ในฐานะที่เป็น บริษัท ด้านสุขภาพตัวเลือกบ้านพักรับรองพระธุดงค์ที่ชาญฉลาดได้ถูกรวมเข้ากับระบบที่แตกต่างกันมากมายโดยเฉพาะการลงทะเบียนสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ บริษัท ได้รวมเข้ากับ EHR มากกว่า 15 ครั้งในช่วง 21 ปีที่ผ่านมา ค่าคงที่เพียงอย่างเดียวที่พบคือแต่ละระบบมีมาตรฐานของตัวเองและวิธีการทำสิ่งต่าง ๆ
ในการดูแลบ้านพักรับรองพระธุดงค์ระดับสุขภาพ 7 และมาตรฐานทรัพยากรที่มีการโต้ตอบกับสุขภาพที่รวดเร็วจะไม่ได้รับการปฏิบัติอย่างใกล้ชิดและสามารถใช้สาขาได้ในรูปแบบที่แตกต่างกันโดย EHR ที่แตกต่างกัน เมื่อ บริษัท เริ่มดำเนินการสั่งซื้อ e-order ในระบบในปี 2013 ความแตกต่างเหล่านี้จะปรากฏขึ้นอย่างรวดเร็ว
แต่ละระบบส่งระดับรายละเอียดที่แตกต่างกันด้วยตัวระบุจากบทสรุปยาที่แตกต่างกัน การขาดมาตรฐานสากลออกจากระบบบ้านพักรับรองพระธุดงค์ที่ชาญฉลาดและทีมไอทีไม่สามารถเติมเต็มช่องว่างที่การทำงานร่วมกันสัญญาว่าจะเติมเต็ม
การปรับปรุงความแม่นยำประสบการณ์การใช้งานของผู้ใช้
ในช่วงหลายปีที่ผ่านมาเจ้าหน้าที่ WISE ได้ลองใช้โซลูชั่นที่แตกต่างกันมากมายเพื่อปรับปรุงความแม่นยำและประสบการณ์ของผู้ใช้ในการบูรณาการ พวกเขาได้ทำงานกับ EHR ที่แตกต่างกันเพื่อปรับปรุงข้อมูลที่ได้รับ อย่างไรก็ตาม บริษัท EHR มีลำดับความสำคัญและความสามารถด้านไอทีของตัวเองดังนั้นพนักงานที่ฉลาดจึงไม่สามารถรับข้อมูลทั้งหมดที่จำเป็นสำหรับการสลายตัวของตัวถังข้อมูลที่สมบูรณ์
สิ่งนี้นำไปสู่ยาและคำแนะนำที่ไม่รู้จัก (SIG) ว่าระบบอิเล็กทรอนิกส์ไม่สามารถวิเคราะห์หรือจัดการได้ แม้จะมี NCPDP ที่ทำงานไปสู่มาตรฐานที่มีโครงสร้างและประมวลผลการยอมรับของ EHRs ก็เป็นเรื่องยากเนื่องจากการแพทย์ไม่ได้เป็นเพียงจุดสนใจเท่านั้น NIH มี RXNORM APIs พร้อมที่จะช่วยในการสร้างมาตรฐานฐานข้อมูลยา แต่การยอมรับในพื้นที่บ้านพักรับรองพระธุดงค์นั้นช้าและไม่ได้ใช้อย่างสม่ำเสมอ
จาก 15 ระบบ EHR ที่ชาญฉลาดได้รวมเข้ากับมันเป็นเพียงความเต็มใจและสามารถทำงานร่วมกับผู้ขายเพื่อส่งข้อมูลที่มีรายละเอียดและเฉพาะเจาะจงไปยังการรวมยาที่ใช้งานได้อย่างแท้จริงซึ่งสนับสนุนความอุดมสมบูรณ์ของอิเล็กทรอนิกส์ที่ไร้รอยต่อ
“เนื่องจากมาตรฐานที่มีอยู่ซึ่งไม่ได้นำมาใช้และความยากลำบากในการทำให้องค์กรมีความมั่งคั่งร่วมกันเพื่อทำงานเพื่อไปสู่มาตรฐานการแจ้งเตือนการใช้ยาเราจึงต้องดูว่าโอกาสใดที่อยู่ในการควบคุมของเราในการปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ของเรา
