Rewolucja w Enterprise Master Patient Index: przyszłość zarządzania danymi w opiece zdrowotnej
Główny indeks pacjenta przedsiębiorstwa (EMPI) stanowi podstawową architekturę interoperacyjności w opiece zdrowotnej poprzez utworzenie scentralizowanego systemu rozpoznawania tożsamości, który eliminuje duplikaty dokumentacji medycznej.
W miarę jak dane dotyczące opieki zdrowotnej wciąż rozprzestrzeniają się w elektronicznych dokumentach medycznych (EHR) , platformach obrazowania medycznego i aplikacjach stron trzecich, EMPI zapewnia dokładną atrybucję pacjenta niezależnie od źródła lub metody generowania danych.
Liderzy techniczni muszą oceniać rozwiązania EMPI nie tylko pod kątem ich wydajności technicznej, ale także pod kątem możliwości integracji z istniejącą infrastrukturą i zapewnienia wysokiego zwrotu z inwestycji.
Czym jest Enterprise Master Patient Index?Główny indeks pacjenta przedsiębiorstwa tworzy scentralizowaną bazę danych łączącą dokumentację medyczną z wielu systemów, co pozwala na dokładną identyfikację pacjenta.
Mutaz Shegewi, starszy dyrektor ds. badań w dziale sztucznej inteligencji, platform i technologii dla światowych dostawców usług opieki zdrowotnej w IDC, wyjaśnia, że EMPI działa jako niezależna od systemu warstwa interoperacyjności, umożliwiając bezproblemową integrację i wymianę danych pomiędzy różnymi dostawcami i przy użyciu różnych standardów.
„EMPI obsługuje również funkcje dopasowywania w czasie rzeczywistym przepływów pracy i rozwiązań klinicznych, operacyjnych i administracyjnych” – dodaje.
EMPI upraszczają integrację i architekturę, redukują obciążenia związane z duplikacją rozwiązań i ulepszają procesy przetwarzania danych pod kątem jakości, jednocześnie wspierając skalowalną interoperacyjność pomiędzy systemami wymiany informacji medycznych i aplikacjami.
„Pacjentom zapewnia się bezpieczniejszą i bardziej skoordynowaną opiekę dzięki pełniejszym i dokładniejszym dokumentom, które eliminują błędy w podawaniu leków i ograniczają liczbę niepotrzebnych badań” – mówi Shegewi.
Dopasowanie pacjentów oparte na sztucznej inteligencji: poza deterministycznymi algorytmamiShannon Germain Farraher, starsza analityczka ds. opieki zdrowotnej w firmie Forrester, wyjaśnia, że dopasowywanie wspomagane sztuczną inteligencją wykorzystuje uczenie maszynowe i modele probabilistyczne do analizy złożonych wzorców w danych pacjenta, takich jak różnice w imionach i nazwiskach, zmiany adresów i błędy typograficzne.
„W przeciwieństwie do algorytmów deterministycznych, które opierają się na dokładnych dopasowaniach, sztuczna inteligencja potrafi uczyć się na podstawie historycznych decyzji dotyczących dopasowania i dostosowywać się do nowych danych wejściowych” – mówi.
Obejmuje również dane kontekstowe (np. społeczne uwarunkowania zdrowia ) i przetwarzanie języka naturalnego w celu zwiększenia dokładności, redukując liczbę wyników fałszywie pozytywnych i fałszywie negatywnych przy określaniu tożsamości pacjenta.
Indeks głównego pacjenta dla przedsiębiorstw w chmurze i na miejscu: rozważania na temat strategii wdrażaniaPrzy podejmowaniu decyzji między rozwiązaniem EMPI w chmurze a rozwiązaniem lokalnym kluczowe znaczenie mają takie czynniki, jak skalowalność i elastyczność, koszty i konserwacja, bezpieczeństwo i zgodność danych oraz integracja i opóźnienia.
„Jeśli Twoje rozwiązanie EMPI wymaga ścisłej integracji z systemami lokalnymi lub starszym oprogramowaniem, wdrożenie lokalne może zmniejszyć opóźnienia i uprościć integrację” — mówi Trent Norris, globalny dyrektor ds. rozwoju biznesu w obszarze zdrowia cyfrowego w firmie NVIDIA .
W przypadku organizacji opieki zdrowotnej, które stawiają na rozwiązania chmurowe, chmurowe rozwiązanie EMPI umożliwia płynniejszą integrację z innymi usługami opartymi na chmurze .
„Rozwiązania chmurowe często łatwiej skalują się wraz z rozwojem organizacji” – dodaje. „Jeśli spodziewasz się szybkiej ekspansji lub zmiennych obciążeń, chmura może okazać się bardziej elastyczna”.
Zgodność z FHIR i integracja Enterprise Master Patient IndexNorris wyjaśnia, że jeśli system EMPI jest zgodny ze standardem wymiany informacji medycznych (HIE) Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) , można go łatwo zintegrować z innymi systemami opartymi na FHIR.
