บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ & AI: การแข่งขันที่สร้างขึ้นในสวรรค์

มาสำรวจบทบาทของ AI ในการสร้างบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์กัน

บทบาทของ AI ใน EHRs

ลดการปฏิบัติงานที่ซ้ำซ้อน

รายงานที่เผยแพร่โดย AMA เปิดเผยว่าแพทย์ใช้เวลาเกือบ 50% ไปกับงานซ้ำซ้อน เช่น อัปเดตเอกสาร ป้อนคำสั่งซื้อและรายละเอียดผู้ป่วย เรียกเก็บเงิน และอื่นๆ ซึ่งช่วยลดเวลาที่แพทย์ใช้ในการส่งเสริมการดูแลและวินิจฉัยผู้ป่วยได้ดีขึ้น

อย่างไรก็ตาม ด้วย AI ระยะเวลาที่แพทย์จะใช้กับงานซ้ำซ้อนอาจลดลงหรือหมดไปโดยสิ้นเชิง ส่วนใหญ่ขับเคลื่อนโดย โมเดล NLP ที่แปลงลายมือและบันทึกเสียงเป็นข้อความและช่วยให้แพทย์อัปเดตข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้อย่างราบรื่น

การสกัดข้อมูลผู้ป่วยที่เกี่ยวข้องอย่างแม่นยำ

ในระหว่างการผ่าตัดหรือการวินิจฉัยโรค การให้บริการด้านสุขภาพควรเป็นไปอย่างรวดเร็วที่สุด นี่เป็นสิ่งสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีฉุกเฉินเมื่อผู้ป่วยเข้ารับการรักษาเนื่องจากอุบัติเหตุเป็นต้น ในกรณีดังกล่าว แพทย์หรือบุคลากรทางการแพทย์อื่นๆ ควรจะสามารถเรียกข้อมูลที่จำเป็นเกี่ยวกับผู้ป่วยได้อย่างรวดเร็วเพื่อเริ่มขั้นตอนการรักษา

ในเวลานั้น พวกเขาไม่สามารถเลื่อนดูหน้าข้อความและค้นหาสิ่งที่พวกเขากำลังมองหาได้ AI แก้ไขข้อกังวลนี้ด้วยการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องอย่างแม่นยำ พอร์ทัล EHR บนคลาวด์หลายแห่งมีสิ่งที่พวกเขาเรียกว่า abstractors ซึ่งช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญดึงรายละเอียด บันทึก หรือข้อมูลเกี่ยวกับผู้ป่วยที่เฉพาะเจาะจง

การบริหารการดูแลสุขภาพที่เหมาะสมที่สุด

ระบบอัตโนมัติเป็นหนึ่งในประโยชน์หลักของ AI ใน EHR การมีอยู่ของข้อมูลปริมาณมหาศาลก็เพียงพอแล้วที่จะใช้ระบบอัตโนมัติที่ซับซ้อนและปูทางสำหรับการจัดการโรงพยาบาลที่ราบรื่น

ด้วย AI ความกังวลต่างๆ เช่น การจัดการเตียง การจัดการการนัดหมาย การพัฒนารายชื่อ พนักงาน ขวัญกำลังใจของพนักงาน และอื่นๆ สามารถแก้ไขได้อย่างง่ายดาย โมดูล AI อัตโนมัติที่ขับเคลื่อนโดยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยผู้ดูแลระบบในการคาดการณ์การอ่านซ้ำ กำหนดการนัดหมายสำหรับวันหรือสัปดาห์ อัตราการตายของผู้ป่วย อัตราการกู้คืน และแม้แต่จัดการห่วงโซ่อุปทานของสินค้าคงคลังของโรงพยาบาล

การทำงานร่วมกันที่ดีขึ้น

แม้ว่าข้อมูลของผู้ป่วยจะอยู่บนคลาวด์ แต่ก็ยังไม่ได้มาตรฐานในวงกว้าง การจัดรูปแบบหรือการนำเสนอข้อมูลผู้ป่วยในองค์กรและแม้แต่ทีมในโรงพยาบาลเดียวกันมีความแตกต่างกัน AI สามารถเปิดใช้งานการกำหนดมาตรฐานของ EHR และทำให้ข้อมูลสามารถทำงานร่วมกันได้ เพื่อให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามารถดึงข้อมูลที่กำลังมองหาโดยไม่ทำให้สมองเสียหาย

โมเดล AI และแมชชีนเลิร์นนิงสามารถรับประกันได้ว่ากระบวนการเอกสารทางคลินิกเสร็จสิ้นลง การจัดรูปแบบเฉพาะจะยังคงอยู่ ชุดข้อมูลจำนวนมากจากแหล่งข้อมูลภายนอกจะถูกดึงและแปลง และทำสิ่งต่างๆ ได้มากขึ้นเพื่อปรับปรุง EHR และฟังก์ชันการทำงาน

ความท้าทายในการใช้ AI ใน EHRs

การนำ AI มาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ EHR เป็นงานที่หนักหน่วง ทุกองค์กรต้องแก้ไขช่องโหว่ในการปฏิบัติงานที่มีอยู่หลายจุด กำหนดแนวทางปฏิบัติในการจัดการของตนให้เป็นมาตรฐาน ลดช่วงการเรียนรู้ที่เกี่ยวข้อง มีกองเทคโนโลยีที่เหมาะสม และทำสิ่งต่างๆ ได้มากขึ้น

และนี่เป็นเพียงด้านปฏิบัติการของสิ่งต่างๆ มีด้านเทคนิคในการใช้งานเช่นกัน ซึ่งรวมถึง:

• ปรับใช้และบำรุงรักษาพื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่จำเป็นสำหรับกระบวนการ AI อย่างสม่ำเสมอ
• ทำให้ข้อมูลมีอากาศถ่ายเทและปลอดภัยที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ เนื่องจาก EHR มีข้อมูลส่วนบุคคลที่เป็นความลับที่สุดบางส่วนเกี่ยวกับผู้ป่วยและบุคคล
• ทำให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องสามารถทำงานร่วมกันได้
• รักษาการปฏิบัติตามกฎระเบียบและมาตรฐาน HIPAA ที่มีอยู่ (และใหม่) และรักษาระดับความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลในระดับสูงอย่างต่อเนื่อง
• ดูแลการปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติในการลบข้อมูลระบุตัวตนและอื่น ๆ

ห่อขึ้น

ประโยชน์และความท้าทายของการนำ AI ไปใช้ใน EHR อาจมีน้ำหนักเท่ากัน อย่างไรก็ตาม ความท้าทายสามารถเอาชนะได้อย่างง่ายดายด้วยแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและการตัดสินใจของฝ่ายบริหารที่สับเปลี่ยน ดีขึ้นและได้ผลมากขึ้น การดูแลสุขภาพ อาศัยคุณภาพของบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ที่เก็บรักษาไว้ และหนึ่งในวิธีที่เป็นไปได้มากที่สุดในการบรรลุเป้าหมายนี้คือการใช้ AI