“วิธีหนึ่งที่ระบบอื่น ๆ ใช้คือการยอมรับและโหลดรายการข้อความฟรีที่ได้รับจาก EHR” เขากล่าวต่อ “ในขณะที่การปรับปรุงนี้การใช้งานปัจจุบันของผู้ใช้มันมาพร้อมกับความเสี่ยงที่สำคัญและฟังก์ชั่นที่ลดลง SIG-posts ข้อความฟรีไม่สามารถควบคุมได้สำหรับปริมาณในเครื่องมือ e-order ของเราเนื่องจากปริมาณและความถี่ไม่ได้อยู่ในสาขาต่าง ๆ ของตนเอง”
ความเสี่ยงในสถานที่เดียวสามารถลดลงได้
การควบคุมโรคภูมิแพ้สามารถถูกประนีประนอมได้โดยตัวย่อการสะกดผิดหรือการพิมพ์ผิดของโรคภูมิแพ้ (ตัวอย่างเช่นเพนิซิลลินมักจะสะกดไม่ถูกต้อง) และสามารถนำไปสู่การบาดเจ็บของผู้ป่วยโดยตรง EHR ไม่ได้เสนอการตรวจสอบเหล่านี้เกี่ยวกับคำสั่งซื้อและยาที่ป้อนลงในระบบของพวกเขาทำให้ระบบ e-prescription เป็นเพียงสถานที่เดียวที่ความเสี่ยงเหล่านี้สามารถลดลงได้
“ เราไม่เชื่อว่ากระบวนการทำงานที่ใช้งานได้ง่ายขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้นของผู้ใช้และผู้ป่วยที่บ้านพักรับรองพระธุดงค์และลูกค้าของเราเห็นด้วย” Faubion กล่าว “ เนื่องจากการลดลงของฟังก์ชั่นไม่ใช่ตัวเลือกเราจึงต้องมองหาวิธีแก้ปัญหาที่เป็นนวัตกรรมมากขึ้น
“เป้าหมายของเราที่ออกมาจากการทบทวนสถานการณ์นี้คือการปรับปรุงประสบการณ์การใช้งานของผู้ใช้อิเล็กทรอนิกส์ในระบบของเราปรับปรุงประสิทธิภาพของการแพทย์และการเชื่อมต่อโรคภูมิแพ้โดยไม่ต้องมีการอัปเดตด้าน EHR และปรับปรุงช่องทางและจำนวนผู้ติดต่อที่เกี่ยวข้องในระบบ” เขากล่าวต่อ
พลังงานมากเกินไปสูญเปล่าใน 10 ด้านที่แตกต่างกันและเจ้าหน้าที่ที่ฉลาดจำเป็นต้องรวบรวมพลังงานนี้สำหรับแหล่งเดียวเป็นวิธีแก้ปัญหาไม่ว่าจะเป็นการพัฒนาภายในหรือใช้เครื่องมือภายนอกที่มีแหล่งเดียวเขากล่าวเสริม สิ่งนี้ทำให้พนักงานดูเทคโนโลยี AI สำหรับประเภทและโครงสร้างที่แตกต่างกันของหนังสือพิมพ์ Data ได้รับการแพทย์ SIGs และอาการแพ้ บริษัท ต้องการเครื่องมือที่สามารถประมวลยาและแพ้และวิเคราะห์ข้อความฟรีในฟิลด์ที่กำหนด
คำสั่งซื้ออิเล็กทรอนิกส์แบบบูรณาการสำหรับบ้านพักรับรองพระธุดงค์
ตัวเลือกบ้านพักรับรองพระธุดงค์ที่ชาญฉลาดตัดสินใจที่จะทำงานร่วมกับซัพพลายเออร์เพื่อสุขภาพ Drfirst เพื่อนำเสนอ e-prescription แบบบูรณาการสำหรับบ้านพักรับรองพระธุดงค์ Wise ได้ทำงานร่วมกันเพื่อปรับปรุงประสบการณ์การใช้งานและการไหลของข้อมูลและลดปัญหามากมายในช่วงหลายปีที่ผ่านมา แต่ข้อมูลนั้นดีพอ ๆ กับสิ่งที่พวกเขาได้รับจากแหล่งข้อมูล EHR อย่างชาญฉลาดพยายามที่จะร่วมมือกับองค์กรที่แตกต่างกันมากกว่า 10 แห่งกับหนึ่งในหนึ่งพูดคุยกับคำถามกับเจ้าหน้าที่ Drfirst
