4 ключевых преимущества применения ИИ к медицинским записям

Медицинские карты пациентов долгое время считались негибкими, сложными в использовании, архаичными и дорогостоящими в настройке. 1 Тем не менее, эти записи имеют решающее значение для улучшения качества обслуживания пациентов на протяжении всего пути их лечения. Они предоставляют специалистам в области здравоохранения информацию, необходимую для принятия правильных клинических решений и оценки планов управления уходом за больными на протяжении всего периода лечения. Другие преимущества включают обеспечение точности и своевременности оплаты за оказанные услуги, а также помощь в снижении рисков злоупотребления служебным положением. 2

Искусственный интеллект (ИИ) стал ключевым фактором цифровой трансформации здравоохранения, поскольку цифровые приложения используются, чтобы помочь пациентам лучше принимать решения в отношении своего здоровья, одновременно повышая эффективность и снижая затраты в отрасли здравоохранения. 3 А как насчет роли ИИ в медицинских картах?

Ключевые возможности ИИ в медицинских картах

Повышение производительности

Недавно были разработаны инструменты искусственного интеллекта, которые могут помочь поставщикам медицинских услуг (HCP) извлекать клинически значимую информацию, например, из свободного текста, содержащегося в медицинских записях или страховых заявлениях. 1,4 Один из таких инструментов, Healthcare Natural Language API, выпущенный Google Cloud, генерирует структурированное представление медицинских знаний, хранящихся в этих источниках данных, для последующего анализа и автоматизации. Эта извлеченная информация может включать: 4

Медицинские концепции, такие как лекарства, процедуры и медицинские условия
Функциональные особенности, такие как временные отношения, субъекты и оценки достоверности
Отношения, такие как побочные эффекты и дозировка лекарств

Статья в тему: Искусственный интеллект и интернет вещей, что хорошо

Несмотря на прогресс, достигнутый в этой области, задача инструментов на основе ИИ заключается в извлечении данных в стандартизированном формате, который учитывает весь путь пациента с целостной точки зрения. Чтобы максимально использовать ИИ в медицинских записях, организации здравоохранения начинают тесно сотрудничать с учеными, занимающимися данными, чтобы понять, какие данные актуальны и как извлечь из них пользу, что в конечном итоге приводит к ценности для пациента.

Ускорьте цифровое здоровье

В то время как многие врачи выражают неудовлетворенность записью медицинской информации пациента в электронном виде, указывая на то, что время, необходимое для завершения ввода данных, является потерянным с их пациентом временем, они также считают, что это путь в будущее. 5

В некоторых больницах есть писцы, которые сидят на приеме и документируют визит, пока врач фокусируется на пациенте. ИИ вступает в игру, поскольку несколько компаний работают над созданием цифровых писцов — алгоритмов машинного обучения, которые могут принимать разговор между врачом и пациентом, деконструировать текст и использовать его для заполнения соответствующей информации в электронной медицинской карте пациента (EMR). ). 5

Это также может помочь снизить риск выгорания врача и стандартизировать ввод данных, что является проблемой при использовании EMR.Например, аллергия на клубнику может быть введена в поле «примечания», а не в поле «аллергия», что может привести к искажению результатов. 6

Статья в тему: Как искусственный интеллект может повысить производительность

Улучшение индивидуального ухода

Использование ИИ в медицинских записях может помочь выявить закономерности и прогнозировать результаты. Впоследствии эта информация может быть использована для адаптации конкретного лечения к конкретному человеку, вплоть до уровня того, какой врач лучше всего подходит для удовлетворения их потребностей и результатов, которые наиболее важны для них. В качестве практического примера, особенно на ранних этапах пандемии, пациенты с ранее существовавшими, но не связанными с COVID-19 состояниями могут быть объединены в пары с доступными лицами, осуществляющими уход, на основе их данных и результатов, наблюдаемых у разных поставщиков. Это потенциально может помочь им избежать длительного ожидания или не отставать от своих обычных медицинских осмотров в случае, если их постоянный врач недоступен из-за закрытия офиса. Это не только обеспечивает улучшение результатов лечения пациентов, но и повышает доступность медицинской помощи на индивидуальной основе.

Использование ИИ также может позволить врачам получать уведомления о профилактических осмотрах, вакцинациях или осмотрах, что выводит персонализированное медицинское обслуживание на новый уровень.

Поддержка при принятии решения

Инструменты поддержки принятия клинических решений (CDS) на основе ИИ используются для улучшения оказания медицинской помощи. Эти инструменты могут анализировать большие объемы данных для оказания диагностической помощи, рекомендаций по лечению и оценки прогноза и прогрессирования заболевания. 7,8,9

Несмотря на множество преимуществ инструментов CDS, из-за их огромного количества, их дизайн должен быть тщательно реализован, чтобы гарантировать, что они делают то, для чего они предназначены — создавать меньше работы для HCP, а не больше. Одно можно сказать наверняка: люди из всех секторов индустрии здравоохранения должны быть частью процесса разработки и внедрения CDS, чтобы это было успешным.

Статья в тему: Что вы хотите узнать об искусственном интеллекте

ИИ и будущее медицинских карт

Инновации будут продолжать повышать роль ИИ в медицинских записях.Он уже используется для анализа больших объемов данных для повышения производительности, ускорения цифрового здравоохранения, улучшения индивидуального ухода и поддержки процесса принятия клинических решений.

По мере того, как отрасль здравоохранения осваивает технологии, роль специалиста по обработке и анализу данных и внимание к данным в организациях здравоохранения будут расти. Опыт пациентов и результаты будут постепенно улучшаться, и это будет частично связано с данными, собранными в рамках этого ценного ресурса.

Симона Эдельманн, доктор философии, является редактором и автором HealthcareTransformers.com. После получения докторской степени в Институте биотехнологии Университета Лозанны, Швейцария, она нашла свою страсть в медицинских и научных коммуникациях. Она стремится предоставлять нашим читателям высококачественный контент на тему будущего здравоохранения.

использованная литература

4. API облачного здравоохранения. Документация по руководству доступна по адресу https://cloud.google.com/healthcare/docs/concepts/nlp#overview [По состоянию на июль 2021 г.]

5. Уилльярд. (2019). Статья доступна по адресу https://www.nature.com/articles/d41586-019-03848-y [По состоянию на ноябрь 2020 г.]

7. Юань и др. (2020). Int J Med Sci 17, 970–984

8. Мазо и др. (2020). Раки (Базель) 12, 369

9. Раджва и др. (2017). IEEE Trans Biomed Eng 64, 1089–1098

Быстрые взятия

Цифровизация и развитие искусственного интеллекта революционизируют медицинские записи
Ключевые функции и возможности ИИ в электронных медицинских картах включают повышение производительности и поддержку клинических решений для обеспечения более эффективного и персонализированного лечения.
По мере того, как отрасль здравоохранения использует технологии, эволюция роли специалистов по данным в организациях здравоохранения будет продолжать расти.

Статья в тему: Что такое система зрения в искусственном интеллекте

Самый популярный

Симона Эдельманн примет участие в главных конференциях по цифровому здравоохранению в 2022 году
Лучшие конференции по здравоохранению на 2022 год от Рэйчел Марли
Переосмысление опыта пациента, начиная с пати. Мона Чиотта
Сдвиг в сторону тестирования на устойчивость в местах оказания медицинской помощи.Тони Кембридж
Стефани Шуфельт: 5 лучших конференций по здравоохранению в США на 2022 год.

голоса

Рейтинг статьи