電子健康記錄 (EHR) 應該是高效的，並有助於迅速向患者提供醫療保健服務。 然而，EHR 的預期目的與其在行業中的實際運作方式之間似乎完全脫節。 由於運行健康記錄系統所帶來的學習曲線、對數據互操作性的關注、構建它們的技術等等， 電子病歷 今天的解決方案大多是僵化和單一的。
對於外行，一份報告還顯示，美國的醫生花費 完成交易 to 16 分鐘 每位患者的 EHR 功能。 這不僅耗時，而且具有諷刺意味。 然而，這個領域是有希望的，因為主要由人工智能 (AI) 和機器學習提供支持的現代解決方案正在引領使 EHR 更有效、更快速和高效的方式。
在這篇文章中，我們將探討 AI 如何塑造 EHR 的未來並為全球的醫療保健提供者提供幫助。 但在此之前，讓我們從基礎開始。
什麼是電子病歷？
電子健康記錄是醫療保健組織為促進服務交付而維護的傳統紙質記錄的數字化迭代。 因為它是數字化的，所以更容易檢索患者的個人記錄、管理有關患者病史的詳細信息、在臨床醫生、醫生、外科醫生、診斷中心等各個利益相關者之間共享數據。
為了讓您更好地了解 EHR 包含的詳細信息，這裡有一個快速列表：
- 患者詳細信息和聯繫信息
- 患者就診醫療中心的信息
- 家族史
- 對特定元素和藥物的過敏和反應
- 保險詳情
- 有關慢性病或流行疾病的詳細信息
- 有關以前進行過的手術等的信息
EHR 的主要優勢
由於記錄被數字化，它們為醫療保健提供者提供了大量好處。
- 修改和更新患者詳細信息變得更簡單
- 可以添加和存儲更多與患者相關的信息，例如處方、醫學影像和報告中的數據等
- 可以鏈接特定記錄和報告的來源以進行進一步分析
- 他們幫助醫生做出更好的臨床決策
- 為個性化藥物和治療程序鋪平道路
- 自動執行多項冗餘任務等
雖然這些都是優點，但大多數都只存在於紙面上。 抱負和實施之間的距離使 EHR 在現實世界中的效率降低。 然而，人工智能的出現正在逐步解決該領域的運營漏洞和問題，並為優化患者護理和服務提供鋪平道路。
讓我們探討人工智能在塑造電子健康記錄方面的作用。
人工智能在電子病歷中的作用
減少冗餘任務的執行
AMA發布的報告 揭示臨床醫生將近 50% 的時間花在執行冗餘任務上，例如更新文檔、輸入訂單和患者詳細信息、計費等。 這顯著減少了臨床醫生用於培養更好的患者護理和診斷的時間。
然而，有了人工智能，臨床醫生花在冗餘任務上的時間可以減少或完全消除。 這主要是由 NLP 模型 將手寫和語音記錄轉換為文本並幫助臨床醫生無縫更新相關信息。
相關患者數據的精確提取
在手術或疾病診斷期間，醫療保健服務的提供應盡可能迅速。 這在緊急情況下尤其重要，例如患者因事故而入院。 在這種情況下，醫生或其他醫療保健專業人員應該能夠快速檢索他們需要的有關患者的確切信息，以啟動治療程序。
那時，他們負擔不起滾動文本頁面並蒐索他們正在尋找的內容。 AI 通過精確提取相關信息來解決這一問題。 幾個基於雲的 EHR 門戶具有他們所謂的抽象器，可幫助專業人員獲取有關患者的特定詳細信息、註釋或數據。
優化醫療管理
自動化是 EHR 中 AI 的主要優勢之一。 僅存在大量數據就足以實施複雜的自動化並為無縫醫院管理鋪平道路。
有了人工智能，床位管理、預約管理、名冊開發、人員配備、員工士氣等問題都可以輕鬆解決。 由預測分析提供支持的自動化 AI 模塊可以幫助管理員預測再入院、當天或一周的預約時間表、患者死亡率、康復率，甚至管理醫院庫存的供應鏈。
更好的互操作性
患者數據雖然存在雲端，但很大程度上還沒有標準化。 在同一家醫院內的組織甚至團隊之間，患者數據的格式或呈現方式存在差異。 人工智能可以實現 EHR 的標準化並使數據可互操作，因此任何利益相關者都可以檢索他們正在尋找的數據，而無需動腦筋。
AI 和機器學習模型可以確保完成臨床文檔程序、維護特定格式、提取和轉換來自外部來源的批量數據，並做更多工作來簡化 EHR 及其功能。
在電子病歷中實施人工智能的挑戰
實施人工智能來優化電子病歷是一項艱鉅的任務。 每個組織都必須修復幾個現有的運營漏洞，標準化他們的管理實踐，最大限度地減少所涉及的學習曲線，擁有正確的技術堆棧，並做更多的事情。
而這些只是事情的操作方面。 實施也有技術方面的問題。 這些包括：
- 為 AI 流程部署並持續維護所需的存儲空間
- 使數據盡可能密封和安全，因為 EHR 包含一些關於患者和個人的最機密的個人信息。
- 使相關數據可互操作
- 保持對現有（和新）HIPAA 法規和標準的合規性，並永久保持高水平的數據隱私和安全性
- 注意遵守數據去標識化實踐等
結束語
在 EHR 中實施人工智能的好處和挑戰可能具有相同的權重。 然而，這些挑戰可以通過最佳實踐和改變管理決策輕鬆克服。 更好，更有影響力 醫療保健 依賴於維護的電子健康記錄的質量，實現這一目標的最合理方法之一是通過人工智能實施。