“ นี่คือเมื่อเครื่องมือ AI คุณภาพทางคลินิกของพวกเขาเกิดขึ้นครั้งแรก” Faubion กล่าว “เครื่องมือนี้ถูกสร้างขึ้นเพื่อประมวลยาจากชื่อยาความแข็งแกร่งและรูปแบบประมวลอาการแพ้จากรายการข้อความฟรีและวิเคราะห์ตัวเองในแต่ละสาขาที่ใช้โดยระบบสั่งซื้อ e-order ของ DRFIRST นี่ดูเหมือนจะเหมาะกับความต้องการของเรากับพันธมิตรที่เชื่อถือได้ซึ่งต้องใช้เวลาในการพัฒนาน้อยลง
“หลังจากเห็นการสาธิต AI และข้อมูลที่สนับสนุนผลลัพธ์เราได้พูดคุยเกี่ยวกับกรณีการใช้งานก่อนหน้าตรวจสอบข้อมูลการทดสอบและเสร็จสิ้นการไหลของข้อมูล” เขากล่าวต่อ “นี่จะเป็นการใช้งานครั้งแรกของเครื่องมือ AI ทางคลินิกในการตั้งค่าแบบเรียลไทม์การประมวลผลข้อมูลที่เราได้รับจาก EHRS เพื่อรองรับความแตกต่างในการจัดรูปแบบข้อมูล EHR แต่ละแบบโมเดล AI จะต้องแบ่งกลุ่มและฝึกฝนแยกต่างหากสำหรับการรวมแต่ละครั้ง”
ในขณะที่โครงสร้างพื้นฐานการเข้ารหัสที่จะนำไปใช้จะได้มาตรฐานและเปิดหรือปิดสำหรับแต่ละบัญชีการรวมแต่ละครั้งจัดการที่ไม่ซ้ำกันเพื่อความแม่นยำมากขึ้นและผลลัพธ์ที่ดีกว่า การตัดสินใจครั้งนี้เพิ่มการทำงานให้กับทั้งทีม Wise และ Drfirst แต่พวกเขาตัดสินใจว่ามันคุ้มค่ากับบริการที่ดีขึ้นสำหรับลูกค้า
การปรับปรุงที่ดีสำหรับผู้ใช้
“ เป้าหมายของการทำให้ความร่วมมือที่จำเป็นสำหรับการปรับปรุงง่ายขึ้นและแม้ว่าเครื่องมือ AI จะไม่ให้การแปลง 100% แต่อัตราการแปลง 80% สำหรับ SIGs และที่สูงขึ้นสำหรับการแพทย์และการแพ้เป็นการปรับปรุงที่ดีสำหรับผู้ใช้ของเรา” Faubion รายงาน “แม้ว่า EHRs จะปรับปรุงการจลาจลยาของพวกเขา แต่ก็ยังมีส่วนหนึ่งของยาที่จะซับซ้อนและไม่ถ่ายโอนได้ดีเช่นการเชื่อมต่อหรือ SIG ที่ซับซ้อนด้วยคำแนะนำหลายคำแนะนำ
“ ในขณะที่การใช้เครื่องมือ AI ไม่ได้กำจัดอินพุตที่ซ้ำกันอย่างเต็มที่หรือความเสี่ยงของการผิดพลาด แต่ก็ลดจำนวนอินพุตหรือการแก้ไขด้วยตนเอง” เขากล่าวต่อ “e-receptions ยังคงได้รับการตรวจสอบเพื่อความถูกต้อง แต่ส่วนใหญ่ไม่จำเป็นต้องปรับหรือแก้ไขอีกต่อไปการปรับปรุงนี้เกิดขึ้นอย่างสมบูรณ์เบื้องหลังฉากและไม่จำเป็นต้องมีการเปิดใช้งานด้วยตนเองหรือการแทรกแซงจากผู้ใช้”
ตัวเลือกบ้านพักรับรองพระธุดงค์ Wise ทำงานร่วมกับทีม Drfirst เพื่อปรับแต่งเครื่องมือ AI ของพวกเขาให้กับ Wise ของ EHR ส่วนใหญ่ได้รวมเข้ากับและยังคงขยายระบบที่รองรับ การขยายบริการไปสู่การรวมเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้รับการประมวลผลภาระอย่างมีนัยสำคัญของ BatchData และตรวจสอบผลลัพธ์สำหรับข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นการปรับปรุงและรูปแบบที่เป็นเอกลักษณ์สำหรับลูกค้า