„Dzięki FHIR wymiana danych staje się bardziej ujednolicona i interoperacyjna” – mówi.
Zgodność z FHIR pomaga zapewnić, że EMPI może „mówić tym samym językiem”, co inne nowoczesne aplikacje i narzędzia z zakresu opieki zdrowotnej, zmniejszając w ten sposób trudności związane z integracją i zabezpieczając wymianę danych przed wyzwaniami przyszłości.
Farraher wyjaśnia, że zgodny ze standardem FHIR system EMPI może w czasie rzeczywistym wymieniać dane dotyczące tożsamości pacjentów z systemami EHR, HIE i innymi platformami, co poprawia interoperacyjność i obniża koszty integracji.
„Obsługuje również modułowy rozwój, umożliwiając organizacjom tworzenie skalowalnych rozwiązań w zakresie tożsamości, zgodnych z krajowymi i globalnymi ramami interoperacyjności” – wyjaśnia.
Mutaz Shegewi Starszy dyrektor ds. badań w dziale AI, platform i technologii dla światowych dostawców usług opieki zdrowotnej, IDC
Nitin Manocha, starszy analityk branżowy ds. strategii sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej w firmie Frost & Sullivan, uważa, że organizacje powinny brać pod uwagę zarówno wskaźniki bezpośrednie, jak i pośrednie, oceniając sukces rozwiązania EMPI.
Do bezpośrednich pomiarów zalicza się redukcję wskaźnika duplikatów, dokładność dopasowania pacjentów, odsetek dopasowań o wysokim i niskim poziomie wiarygodności, czas poświęcony przez personel na oczyszczanie i usuwanie duplikatów danych oraz liczbę dopasowań międzysystemowych.
Pośrednie pomiary dotyczą wpływu opieki nad pacjentem w ramach EMPI i obejmują takie wskaźniki, jak redukcja powielania procedur/leczeń, zmniejszenie wskaźnika odmów z powodu błędów w identyfikacji pacjenta oraz zwiększone zaangażowanie pacjenta poprzez inicjatywy na rzecz zdrowia populacji.
„Aby zachęcić organizacje do inwestowania w rozwiązania EMPI, dostawcy muszą nawiązać współpracę z użytkownikami końcowymi i partnerami branżowymi w celu opracowania minimalnych ram efektywności, które będą mierzyć wstępnie zdefiniowany zestaw wskaźników pozwalających określić skuteczność wdrożenia EMPI” – mówi Manocha.
Wdrażanie Enterprise Master Patient Index: Budowanie strategii danych opieki zdrowotnejFazy integrujące zarządzanie, technologię i dostosowanie przepływu pracy zapewniają długoterminowy sukces planu działania, zwłaszcza w odniesieniu do inicjatyw dotyczących interoperacyjności, analityki i koordynacji opieki.
„Należy zacząć od fazy oceny, w której oceni się obecny stan jakości danych i dokładność dopasowania, a następnie opracować ramy zarządzania z określonymi rolami w zakresie zarządzania danymi i politykami dotyczącymi tożsamości” – mówi Shegewi.
Twierdzi, że przy wyborze stosu technologicznego należy priorytetowo traktować EMPI oferujące możliwości oparte na sztucznej inteligencji, zgodność z FHIR i obsługę hybrydowego modelu wdrażania.
„Zwykle plan działania podzielony na etapy obejmuje ocenę, pilotaż, rozbudowę i optymalizację, z ciągłym sprzężeniem zwrotnym i pętlami audytu” – dodaje.
Przyszłe trendy: ewolucja zarządzania danymi pacjentówManocha twierdzi, że rozwiązania bazujące na sztucznej inteligencji staną się normą, a ich głównym celem będzie zwiększenie wskaźników wiarygodności wszystkich dopasowań przy minimalnej ingerencji człowieka.
W miarę jak organizacje dążą do integrowania danych w różnych systemach i wdrażania modeli dopasowywania referencyjnego poprzez dostęp do publicznych baz danych, pojawi się potrzeba udoskonalonych rozwiązań zapewniających bezpieczeństwo i prywatność, aby uniemożliwić osobom o złych zamiarach uzyskanie dostępu do danych.
„Będzie również większa potrzeba integracji i łączenia danych z pacjentem, aby podejmować lepsze decyzje” – mówi. „Rozwiązania oparte na chmurze zapewnią większą skalowalność, bezpieczeństwo i wydajność, jednocześnie obniżając koszty infrastruktury”.
Dodaje, że w miarę dojrzewania rynku i przyjmowania standardów interoperacyjności „znacznie wzrośnie” tempo przyjmowania i wdrażania rozwiązań EMPI, ponieważ organizacje będą odnotowywać szybszy zwrot z inwestycji (ROI).
healthtechmagazine
