall'intelligenza artificiale (AI) e dall'apprendimento automatico stanno aprendo la strada nel rendere le cartelle cliniche elettroniche più efficaci, rapide ed efficienti.
In questo post, esamineremo come l'IA sta plasmando il futuro delle cartelle cliniche elettroniche e assistendo gli operatori sanitari in tutto il mondo. Ma prima, partiamo dalle basi.
Cos'è l'EHR?
Le cartelle cliniche elettroniche sono le iterazioni digitali delle tradizionali cartelle cliniche cartacee gestite dalle organizzazioni sanitarie per facilitare l'erogazione dei servizi. Poiché è digitale, è più facile recuperare i record individuali dei pazienti, gestire dettagli elaborati sulla storia del paziente, condividere i dati tra le rispettive parti interessate come medici, medici, chirurghi, centri diagnostici e altro ancora.
Per darti una migliore comprensione dei dettagli contenuti nelle cartelle cliniche elettroniche, ecco un breve elenco:
- Dati del paziente e informazioni di contatto
- Informazioni sulla visita di un paziente ai centri sanitari
- Storia famigliare
- Allergie e reazioni a elementi e farmaci specifici
- Dettagli assicurativi
- Dettagli su disturbi cronici o malattie prevalenti
- Informazioni sugli interventi chirurgici eseguiti in precedenza e altro ancora
Principali vantaggi delle cartelle cliniche elettroniche
Grazie al fatto che i record sono digitalizzati, offrono moltissimi vantaggi agli operatori sanitari.
- La modifica e l'aggiornamento dei dettagli del paziente diventano più semplici
- È possibile aggiungere e archiviare più informazioni relative al paziente come prescrizioni, dati di imaging medico e referti e altro ancora
- Le fonti di record e rapporti specifici potrebbero essere collegate per ulteriori analisi
- Aiutano i medici a prendere decisioni cliniche migliori
- Apri la strada a farmaci e procedure terapeutiche personalizzate
- Automatizza diverse attività ridondanti e altro ancora
Sebbene questi siano vantaggi, la maggior parte di essi esiste solo sulla carta. La distanza tra ambizioni e implementazioni rende le cartelle cliniche elettroniche meno efficaci nel mondo reale. Tuttavia, l'inizio dell'IA sta gradualmente risolvendo le lacune operative e le preoccupazioni nello spazio e aprendo la strada a un'assistenza ai pazienti ottimizzata e all'erogazione dei servizi.
Esploriamo il ruolo dell'IA nel plasmare le cartelle cliniche elettroniche.
Il ruolo dell'IA nelle cartelle cliniche elettroniche
Ridurre l'esecuzione di attività ridondanti
Rapporti pubblicati da AMA rivelano che i medici trascorrono quasi il 50% del loro tempo a svolgere attività ridondanti come l'aggiornamento di documenti, l'immissione di ordini e dettagli del paziente, la fatturazione e altro ancora. Ciò riduce significativamente il tempo che i medici potrebbero dedicare a promuovere una migliore assistenza e diagnosi dei pazienti.
Con l'intelligenza artificiale, tuttavia, la quantità di tempo che i medici trascorrerebbero in attività ridondanti potrebbe essere ridotta o completamente eliminata. Questo è principalmente guidato da Modelli PNL che convertono la scrittura a mano e le registrazioni vocali in testo e aiutano i medici ad aggiornare le informazioni rilevanti senza problemi.
Estrazione di precisione dei dati rilevanti del paziente
Durante gli interventi chirurgici o la diagnosi di malattie, l'erogazione dei servizi sanitari dovrebbe essere il più rapida possibile. Ciò è particolarmente cruciale durante le emergenze quando i pazienti vengono ricoverati a causa, ad esempio, di incidenti. In questi casi, i medici o altri operatori sanitari dovrebbero essere in grado di recuperare rapidamente le informazioni esatte di cui hanno bisogno sui loro pazienti per avviare le procedure di trattamento.
In quel momento, non possono permettersi di scorrere pagine di testo e cercare ciò che stanno cercando. L'IA risolve questa preoccupazione attraverso l'estrazione precisa di informazioni rilevanti. Diversi portali EHR basati su cloud hanno quelli che chiamano abstractors, che aiutano i professionisti a recuperare dettagli, note o dati specifici su un paziente.
Amministrazione sanitaria ottimizzata
L'automazione è uno dei principali vantaggi dell'IA nelle cartelle cliniche elettroniche. La semplice presenza di enormi volumi di dati è sufficiente per implementare un'automazione complessa e aprire la strada a una gestione ospedaliera senza interruzioni.
Con l'intelligenza artificiale, è possibile risolvere facilmente problemi come la gestione dei posti letto, la gestione degli appuntamenti, lo sviluppo dell'elenco, il personale, il morale del personale e altro ancora. I moduli di intelligenza artificiale automatizzati basati sull'analisi predittiva possono aiutare gli amministratori a prevedere le riammissioni, i programmi degli appuntamenti per il giorno o la settimana, i tassi di mortalità dei pazienti, i tassi di guarigione e persino a gestire la catena di approvvigionamento dell'inventario ospedaliero.
Migliore interoperabilità
Sebbene i dati dei pazienti esistano sul cloud, non sono ancora standardizzati in larga misura. Esiste una differenza nella formattazione o presentazione dei dati dei pazienti tra le organizzazioni e persino i team all'interno dello stesso ospedale. L'intelligenza artificiale può consentire la standardizzazione dell'EHR e rendere i dati interoperabili in modo che tutte le parti interessate possano recuperare i dati che stanno cercando senza rompersi il cervello.
I modelli di intelligenza artificiale e machine learning possono garantire l'esecuzione delle procedure di documentazione clinica, il mantenimento di una formattazione specifica, l'estrazione e la conversione di batch di dati in blocco da fonti esterne e fare di più per ottimizzare le cartelle cliniche elettroniche e le relative funzionalità.
Le sfide nell'implementazione dell'IA nelle cartelle cliniche elettroniche
L'implementazione dell'IA per ottimizzare le EHR è un compito arduo. Ogni organizzazione deve correggere diverse scappatoie operative esistenti, standardizzare le proprie pratiche di gestione, ridurre al minimo la curva di apprendimento coinvolta, disporre degli stack tecnologici giusti e fare di più.
E questi sono solo il lato operativo delle cose. Ci sono anche aspetti tecnici nell'implementazione. Questi includono:
- Distribuzione e mantenimento coerente dello spazio di archiviazione richiesto per i processi di intelligenza artificiale
- Rendi i dati il più ermetici e sicuri possibile perché le cartelle cliniche elettroniche contengono alcune delle informazioni personali più riservate su pazienti e individui.
- Rendi interoperabili i dati rilevanti
- Mantieni la conformità alle normative e agli standard HIPAA esistenti (e nuovi) e mantieni costantemente elevati livelli di privacy e sicurezza dei dati
- Prenditi cura del rispetto delle pratiche di anonimizzazione dei dati e altro ancora
Avvolgere Up
I vantaggi e le sfide dell'implementazione dell'IA nelle cartelle cliniche elettroniche hanno probabilmente lo stesso peso. Tuttavia, le sfide potrebbero essere facilmente superate attraverso le migliori pratiche e mescolando le decisioni manageriali. Migliore e di maggiore impatto assistenza sanitaria si basa sulla qualità delle cartelle cliniche elettroniche conservate e uno dei modi più plausibili per raggiungere questo obiettivo è attraverso le implementazioni dell'IA.
