Ang paggamit sa mga bag-o nga mga oportunidad alang sa pag-atiman sa pasyente ug pakigduyog nahimong usa ka importante nga bahin sa modernong pag-atiman sa panglawas Nagpauswag usab kini sa paagi nga kita moduol sa paglikay sa sakit. Kadtong mas dali sa pagsagop sa kausaban sa panglawas-ang mga pasyente ug mga clinician-makakita sa kaayohan sa una gikan niini nga mga pag-uswag.
Pagka-admit sa Electronic Health Records
Ang electronic health records (EHRs) nagkadaghan nga gisagop sa tibuok Estados Unidos, nga sumala sa Health Information Technology alang sa Economic and Clinical Health Act (HITECH Act) nga gipasa niadtong 2009.
Kini nga balaod naghatag sa makahuluganong paggamit sa teknolohiya sa panglawas ug nagsuporta sa pagpatuman sa EHRs. Sa sinugdanan, ang pinansyal nga insentibo gitanyag ngadto sa mga provider nga naggamit sa EHRs, ug kini gitagna nga sa pagkakaron ang proseso sa pag-adoptar nahuman na. Sa orihinal nga HITECH Act, posible nga mga penalidad ang mahimo sa mga organisasyon sa pag-atiman sa panglawas nga wala magpakita sa makahuluganong paggamit sa modernong teknolohikal nga teknolohiya sa panglawas human sa 2015. Hinuon, ang proseso sa pag-adoptar mas hinay kay sa gilauman, busa sa 2014, ang Centers for Medicare and Medicaid Services (CMS) mipahibalo nga ang yugto 3 sa proseso sa pag-adoptar nahunong na hangtod sa 2017. Sa miaging tuig, ang makahuluganon nga paggamit sa EHR nahimong opsiyon alang sa tanang mga providers. Sa 2018, gipatuman ang pagpatuman sa entablado 3 sa proseso sa rollout. Ang ubang mga grupo, hinoon, mihangyo nga ang entablado 3 ipalayo pag-usab tungod sa mga kabalaka mahitungod sa kaandam sa mga provider ug mga vendor.
Ingon pa man, dunay dakong pag-uswag sa paggamit sa EHRs. Usa ka pagtuon nga gipahigayon sa 2013 ni Michael Furukawa ug coauthors nakit-an nga 78 porsyento sa mga physician nga nakabase sa buhatan karon nagsagop na sa usa ka matang sa EHR. Ang gidaghanon sa pagsagop mas ubos diha sa mga ginabuhat nga practitioner ug espesyal nga mga espesyal nga pag-atiman sa pag-atiman, ang pagpahibalo nga aduna gihapoy luna aron mapadayon ang pagsagop sa masa sa pipila ka mga kahimtang.
Ang pag-analisar sa datos sa Furukawa nagpakita usab nga ang paggamit sa makahuluganon nga paggamit sa teknolohiya sa impormasyon sa panglawas makapakunhod sa dili maayo nga mga panghitabo sa droga sa mga ospital, sama sa mga sayup sa tambal, overdoses ug alerdyik nga mga reaksyon. Sa usa ka artikulo nga gipatik niadtong 2017 sa Journal of the American Medical Informatics Association, ang Furukawa ug mga kaubanan mitaho nga ang 20-porsyento nga pagkunhod sa dili maayo nga mga panghitabo sa droga mahimo nga gipahinungod sa makahuluganong paggamit sa EHRs. Kini nga kasayuran mahimo nga magduso sa dugang nga mga ospital sa pagsagop sa mga EHR ug ubos nga pagsupak sa doktor nga nakaapekto gihapon sa makahuluganong paggamit.
Nawala ang mga Oportunidad
Ang pagkapakyas sa hingpit nga pagsagop sa EHR dili lamang ang hagit nga makababag sa imprastruktura sa pag-atiman sa panglawas. Ang datos nga nakolekta sa mga EHR adunay dakung potensyal kay sa gigamit karon. Sa diha nga kini nga mga sistema mahimo nga makonektar ang daghang mga tinubdan sa kasayuran, mas masangkapan sila aron makamugna ang mga prediksyon nga mga algorithm mahitungod sa pagtubag sa pagtambal sa usa ka pasyente.
