Sağlık Hizmetlerinin EHR Optimizasyon Yolculuğundaki Bir Sonraki Durak: Yapay Zeka
ABD hükümetinin, sağlık kuruluşlarının elektronik sağlık kayıt sistemlerini (EHR) benimsemesini teşvik etmek için Ekonomik ve Klinik Sağlık için Sağlık Bilgi Teknolojisi Yasası'nı geçirmesinin üzerinden 15 yıldan fazla zaman geçti. Şimdi, daha yeni araçların ve süreçlerin ortaya çıkmasıyla, sağlayıcılar klinik iş akışlarını kolaylaştırmak ve umarız tükenmişliği gidermek için bu kritik uygulamaları optimize etmeyi düşünüyor.
Straight Outta Health IT podcast'inin sunucusu ve sağlık bilişim stratejisti Christopher Kunney , "Yapay zeka ve makine öğreniminin benimsenmesiyle birlikte, kuruluşları verimliliği artırma, tükenmişliği azaltma ve hasta bakımını iyileştirme odaklı olarak EHR'ler etrafındaki teknolojileri gerçekten optimize etmeye iten muazzam miktarda enerji var" diyor.
Dokümantasyon, klinik iş akışlarının önemli bir parçasıdır. Sağlayıcılar için idari bir yük olma eğilimindedir, bu nedenle kuruluşlar daha iyi destek sunmak için yapay zeka destekli çözümlere yönelmektedir. Örneğin, bir EHR ile entegre edilmiş doğal dil işleme yetenekleri , gerçek zamanlı olarak klinik not almaya olanak tanıyabilir ve ardından özel tuş vuruşlarıyla notları elemeye yardımcı olabilir, diyor.
Kunney ayrıca makine öğrenimi modellerinin artık EHR verilerini analiz ederek sağlık sistemlerinin hassas tıp alanında çalışmalarına yardımcı olabileceğini ve toplumlardaki hastalıkları tahmin edebileceğini sözlerine ekledi.
Dijitalleştirilmiş sistemlerin sağlayabileceği faydalara rağmen, klinisyenler bunları kullanmaya hâlâ çok hevesli değiller.
Phoenix Children's'ın kıdemli başkan yardımcısı ve baş tıbbi bilgi sorumlusu Dr. Vinay Vaidya, "EHR ile o aşk ilişkisini yaşamayacaksınız" diyor. "Bu sadece bir araç."
Phoenix Children's'ta 17 yıl çalışan Vaidya, Arizona merkezli büyük pediatrik organizasyonda EHR'nin genel bir sistemden pulmonoloji ve kardiyoloji gibi daha fazla uzmanlık içeren bir sisteme doğru evrimine tanıklık ettiğini söylüyor. Her şey, yatan hasta ve ayakta tedavi alanlarını ve ameliyathane ve acil servisleri kapsamlı bir şekilde içeren tek bir EHR sistemine bağlanıyor.
Phoenix Children's EHR yolculuğu üç aşamadan oluşuyor: uygulama, optimizasyon ve uygulama, diye ekliyor Vaidya. "Yapay zekanın devreye girmesinden önce bile en önemli aşama olduğunu düşündüğüm üçüncü aşamamız, EHR verilerini tüm ön uçtaki insanlara, orta düzey insanlara, liderlik seviyesine geri getirmek. Bu, Phoenix Children's'da son yedi veya sekiz yıldır dönüştürücü bir deneyim oldu," diyor.
Klinikçiler arasındaki tartışma, EHR'ye odaklanmaktan, sağlık sistemindeki kaç hastanın nörofibromatozis, sinirlerde tümör büyümesine yol açabilen bir genetik bozukluk grubu olduğunu araştırmak gibi verilerle ne yapabileceklerine bakmaya doğru olgunlaştı. Vaidya, klinisyenlerin daha sonra bu popülasyonu yakından takip ederek, varsa kötü huylu dönüşümün erken tespitini izleyebileceklerini söylüyor.
Phoenix Children's, yapılandırılmış verilere ulaşmak için merkezi EHR'sine bir dokümantasyon aracı entegre etti. Veriler, EHR'den bir dakikalık aralıklarla yerel, Microsoft tabanlı bir veri ambarına akıyor, diye belirtiyor. "24 saat beklemek zorunda değiliz. Neredeyse gerçek zamanlı içgörülerle çalışıyoruz."
100'den fazla farklı elektronik sistem veri ambarına veri çekiyor. Kuruluş ayrıca veri görselleştirme aracı olarak Microsoft Power BI'ı kullanıyor ve Vaidya, "büyük miktarda klinik metni özetlemek ve dokümantasyon yükünü azaltabilecek ortam dinleme yeteneklerini desteklemek" için API'leri kullanarak ChatGPT'yi EHR platformuna bağlamayı deniyor.
Phoenix Children's, çocuklarda yetersiz beslenmeyi tahmin etmek amacıyla grafik özetleme ve EHR veri analizine yardımcı olmak için üretken yapay zekayı kullanmaya başladı.
Vaidya, "O kadar başarılı oldu ki, eğer tahmini model yetersiz beslenmeyi tespit ederse, hekimi beklemeden diyetisyenlere ve beslenme uzmanlarına bu hastayı muayene etmeleri için otomatik olarak bir emir verecek bir politika uygulamaya koyduk" diyor.
