전자 건강 기록(EHR)은 효율적이어야 하며 환자에게 의료 서비스를 신속하게 제공하는 데 도움이 되어야 합니다. 그러나 EHR의 의도된 목적과 EHR이 업계에서 실제로 기능하는 방식 사이에는 완전한 단절이 있는 것 같습니다. 건강 기록 시스템 운영에 따른 학습 곡선, 데이터 상호 운용성, 데이터 구축 기술 등에 대한 우려 덕분에, 혼 오늘날 솔루션은 대부분 경직되고 모놀리식입니다.
미숙한 사람들을 위해 보고서에 따르면 미국의 의사들은 가까운 to 16 분 환자당 EHR 기능에 대해. 이것은 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라 아이러니합니다. 그러나 주로 인공 지능(AI)과 머신 러닝으로 구동되는 현대적인 솔루션이 EHR을 보다 효과적이고 신속하며 효율적으로 만드는 데 앞장서고 있기 때문에 이 분야에는 가능성이 있습니다.
이 게시물에서는 AI가 EHR의 미래를 어떻게 형성하고 전 세계 의료 서비스 제공자를 지원하는지 살펴보겠습니다. 그러나 그 전에 기본부터 시작하겠습니다.
EHR이란 무엇입니까?
전자 건강 기록은 의료 기관이 서비스 제공을 용이하게 하기 위해 유지 관리하는 기존의 종이 기반 기록의 디지털 반복입니다. 디지털 방식이기 때문에 환자의 개별 기록을 검색하고 환자 이력에 대한 정교한 세부 정보를 관리하고 임상의, 의사, 외과의, 진단 센터 등과 같은 각 이해 관계자 간에 데이터를 공유하는 것이 더 쉽습니다.
EHR에 포함된 세부 정보를 더 잘 이해할 수 있도록 다음과 같은 빠른 목록을 제공합니다.
- 환자 세부 정보 및 연락처 정보
- 환자의 의료기관 방문 안내
- 가족의 역사
- 특정 요소 및 약물에 대한 알레르기 및 반응
- 보험 내역
- 만성 질환 또는 일반적인 질병에 대한 세부 정보
- 이전에 수행한 수술 정보 및 기타 정보
EHR의 주요 이점
기록이 디지털화된다는 사실 덕분에 의료 제공자에게 많은 이점을 제공합니다.
- 환자 세부 정보 수정 및 업데이트가 더 간단해집니다.
- 처방전, 의료 영상 및 보고서 데이터 등 더 많은 환자 관련 정보를 추가하고 저장할 수 있습니다.
- 추가 분석을 위해 특정 기록 및 보고서의 출처를 연결할 수 있습니다.
- 의사가 더 나은 임상 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.
- 개인화된 약물 및 치료 절차를 위한 길을 열다
- 여러 중복 작업 등 자동화
이러한 장점이 있지만 대부분은 서류상으로만 존재합니다. 야망과 구현 사이의 거리는 현실 세계에서 EHR의 효율성을 떨어뜨립니다. 그러나 AI의 시작은 점차적으로 공간의 운영 허점과 우려를 수정하고 최적화된 환자 치료 및 서비스 제공을 위한 길을 만들고 있습니다.
전자 건강 기록을 형성하는 데 있어 AI의 역할을 살펴보겠습니다.
EHR에서 AI의 역할
중복 작업 실행 감소
AMA에서 발행한 보고서 임상의는 문서 업데이트, 주문 및 환자 세부 정보 입력, 청구 등과 같은 중복 작업에 시간의 거의 50%를 소비한다고 밝혔습니다. 이는 임상의가 더 나은 환자 관리 및 진단을 촉진하는 데 할애할 수 있는 시간을 크게 줄입니다.
그러나 AI를 사용하면 임상의가 중복 작업에 소비하는 시간을 줄이거나 완전히 없앨 수 있습니다. 이것은 주로 NLP 모델 필기 및 음성 기록을 텍스트로 변환하고 임상의가 관련 정보를 원활하게 업데이트할 수 있도록 지원합니다.
