Следующий этап оптимизации EHR в здравоохранении: ИИ
Прошло более 15 лет с тех пор, как правительство США приняло Закон о медицинских информационных технологиях для экономического и клинического здравоохранения, чтобы стимулировать организации здравоохранения к внедрению систем электронных медицинских карт (EHR) . Теперь, с появлением новых инструментов и процессов, поставщики стремятся оптимизировать эти критически важные приложения для упрощения клинических рабочих процессов и, как ожидается, решения проблемы выгорания.
«Внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения сопровождается огромными усилиями, которые подталкивают организации к настоящей оптимизации технологий, связанных с электронными медицинскими картами, с упором на повышение эффективности, снижение выгорания и улучшение ухода за пациентами», — говорит Кристофер Канни , стратег в области ИТ в здравоохранении, ведущий подкаста Straight Outta Health IT .
Документация является ключевой частью клинических рабочих процессов. Это, как правило, является административным бременем для поставщиков, поэтому организации обращаются к решениям на базе ИИ, чтобы предложить лучшую поддержку . Возможности обработки естественного языка, интегрированные с EHR, например, могут позволить делать клинические заметки в режиме реального времени, а затем помочь просеять заметки с помощью специальных нажатий клавиш, говорит он.
Кроме того, модели машинного обучения теперь могут анализировать данные электронных медицинских карт, чтобы помогать системам здравоохранения в точной медицине и прогнозировании заболеваний среди населения, добавляет Канни.
Несмотря на преимущества, которые могут предоставить цифровые системы, врачи по-прежнему не очень заинтересованы в их использовании.
«У вас не будет таких любовных отношений с EHR», — говорит доктор Винай Вайдья, старший вице-президент и главный специалист по медицинской информации в Phoenix Children's . «Это всего лишь инструмент».
Работая 17 лет в Phoenix Children's, Вайдья стал свидетелем эволюции EHR в рамках крупной педиатрической организации в Аризоне, начиная с общей системы до системы, которая включает больше специализаций, таких как пульмонология и кардиология, говорит он. Все это связано с единой системой EHR, которая всесторонне охватывает стационарные и амбулаторные отделения, а также операционные и отделения неотложной помощи.
Путь EHR в Phoenix Children's состоит из трех этапов: внедрение, оптимизация и применение, добавляет Вайдья. «Наш третий этап, который, по моему мнению, является самым важным даже до появления ИИ, заключается в том, чтобы вернуть данные EHR всем фронтенд-специалистам, людям среднего звена, руководству. Это был преобразующий опыт в Phoenix Children's за последние семь или восемь лет», — говорит он.
Дискуссия среди врачей переросла из фокусировки на EHR в рассмотрение того, что они могут сделать с данными , например, исследовать, сколько пациентов в системе здравоохранения страдают нейрофиброматозом, группой генетических расстройств, которые могут привести к росту опухолей на нервах. Затем врачи могут внимательно отслеживать эту популяцию, чтобы следить за ранним обнаружением злокачественной трансформации, если таковая имеется, говорит Вайдья.
Phoenix Children's интегрировала инструмент документирования в свою центральную EHR для получения структурированных данных . Данные поступают в собственное хранилище данных на базе Microsoft из EHR с интервалом в одну минуту, отмечает он. «Нам не нужно ждать 24 часа. Мы работаем с практически реальными аналитическими данными».
Более 100 различных электронных систем извлекают данные в хранилище данных. Организация также использует Microsoft Power BI в качестве инструмента визуализации данных и экспериментирует с подключением ChatGPT к платформе EHR с использованием API «для обобщения больших объемов клинического текста и поддержки возможностей прослушивания окружающей среды, которые могут снизить нагрузку на документацию», — говорит Вайдья.
Больница Phoenix Children's начала использовать генеративный ИИ для обобщения диаграмм и анализа данных электронных медицинских карт с целью прогнозирования недоедания у детей.
«Это было настолько успешно, что мы внедрили политику, согласно которой, если прогностическая модель выявляет недоедание, мы автоматически формируем направление для диетологов и специалистов по питанию на обследование этого пациента, не дожидаясь врача», — говорит Вайдья.
