AI技術如何影響醫療保健行業中更好的EHR結果

  • 人們已經看到了醫療保健領域的巨大加速,並且處理能力和數據存儲領域的不斷改進已成為引起人們越來越多興趣的部分原因。
  • 雲計算是EHR與AI / ML協作的新推動者。
  • 計算機文化和醫師文化必須作為一個整體一起工作。

人工智能促進電子健康記錄的效率已經過去了僅幾年時間,世界各地的醫療機構和組織都希望將其提高到待辦事項列表上,對於某些人來說,現在的願望是一項成就大膽地放在完成的清單上。 在將AI用於改善EHR系統之前,需要將EHR成功集成到醫療保健環境中。 電子病歷整合成功有七個步驟。 他們是:

  • 詳細周密的計劃
  • 評估
  • 設計
  • 建造
  • 測試
  • 實現
  • 提供持續的支持
患者滿意度,最終用戶滿意度的提高以及由於效率更高而重新分配曾經綁定的資源的能力都是應被視為成功改善現有EHR的AI / ML計劃的目標的指標。

從2016年開始普及,而且似乎正在穩步發展。 人們已經看到了醫療保健領域的巨大加速,並且處理能力和數據存儲領域的不斷改進已成為引起人們越來越多興趣的部分原因。 此外,在整個行業中,利用數字數據來支持患者護理引起了人們的興趣,事實證明,在將AI集成到其EHR計劃中的設施和診所中,這種護理具有更高的質量和成本效益。 在2018年 國家協調員辦公室 (ONC)和諮詢小組JASON(由最頂尖的科學家組成的獨立小組)發布了一份報告,指出AI正在改變整個醫療保健遊戲。

醫療保健行業表明,現在,他們比以往任何時候都更願意參與整合AI和機器學習的系統。 事實證明,數字集成是解決挫敗感的一種方法,這種挫敗感似乎籠罩著全國各地的設施和診所,正在引領一個以價值為基礎的護理新時代。 進行的調查 Xtelligent Healthcare Media 研究表明94%的參與醫療組織已經能夠滿足該行業的業務需求,例如減少不必要的支出,提高質量以及使一流的患者體驗成為現實。

基於雲的策略

來自醫療保健組織的支持調查表明,基於雲的戰略將支持AI創新的靈活性將在所有類型的護理連續體中提供最大的成功潛力,這一觀念激發了許多設施和診所。

存在挑戰,但可以實現成功

將想法轉化為切實的成果可能意味著需要克服一些障礙。 許多臨床醫生和管理人員承認,由於頻繁使用AI和機器學習來支持EHR,他們擔心會落後於競爭對手。 有成功集成AI的關鍵。 接受調查的組織清楚自己認為哪些要素可以成功完成AI計劃。

在評估AI計劃的影響時,投資的財務回報不可避免地很重要。 臨床上可衡量的改進和質量措施的增強性能也是影響一項計劃是否成功的因素。 患者滿意度,最終用戶滿意度的提高以及由於效率更高而重新分配曾經綁定的資源的能力都是應被視為成功改善現有EHR的AI / ML計劃的目標的指標。

許多媒體對有關職位過時的擔憂已遠遠超出了比例。 在進行數字化轉型之前,醫生和臨床/設施工作人員的重要性與在數字轉型期間和之後一樣重要。

當需要在不影響其預算,安全性或系統靈活性的情況下,將數據提供給多學科團隊及其患者和保險公司時,雲計算已成為關鍵組件。

AI / ML可以在雲環境中蓬勃發展。 它的設計旨在使所有授權的員工以及外部機構和組織無論何時何地都可以無縫訪問。 最佳雲工具的敏捷性非常敏捷,因此醫療機構可以開始構建所需的模型,而無需使用內部解決方案帶來的相關成本和不可思議的時間投入。

雲計算是EHR與AI / ML協作的新推動者

雲提供了支持AI項目實施所需的可靠性和可伸縮性,並且那裡集成了用於訓練ML模型的多個數據源所需的工具。 綜合各種設置或合作組織的數據集對於創建一個準確而全面的模型至關重要。 當與EHR和多學科組織合作使用AI時,它將發揮最大的影響,因為將適當共享數據。

理想情況下,EHR與其他公司(例如外部實驗室)之間或保險公司與提供方之間應建立夥伴關係。 個人的橫向記錄是積極的跡象。 這意味著相關動作和臨床結果的流動令人印象深刻。 向AI提供縱向數據將使整個過程變得可行。

大多數雲懷疑論者都將安全問題作為其理由,但是安全證書的創建可以並且將使雲數據比現場存儲相同數據更為安全。

醫師的輸入是必不可少的

無論您的機構是否利用基於雲的計算,AI驅動的EHR的實施絕對必須受到將與之合作的醫生的投入的影響。 計算機文化和醫師文化必須作為一個整體一起工作。 許多媒體對有關職位過時的擔憂已遠遠超出了比例。 在進行數字化轉型之前,醫生和臨床/設施工作人員的重要性與在數字轉型期間和之後一樣重要。 如果有的話,臨床醫生所掌握的知識將影響整個項目。

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西方

海蒂·韋斯特(Heidi West)是一位醫學作家,撰寫有關醫療保健和技術的文章。

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