Elektronische Gesundheitsakten

Elektronische Gesundheitsakten & KI: Ein himmlisches Spiel

Elektronische Patientenakten (EHRs) sollen effizient sein und die schnelle Bereitstellung von Gesundheitsdiensten für Patienten unterstützen. Es scheint jedoch eine völlige Diskrepanz zwischen dem beabsichtigten Zweck von EHRs und ihrer tatsächlichen Funktionsweise in der Branche zu geben. Dank der Lernkurve, die mit dem Betrieb eines Gesundheitsaktensystems einhergeht, den Bedenken hinsichtlich der Dateninteroperabilität, der Technologie, auf der sie aufgebaut sind, und mehr, EHR Lösungen sind heute meist starr und monolithisch.

Für die Uneingeweihten zeigt ein Bericht auch, dass Ärzte in den USA verbrachten schließen to 16 Minuten auf EHR-Funktionen pro Patient. Das ist nicht nur zeitaufwendig, sondern auch ironisch. In diesem Bereich gibt es jedoch Versprechen, da moderne Lösungen, die hauptsächlich auf künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen basieren, wegweisend sind, um EHRs effektiver, schneller und effizienter zu machen.

In diesem Beitrag werden wir uns ansehen, wie KI die Zukunft von elektronischen Patientenakten gestaltet und Gesundheitsdienstleister auf der ganzen Welt unterstützt. Aber fangen wir vorher mit den Grundlagen an.

Was ist EHR?

Elektronische Patientenakten sind die digitalen Iterationen der herkömmlichen papierbasierten Aufzeichnungen, die Gesundheitsorganisationen führen, um ihre Leistungserbringung zu erleichtern. Da es digital ist, ist es einfacher, individuelle Patientenakten abzurufen, ausführliche Details zur Patientengeschichte zu verwalten, Daten zwischen den jeweiligen Interessengruppen wie Klinikern, Ärzten, Chirurgen, Diagnosezentren und mehr auszutauschen.

Um Ihnen ein besseres Verständnis der Details von EHRs zu vermitteln, finden Sie hier eine kurze Liste:

  • Patientendaten und Kontaktdaten
  • Informationen zum Besuch eines Patienten in Gesundheitszentren
  • Familiengeschichte
  • Allergien und Reaktionen auf bestimmte Elemente und Medikamente
  • Versicherungsdetails
  • Details zu chronischen Beschwerden oder vorherrschenden Krankheiten
  • Informationen zu bereits durchgeführten Operationen und mehr

Hauptvorteile von EHRs

Dank der Tatsache, dass Aufzeichnungen digitalisiert werden, bieten sie Gesundheitsdienstleistern viele Vorteile.

Key benefits of ehrs

  • Das Ändern und Aktualisieren von Patientendaten wird einfacher
  • Weitere patientenbezogene Informationen könnten hinzugefügt und gespeichert werden, z. B. Rezepte, Daten aus der medizinischen Bildgebung und Berichte und mehr
  • Quellen spezifischer Aufzeichnungen und Berichte können zur weiteren Analyse verknüpft werden
  • Sie unterstützen Ärzte dabei, bessere klinische Entscheidungen zu treffen
  • Bereiten Sie den Weg für personalisierte Medikamente und Behandlungsverfahren
  • Automatisieren Sie mehrere redundante Aufgaben und mehr

Obwohl dies Vorteile sind, existieren die meisten davon nur auf dem Papier. Die Distanz zwischen Ambitionen und Implementierungen macht EHRs in der realen Welt weniger effektiv. Der Einsatz von KI beseitigt jedoch nach und nach betriebliche Schlupflöcher und Bedenken in diesem Bereich und ebnet den Weg für eine optimierte Patientenversorgung und Leistungserbringung.

Electronic Health Records (EHR)-Datensätze für KI- und ML-Projekte

Lassen Sie uns die Rolle der KI bei der Gestaltung elektronischer Patientenakten untersuchen.

Die Rolle der KI in EHRs

Reduzieren Sie die Ausführung redundanter Aufgaben

Von AMA . veröffentlichte Berichte zeigen, dass Kliniker fast 50 % ihrer Zeit mit redundanten Aufgaben wie der Aktualisierung von Dokumenten, der Eingabe von Bestellungen und Patientendaten, der Abrechnung und mehr verbringen. Dies reduziert die Zeit, die Kliniker für eine bessere Patientenversorgung und Diagnose aufwenden könnten, erheblich.