관련 환자 데이터의 정밀 추출
수술 또는 질병 진단 시 의료 서비스 제공은 최대한 신속해야 합니다. 이것은 예를 들어 사고로 인해 환자가 입원하는 응급 상황에서 특히 중요합니다. 이러한 경우 의사 또는 기타 의료 전문가는 치료 절차를 시작하기 위해 환자에 대해 필요한 정확한 정보를 신속하게 검색할 수 있어야 합니다.
그 당시에는 텍스트 페이지를 스크롤하여 원하는 것을 검색할 여유가 없습니다. AI는 관련 정보의 정확한 추출을 통해 이 문제를 패치합니다. 여러 클라우드 기반 EHR 포털에는 전문가가 환자에 대한 특정 세부 정보, 메모 또는 데이터를 가져오는 데 도움이 되는 추상기라고 하는 기능이 있습니다.
최적화된 의료 관리
자동화는 EHR에서 AI의 주요 이점 중 하나입니다. 방대한 양의 데이터가 존재하는 것만으로도 복잡한 자동화를 구현하고 원활한 병원 관리를 위한 기반을 마련하기에 충분합니다.
AI를 사용하면 침대 관리, 약속 관리, 명단 개발, 직원 배치, 직원 사기 등과 같은 문제를 쉽게 해결할 수 있습니다. 예측 분석으로 구동되는 자동화된 AI 모듈은 관리자가 재입원, 요일 또는 주간 예약 일정, 환자 사망률, 회복율을 예측하고 병원 재고 공급망을 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다.
더 나은 상호 운용성
클라우드에 환자 데이터가 존재하지만 아직 표준화되지 않은 수준이다. 조직 간에, 심지어 같은 병원 내에서 팀 간에도 환자 데이터의 형식화 또는 표시에 차이가 있습니다. AI는 EHR의 표준화를 가능하게 하고 데이터를 상호 운용 가능하게 만들어 모든 이해 관계자가 두뇌를 손상시키지 않고 찾고 있는 데이터를 검색할 수 있습니다.
AI 및 기계 학습 모델은 임상 문서화 절차가 완료되고, 특정 형식이 유지되고, 외부 소스에서 일괄 데이터를 추출 및 변환하고, EHR 및 해당 기능을 간소화하기 위해 더 많은 작업을 수행할 수 있도록 합니다.
EHR에서 AI 구현의 과제
EHR을 최적화하기 위한 AI의 구현은 엄청난 작업입니다. 모든 조직은 기존의 여러 운영상의 허점을 수정하고, 관리 방식을 표준화하고, 관련된 학습 곡선을 최소화하고, 올바른 기술 스택을 보유하고 더 많은 작업을 수행해야 합니다.
그리고 이것들은 단지 운영적인 측면일 뿐입니다. 구현에는 기술적인 측면도 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
- AI 프로세스에 필요한 스토리지 공간 배포 및 지속적 유지
- EHR에는 환자와 개인에 대한 가장 기밀 개인 정보가 포함되어 있으므로 데이터를 최대한 기밀하고 안전하게 만드십시오.
- 관련 데이터를 상호 운용 가능하게 만들기
- 기존(및 신규) HIPAA 규정 및 표준 준수를 유지하고 높은 수준의 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 영구적으로 유지
- 데이터 비식별화 관행 준수 등
최대 포장
EHR에서 AI를 구현하는 이점과 과제는 아마도 동일한 가중치를 가질 것입니다. 그러나 이러한 문제는 모범 사례와 경영상의 의사결정을 뒤섞어 쉽게 극복할 수 있습니다. 더 좋고 더 영향력 있는 건강 관리 유지되는 전자 건강 기록의 품질에 의존하며 이를 달성하는 가장 그럴듯한 방법 중 하나는 AI 구현을 통한 것입니다.