Pipila ka mga pagtuon ang misulay niini nga pamaagi sa pag-atiman sa diabetes. Sa diha nga ang EHRs gihiusa sa mga algorithm sa clinical, ang estratehiya gipakita nga mas labaw sa karon nga praktis. Ang paghiusa sa personal nga mga datos nga adunay prediksiyon sa prognosis mas milabaw sa kaepektibo sa nangaging mga pamaagi.
Naghatag kini og mas maayo nga paghubad sa pasyente nga kasayuran ingon man usab sa gipaayo nga mga giya sa pagtambal. Usa ka pagtuon nga gihimo ni Dr. Michael Klompas sa Harvard Medical School ug sa Harvard Pilgrim Health Care Institute sa Boston usab nakit-an nga ang datos sa EHR makatabang sa pag-ila sa daghang kaso sa diabetes ug diskriminasyon sa type 1 ug type 2 diabetes. Si Klompas ug ang iyang team nagtuo nga kining bag-ong teknolohiya mahimong maimplementar isip automated public health service ug tingali makatabang sa pagdumala sa praktis ug recruitment sa pasyente alang sa pagtuon sa clinical.
Uban sa modernong EHRs, ang impormasyon mahimong awtomatik nga ipasundayag ug maghatag sa usa ka medikal nga grupo nga may mga may kalabutan nga pag-atiman ug mga pamaagi sa pagdumala sa pag-atiman nga mapailubon nga nakasentro ug nakapasibo sa usa ka indibidwal nga pasyente.
Usa sa mga pagsaway sa mga pamaagi nga nakabase sa populasyon nga mga pamaagi sa pag-atiman mao nga ang mga interbensyon nga gi-calibrate batok sa usa ka average nga baseline naggikan sa mga pangkatibuk-an mahitungod sa usa ka populasyon. Kini nga pamaagi gibantog alang sa under- o over-compensating sa mga panginahanglan sa usa ka tawo. Dugang pa, ang usa ka standardized yet data-driven algorithm nagpasalig nga ang plano sa pag-atiman sa usa ka indibidwal maoy base sa ebidensya ug lohikal. Ang mga panudlo ug mga protocol kanunay nga gi-update, nga makahimo sa koordinado ug kanunay nga pag-atiman nga gipahaum sa talagsaon nga mga panginahanglan sa pasyente. Adunay usab mahinungdanon nga ebidensya nga ang paghiusa sa mga EHRs nga adunay clinical decision support systems (CDSSs) makapausab sa pag-atiman sa panglawas ug pag-usab sa nakolekta nga datos ngadto sa mahimo nga impormasyon.
Computer Helping Patients
Sa 2015, ang IBM ug CVS Health mipahibalo sa usa ka joint venture aron gamiton ang dako nga predictive analytical nga gahum sa IBM's Watson computer aron makahatag og personalized nga pag-atiman sa mga kustomer sa CVS. Ang panag-uban nakapahimo sa CVS aron mas makaila sa mga konsumedor kinsa mahimong nameligro alang sa negatibo nga mga resulta sa panglawas ug dayon naghatag og mga gipaangay nga serbisyo ngadto kanila nga nagdugang sa mga kalisud sa pagpauswag sa ilang kaayohan.
Ang Watson Oncology, usa ka bag-ong sistema sa pagkalkula sa kognitibo, gigamit na karon sa Memorial Sloan Kettering clinicians aron sa paghubad sa clinical data sa mga pasyente sa kanser ug makakaplag sa pinakamaayo nga pagtambal nga gibase sa mga katuigan nga gitipigan nga kahanas ug panukiduki. Nagpasabot kini nga ang pinakabag-ong ebidensiya mahimong mas paspas nga mobiyahe pinaagi sa komunidad sa oncology ug mapalambo ang pag-atiman sa pasyente. Dugang pa, kini usab makapauswag sa kahibalo gikan sa usa ka espesyalista ngadto sa lain. Kini makaseguro nga makabaton kamo sa sama nga pag-atiman sa walay pagtagad bisan kinsa ang imong doktor. Ang lakang sa pagdugang sa predictive nga mga elemento base sa customized nga pasyente sa kasayuran nga datos nga mahimo nga dali nga gisundog sa mga kakompetensya, ug kini mao lamang ang sinugdanan sa pagdugang sa paggamit sa artipisyal nga paniktik aron mapauswag ang populasyon sa panglawas. Ang mga pakigsosyo tali sa mga kompaniya sama sa IBM ug mga medikal ug pharmaceutical nga mga kompaniya makaseguro nga ang mga inobasyon gigamit alang sa adlaw-adlaw nga pag-atiman sa panglawas nga mas paspas.
