電子健康記録（EHR）は効率的であり、患者への医療サービスの迅速な提供を支援することになっています。 ただし、EHRの意図された目的と、EHRが業界で実際にどのように機能するかとの間には完全な断絶があるようです。 健康記録システムの運用に伴う学習曲線のおかげで、データの相互運用性、それらを構築するテクノロジーなどに関する懸念があります。 EHR 今日のソリューションは、ほとんどが堅固でモノリシックです。
初心者の場合、レポートはまた、米国の医師が費やしたことを明らかにしています 閉じる to 16 分 患者ごとのEHR機能について。 これは時間がかかるだけでなく、皮肉なことでもあります。 ただし、主に人工知能（AI）と機械学習を活用した最新のソリューションが、EHRをより効果的、迅速、効率的にする方法をリードしているため、この分野では有望です。
この投稿では、AIがEHRの未来をどのように形作り、世界中の医療提供者を支援しているかを見ていきます。 しかしその前に、基本から始めましょう。
EHRとは何ですか？
電子健康記録は、医療機関がサービス提供を容易にするために維持している従来の紙ベースの記録のデジタル反復です。 デジタルであるため、患者の個々の記録を取得したり、患者の病歴に関する詳細を管理したり、臨床医、医師、外科医、診断センターなどの各利害関係者間でデータを共有したりするのが簡単です。
EHRに含まれる詳細をよりよく理解するために、次のクイックリストを示します。
- 患者の詳細と連絡先情報
- 患者の医療センターへの訪問に関する情報
- 家族歴
- 特定の要素や薬に対するアレルギーと反応
- 保険の詳細
- 慢性疾患または一般的な病気の詳細
- 以前に行われた手術に関する情報など
EHRの主な利点
レコードがデジタル化されているという事実のおかげで、それらは医療提供者に多くの利益を提供します。
- 患者の詳細の変更と更新が簡単になります
- 処方箋、医用画像やレポートからのデータなど、より多くの患者関連情報を追加して保存できます。
- 特定の記録とレポートのソースは、さらなる分析のためにリンクすることができます
- 彼らは医師がより良い臨床的決定を下すのを助けます
- パーソナライズされた薬と治療手順への道を開く
- いくつかの冗長なタスクなどを自動化する
これらは利点ですが、それらのほとんどは紙の上にのみ存在します。 野心と実装の間の距離は、EHRを現実の世界であまり効果的にしません。 ただし、AIの開始により、スペースの運用上の抜け穴や懸念が徐々に修正され、最適化された患者ケアとサービス提供への道が開かれています。
電子健康記録の作成におけるAIの役割を調べてみましょう。
EHRにおけるAIの役割
冗長なタスクの実行を減らす
AMAが発行したレポート 臨床医は、ドキュメントの更新、注文と患者の詳細の入力、請求などの冗長なタスクに時間の50％近くを費やしていることを明らかにします。 これにより、臨床医がより良い患者ケアと診断の促進に費やすことができる時間が大幅に短縮されます。
ただし、AIを使用すると、臨床医が冗長なタスクに費やす時間を削減または完全になくすことができます。 これは主に NLPモデル 手書きと音声の記録をテキストに変換し、臨床医が関連情報をシームレスに更新するのに役立ちます。
関連する患者データの正確な抽出
手術や病気の診断の間、ヘルスケアのサービス提供は可能な限り迅速でなければなりません。 これは、たとえば事故のために患者が入院する緊急時に特に重要です。 このような場合、医師または他の医療専門家は、治療手順を開始するために患者について必要な正確な情報をすばやく取得できる必要があります。
当時、彼らはテキストのページをスクロールして探しているものを検索する余裕がありません。 AIは、関連情報を正確に抽出することで、この懸念にパッチを当てます。 いくつかのクラウドベースのEHRポータルには、アブストラクタと呼ばれるものがあり、専門家が患者に関する特定の詳細、メモ、またはデータを取得するのに役立ちます。
最適化された医療管理
自動化は、EHRにおけるAIの重要な利点のXNUMXつです。 大量のデータが存在するだけで、複雑な自動化を実装し、シームレスな病院管理への道を開くことができます。
AIを使用すると、ベッド管理、予定管理、名簿の作成、人員配置、スタッフの士気などの懸念を簡単に修正できます。 予測分析を利用した自動AIモジュールは、管理者が再入院、XNUMX日またはXNUMX週間の予約スケジュール、患者の死亡率、回復率を予測し、病院の在庫のサプライチェーンを管理するのに役立ちます。
相互運用性の向上
患者のデータはクラウド上に存在しますが、まだ大部分は標準化されていません。 組織間、さらには同じ病院内のチーム間でさえ、患者データのフォーマットまたは表示に違いがあります。 AIは、EHRの標準化を可能にし、データを相互運用可能にすることができるため、すべての利害関係者は、頭を悩ませることなく、探しているデータを取得できます。
AIと機械学習モデルは、臨床文書化手順が実行され、特定のフォーマットが維持され、外部ソースからのバルクデータのバッチが抽出および変換され、EHRとその機能を合理化するためにさらに多くのことを行うことができます。
EHRにAIを実装する際の課題
EHRを最適化するためのAIの実装は、非常に困難な作業です。 すべての組織は、いくつかの既存の運用上の抜け穴を修正し、管理手法を標準化し、関連する学習曲線を最小限に抑え、適切な技術スタックを用意し、さらに多くのことを行う必要があります。
そして、これらは物事の運用面にすぎません。 実装には技術的な側面もあります。 これらには以下が含まれます：
- AIプロセスに必要なストレージスペースを展開し、一貫して維持する
- EHRには患者と個人に関する最も機密性の高い個人情報が含まれているため、データを可能な限り気密かつ安全にします。
- 関連データを相互運用可能にする
- 既存の（および新しい）HIPAA規制と標準へのコンプライアンスを維持し、高レベルのデータプライバシーとセキュリティを永続的に維持します
- データの匿名化の慣行などの順守に注意してください
アップラッピング
EHRにAIを実装することの利点と課題は、おそらく同じ重みを持っています。 ただし、ベストプラクティスと経営上の意思決定をシャッフルすることで、課題を簡単に克服できます。 より良く、より影響力のある ヘルスケア 維持されている電子健康記録の品質に依存しており、これを達成するための最も妥当な方法のXNUMXつは、AIの実装によるものです。