Mit KI könnte jedoch die Zeit, die Kliniker für redundante Aufgaben aufwenden würden, reduziert oder vollständig eliminiert werden. Dies wird hauptsächlich von getrieben NLP-Modelle die handschriftliche und Sprachaufzeichnungen in Text umwandeln und Ärzten dabei helfen, relevante Informationen nahtlos zu aktualisieren.

Präzise Extraktion relevanter Patientendaten

Bei Operationen oder Diagnosen von Krankheiten sollte die Leistungserbringung der Gesundheitsversorgung so schnell wie möglich erfolgen. Dies ist besonders in Notfällen wichtig, wenn Patienten beispielsweise aufgrund eines Unfalls aufgenommen werden. In solchen Fällen sollten Ärzte oder andere Angehörige der Gesundheitsberufe in der Lage sein, schnell die genauen Informationen über ihre Patienten abzurufen, die sie benötigen, um Behandlungsverfahren einzuleiten.

Zu diesem Zeitpunkt können sie es sich nicht leisten, durch Textseiten zu scrollen und nach dem zu suchen, wonach sie suchen. KI beseitigt dieses Problem durch die präzise Extraktion relevanter Informationen. Mehrere Cloud-basierte EHR-Portale verfügen über sogenannte Abstraktoren, die Fachleuten helfen, spezifische Details, Notizen oder Daten zu einem Patienten abzurufen.

Optimierte Gesundheitsverwaltung

Automatisierung ist einer der Hauptvorteile von KI in EHRs. Allein das Vorhandensein riesiger Datenmengen reicht aus, um eine komplexe Automatisierung zu realisieren und den Weg für ein reibungsloses Krankenhausmanagement zu ebnen.

Mit KI könnten Bedenken wie Bettenmanagement, Terminmanagement, Dienstplanentwicklung, Personalausstattung, Mitarbeitermoral und mehr leicht behoben werden. Automatisierte KI-Module, die auf Predictive Analytics basieren, können Administratoren dabei helfen, Wiederaufnahmen, Terminpläne für den Tag oder die Woche, Patientensterblichkeitsraten und Genesungsraten vorherzusagen und sogar die Lieferkette des Krankenhausinventars zu verwalten.

Bessere Interoperabilität

Patientendaten existieren zwar in der Cloud, sind aber noch nicht weitgehend standardisiert. Es gibt Unterschiede in der Formatierung oder Präsentation von Patientendaten zwischen Organisationen und sogar Teams innerhalb desselben Krankenhauses. KI kann die Standardisierung von EHR ermöglichen und Daten interoperabel machen, sodass jeder Beteiligte die gesuchten Daten abrufen kann, ohne sich den Kopf zu zerbrechen.

KI- und Machine-Learning-Modelle können sicherstellen, dass klinische Dokumentationsverfahren durchgeführt werden, spezifische Formatierungen beibehalten werden, Batches von Massendaten aus externen Quellen extrahiert und konvertiert werden und mehr tun, um EHRs und ihre Funktionen zu rationalisieren.

Die Herausforderungen bei der Implementierung von KI in EHRs

The challenges in implementing ai in ehrs Die Implementierung von KI zur Optimierung von EHRs ist eine Herkulesaufgabe. Jedes Unternehmen muss mehrere bestehende betriebliche Schlupflöcher beheben, seine Managementpraktiken standardisieren, die damit verbundene Lernkurve minimieren, über die richtigen Tech-Stacks verfügen und mehr tun.

Und das sind nur die operativen Aspekte. Die Implementierung hat auch technische Seiten. Diese beinhalten:

  • Bereitstellung und konsequente Pflege des benötigten Speicherplatzes für KI-Prozesse
  • Machen Sie die Daten so luftdicht und sicher wie möglich, da EHRs einige der vertraulichsten persönlichen Informationen über Patienten und Einzelpersonen enthalten.
  • Machen Sie relevante Daten interoperabel
  • Halten Sie die Einhaltung bestehender (und neuer) HIPAA-Vorschriften und -Standards ein und halten Sie ständig ein hohes Maß an Datenschutz und Sicherheit aufrecht
  • Achten Sie auf die Einhaltung von Praktiken zur Anonymisierung von Daten und mehr

Fazit

Die Vorteile und Herausforderungen der Implementierung von KI in EHRs haben wahrscheinlich das gleiche Gewicht. Die Herausforderungen könnten jedoch durch Best Practices und veränderte Managemententscheidungen leicht gemeistert werden. Besser und wirkungsvoller Gesundheitswesen verlässt sich auf die Qualität elektronischer Patientenakten, und eine der plausibelsten Möglichkeiten, dies zu erreichen, sind KI-Implementierungen.

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