Mga Pasyente nga Nagtabang sa Ilang Kaugalingon
Ang laing mahinungdanon nga oportunidad nga gitanyag sa teknolohiya sa panglawas sa digital mao ang oportunidad alang sa pagpalambo sa paspas nga pagtambayayong. Ang mga pasyente mahimo karon nga makatan-aw, maka-download ug maka-access sa ilang kasayuran sa panglawas, ingon man usab sa paghimog desisyon nga may kahibalo mahitungod sa ilang mga opsyon sa pagtambal Si Michael Furokawa ug ang iyang mga tigdukiduki nakamatikod nga ang mga doktor naggamit sa teknolohiya aron sa pagpakigbahin sa kasayuran ngadto sa ilang mga pasyente. Sa 2014, 30 porsiyento sa gisurbi nga mga doktor kanunayng naggamit sa mga kapabilidad alang sa seguridad nga pag-messaging, ug 24 porsyento kanunay naghatag sa mga pasyente nga dunay access sa internet sa ilang data sa panglawas. Kini nga gidaghanon lagmit nga nagkadako sa milabay nga katuigan ug posibleng nagkadaghan ang kolaborasyon sa pasyente-doktor.
Ang mga bag-ong mga estratehiya gipakatap sa tanan nga panahon aron sa pagdugang sa paspas nga pagtambayayong pinaagi sa teknolohiya. Ang kalooy-usa ka organisasyon sa kahimsog nga adunay mga sakit nga outreach nga programa-nagsandalo sa teknolohiya uban sa mga health coaches niini. Ang mga coach mogamit sa teknolohiya aron makatabang sa pagdasig sa mga pasyente sa pagkuha sa personal nga inisyatibo ug labaw nga nalambigit sa ilang kaugalingon nga pag-atiman. Niini nga pagsabut, ang teknolohiya lamang dili mao ang tubag. Ang koneksyon sa tawo makatabang sa pagbalhin sa kinaiya ug pagsuporta sa positibo nga pagbag-o sa kinaiya, samtang ang teknolohiya nagpadugang niini Ang interaksyon sa tawo lagmit magpadayon nga usa ka importante nga butang ug magpabilin nga determinante mahitungod sa kalampusan sa mga resulta sa panglawas, bisan ang ebolusyon sa teknolohiya makatabang kanato sa pagpalambo sa mga pamaagi nga mopaspas ug mag-uswag sa pag-uswag ngadto sa maayo nga kaayohan.
> Mga tinubdan
> Furukawa M, King J, Patel V, Chun-Ju H, Adler-Milstein J, Jha A. Bisan pa sa dakong pag-uswag sa pagsagop sa EHR, ang pagbayloay sa impormasyon sa panglawas ug pagpaambit sa pasyente nagpabilin nga ubos sa mga setting sa opisina. Kalihokan sa Panglawas , 2014; 33 (9): 1672-1679
> Furukawa M, King J, Patel V. Mga pamaagi sa panglawas sa paggamit sa mga pamaagi sa EHR nga may kalabutan sa makahuluganong paggamit. American Journal of Managed Care , 2016; 21 (12): E684
> Furukawa M, Spector W, Limcangco M, Encinosa W, Rhona Limcangco M. Makahuloganon nga paggamit sa teknolohiya sa impormasyon sa panglawas ug pag-us-us sa mga sakit sa droga sa sulod sa ospital. Journal of the American Medical Informatics Association , 2017; 24 (4): 729-736.
> Klompas M, Eggleston E, McVetta J, Lazarus R, Li L, Platt R. Automated detection ug klasipikasyon sa type 1 versus type 2 diabetes gamit ang electronic health record data. Pagtambal sa Diabetes . 2013; 36 (4): 914-921.