Система здравоохранения также проводит предиктивную аналитику для раннего выявления риска сепсиса. Эти инструменты ИИ могут давать «мягкие подталкивания» врачам, а не заменять их, говорит он.
По словам главного специалиста по медицинской информации доктора Присциллы А. Фрейз, с тех пор как больница Ozarks Healthcare в Уэст-Плейнсе, штат Миссури, перешла с бумажных носителей на цифровые, оптимизация электронных медицинских карт продолжается.
По ее словам, задача заключается в том, чтобы сбалансировать радость работы для врачей и медсестер с правилами, процессами выставления счетов и необходимостью создания последовательной документации для пациентов.
«Мне по-прежнему не нравятся электронные медицинские карты. Поначалу я избегал их как чумы», — говорит Фрейз. «Но со временем я понял, что не могу их преодолеть, не могу от них убежать, и мне действительно нужно было просто принять это и стать частью попыток сделать их лучше».
Эта неприязнь к EHR мотивирует Фрейз помочь оптимизировать рабочие процессы для себя и других врачей. Благодаря партнерской программе она и ее команда определили области, в которых система здравоохранения могла бы решить болевые точки EHR.
Она также работает с врачами, чтобы выяснить, почему они тратят так много времени на документацию EHR. Более глубокое изучение платформы, например, привело к удалению дублирующих требований и обновлению нормативных и отчетных стандартов.
Теперь ее команда интегрировала инструменты документации ambient scribe и оценивает ИИ для помощи в обобщении диаграмм. Фрейз также руководила созданием калькулятора, который поможет сестринскому персоналу управлять дозировкой гепарина, внутривенного разжижителя крови для предотвращения образования тромбов; ведутся обсуждения о более широком внедрении калькулятора в платформу EHR.
«Оно сообщит медсестрам, что именно им нужно делать в соответствии с нашим протоколом, и им не придется заниматься расчетами, которые могут занять много времени и все равно содержать ошибки», — объясняет Фрейз.
Для небольшой сельской системы здравоохранения найм талантов и при этом поддержание актуальности технологий — это сложная задача. «Мы хотим нанимать всех сотрудников здравоохранения, и технологии не должны быть еще одним препятствием для найма. Это проблема, если мы не привлекаем таланты, потому что у нас нет нужных инструментов», — говорит она.
Процент врачей, которые утверждают, что им приходится работать допоздна или брать работу на дом из-за чрезмерного объема работы с документацией
По словам Джули Демари, исполнительного директора по клиническим инновациям и трансформации в St. Mary's Healthcare в Амстердаме (штат Нью-Йорк), поскольку пациенты все больше полагаются на приложения и онлайн-порталы здравоохранения, их толерантность к заполнению бумажных форм снизилась, что стало мотивирующим фактором для оптимизации EHR . Также растет потребность в улучшении коммуникации и обмена данными с другими организациями.
Несмотря на некоторые финансовые трудности, связанные с небольшой системой здравоохранения, Демари говорит, что размер может быть преимуществом для внесения изменений в рабочий процесс. St. Mary's Healthcare проявила «проворство» в принятии решений для улучшения доступа к данным в обмене медицинской информацией, говорит она.
Организация здравоохранения приняла новую платформу EHR в 2022 году, а инструменты документирования на базе ИИ были представлены чуть больше года назад. После того, как пациент дал согласие, инструмент слушает, записывает и создает заметки из разговора пациента с врачом.
По словам Демари, процесс по-прежнему требует некоторой ручной работы и всегда будет требовать проверки со стороны поставщика услуг, но как только St. Mary's Healthcare этим летом внедрит последнюю версию своей платформы EHR, более глубокая интеграция оптимизирует рабочие процессы с помощью дополнительных функций ИИ.
«Когда вы создаете новую EHR, это шанс начать все сначала», — говорит Демари. «Поскольку мы внедряем новейшую версию нашей EHR, у нас есть преимущество трехлетнего опыта, и мы можем построить нашу систему, чтобы удовлетворить потребности наших пациентов и врачей. Конечно, усилия по оптимизации никогда не закончатся. Мы тесно сотрудничаем с нашими пользователями, чтобы гарантировать постоянное совершенствование».
ИССЛЕДУЙТЕ: Как поставщики медицинских услуг решают вопросы оптимизации EHR?
healthtechmagazine