Sağlık sistemi ayrıca sepsis riskini daha erken tespit etmek için öngörücü analizler gerçekleştiriyor. Bu yapay zeka araçlarının, hekimlerin yerini almak yerine onlara "yumuşak dürtmeler" sağlayabileceğini söylüyor.
Missouri, West Plains merkezli Ozarks Healthcare'in kağıttan dijital ortama geçmesinden bu yana EHR'yi optimize etme çalışmalarının sürdüğünü belirten Baş Tıbbi Bilgi Sorumlusu Dr. Priscilla A. Frase, şunları söyledi:
Doktorlar ve hemşireler için işin keyfini, yönetmelikler, faturalama süreçleri ve hastalar için tutarlı dokümantasyon oluşturma ihtiyacıyla dengelemek zor, diyor.
"Hala EHR'leri sevmiyorum. Başlarda vebadan kaçar gibi onlardan kaçındım," diyor Frase. "Ancak onların üstesinden gelemeyeceğimi, bir süre sonra onlardan kaçamayacağımı keşfettim ve gerçekten onları kucaklamam ve onları daha iyi hale getirmeye çalışmanın bir parçası olmam gerekiyordu."
EHR'lere karşı bu hoşnutsuzluk, Frase'i kendisi ve diğer klinisyenler için iş akışlarını optimize etmeye motive ediyor. Ortak bir program aracılığıyla , kendisi ve ekibi sağlık sisteminin EHR sorunlarını çözebileceği alanları belirledi.
Ayrıca, neden EHR dokümantasyonu yapmak için bu kadar çok zaman harcadıklarını belirlemek için doktorlarla birlikte çalışıyor. Örneğin, platformda daha derin bir araştırma, yinelenen gerekliliklerin kaldırılmasına ve düzenleyici ve raporlama standartlarında güncellemelere yol açtı.
Şimdi, ekibi ortam yazıcısı dokümantasyon araçlarını entegre etti ve grafik özetlemede yardımcı olması için yapay zekayı değerlendiriyor. Frase ayrıca hemşirelik personelinin kan pıhtılarını önlemek için bir IV kan inceltici olan heparin için dozajı yönetmesine yardımcı olmak için bir hesap makinesinin yapımına öncülük etti; hesap makinesinin EHR platformunda daha geniş bir şekilde uygulanması hakkında tartışmalar devam ediyor.
Frase, "Hemşirelere protokolümüze göre tam olarak ne yapmaları gerektiğini söyleyecek, böylece zaman alabilen ve yine de hatalar içerebilen matematiksel işlemleri yapmak zorunda kalmayacaklar" diye açıklıyor.
Küçük, kırsal bir sağlık sistemi olarak, teknoloji konusunda güncel kalırken yetenek işe almak bir zorluktur. "Tüm sağlık personeli için işe alım yapmak istiyoruz ve teknolojinin işe alım için bir başka engel olmasını istemiyoruz. Doğru araçlara sahip olmadığımız için yetenek çekemiyorsak bu bir sorun," diyor.
Aşırı dokümantasyon görevleri nedeniyle geç saatlere kadar çalışmaları veya eve iş getirmeleri gerektiğini söyleyen klinisyenlerin yüzdesi
Amsterdam, NY merkezli St. Mary's Healthcare'de klinik inovasyon ve dönüşüm yöneticisi olan Julie Demaree, hastaların sağlık uygulamalarına ve çevrimiçi portallara giderek daha fazla güvenmesiyle kağıt formları doldurma toleranslarının azaldığını ve bunun EHR'leri optimize etmek için motive edici bir faktör olduğunu söylüyor. Ayrıca diğer kuruluşlarla iletişimi ve veri alışverişini iyileştirmeye yönelik artan bir ihtiyaç da var.
Küçük bir sağlık sistemi olarak bazı mali baskılara rağmen Demaree, boyutun iş akışı değişiklikleri yapmak için bir avantaj olabileceğini söylüyor. St. Mary's Healthcare'in sağlık bilgi alışverişinde veri erişimini iyileştirmek için çözümler benimsemede "çevik" olduğunu söylüyor.
Sağlık kuruluşu 2022'de yeni bir EHR platformu benimsedi ve yapay zeka destekli dokümantasyon araçları bir yıldan biraz fazla bir süre önce tanıtıldı. Bir hasta onay verdiğinde, araç hasta-doktor görüşmesini dinler, kaydeder ve notlar oluşturur.
Sürecin hala biraz manuel çalışma gerektirdiğini ve her zaman sağlayıcı incelemesi gerektireceğini söyleyen Demaree, St. Mary's Healthcare'in bu yaz EHR platformunun en son sürümünü uygulamaya koymasıyla birlikte daha derin bir entegrasyonun ek yapay zeka işlevselliğiyle iş akışlarını kolaylaştıracağını söylüyor.
Demaree, "Yeni bir EHR oluşturduğunuzda, baştan başlama şansına sahip olursunuz," diyor. "EHR'mizin en yeni sürümünü uygularken, üç yıllık deneyimin avantajına sahibiz ve sistemimizi hastalarımızın ve klinisyenlerimizin ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde inşa edebiliyoruz. Elbette, optimizasyon çabaları asla bitmeyecek. Sürekli olarak geliştiğimizden emin olmak için kullanıcılarımızla yakın bir şekilde çalışıyoruz."
KEŞFEDİN: Sağlayıcılar EHR optimizasyonlarını nasıl ele alıyor?
healthtechmagazine