“ตัวอย่างเช่น EHR บางคนแบ่งปันความแข็งแกร่งของยาจากชื่อในขณะที่คนอื่น ๆ รวมกันเป็นกลุ่มเข้าด้วยกัน” Faubion อธิบาย “ ความแตกต่างบางอย่างเกิดขึ้นในระดับลูกค้าเช่นลูกค้าที่เลือกหลายเส้นทางสำหรับการใช้ยา
“เราเปิดข้อเสนอให้กับลูกค้าที่เกี่ยวข้องแต่ละรายในขณะที่เราสนับสนุน EHR โดยเฉพาะด้วยเครื่องมือนี้” เขากล่าวต่อ “ความแม่นยำพิเศษนั้นคุ้มค่ากับเวลาม้วนช้าลงอย่างแน่นอนนอกจากนี้ยังช่วยให้เราสามารถใช้วิธีการที่เป็นรายบุคคลมากขึ้นและระบุช่องว่างที่ AI อาจมีสำหรับข้อมูลเฉพาะของลูกค้าหรือการฝึกฝนการสั่งซื้อที่อาจไม่ได้รับการสนับสนุนจากเครื่องมือ AI จากนั้นเราสามารถทำงานโดยตรงกับลูกค้าเพื่อค้นหาการตัดสินใจ
ไม่มีรายการผู้ใช้เพิ่มเติมหรือการแทรกแซง
วิธีที่ชาญฉลาดสร้างกระบวนการและการไหลของข้อมูลช่วยให้สามารถใช้ AI ได้โดยไม่ต้องป้อนข้อมูลผู้ใช้หรือการแทรกแซงเพิ่มเติม มันเป็นเครื่องมือในพื้นหลังที่ปรับปรุงข้อมูลที่ได้รับจาก EHR เพื่อให้เข้ากันได้กับระบบอิเล็กทรอนิกส์มากขึ้น
“สิ่งนี้จะเปลี่ยนเวิร์กโฟลว์จาก ‘การแก้ไขแล้วกำหนด’ ด้วยการคลิกที่แตกต่างกันและหลายหน้าจอที่อาจเกิดขึ้นเพื่อจับคู่ยาด้วยตนเองเพื่อ ‘ตรวจสอบแล้วกำหนด'” Faubion กล่าว “ผู้ใช้ยังคงต้องตระหนักถึงสิ่งที่กำหนดและคำเตือนใดที่อาจเกิดขึ้นเช่นการมีปฏิสัมพันธ์กับโรคภูมิแพ้หรือยาเกินขนาด”
ในการทดสอบการแพทย์และการแพ้แรกของบ้านพักรับรองพระธุดงค์ของ Wise Hospice Options AI Codify 92% ของยาแยกวิเคราะห์ 80% ของ SIGs อย่างเต็มที่และประมวล 95% ของโรคภูมิแพ้ บริษัท ไม่ได้คาดหวัง 100% สำหรับหมวดหมู่เหล่านี้เนื่องจากมีกรณีที่ซับซ้อนหรือกำหนดเองและต้องการความสนใจเฉพาะ สำหรับการแพทย์มีสารประกอบที่ไม่ได้แปลหรือวัตถุที่สามารถป้อนได้ง่ายเป็นยาที่ไม่มีตัวระบุที่ประมวลผลเช่นออกซิเจน
“ มี SIG ที่ซับซ้อนที่ระบบ e-prescription ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อจัดการโดยค่าเริ่มต้นเช่นความถี่ที่ไม่ได้มาตรฐาน” เขาอธิบาย “การแพ้ไม่สามารถประมวลผลได้เสมอไปและอาจไม่เกี่ยวข้องกับการสั่งยาเช่น ‘ฝุ่น’ หรือ ‘โรคภูมิแพ้ตามฤดูกาล’ ด้วยความแตกต่างเหล่านี้เรารู้สึกตื่นเต้นเกี่ยวกับประสิทธิภาพที่อาจเกิดขึ้น
“ เมื่อเรานำ Drfirst AI มาใช้กับบัญชีมากขึ้นเราเห็นตัวชี้วัดประสิทธิภาพที่ดีขึ้นกว่าที่คาดไว้” เขากล่าวต่อ “เครื่องมือ AI ได้ประมวลผล 99% ของยา 85% ของ SIGs และ 96% ของการแพ้การป้องกันยาที่ไม่มีใครเทียบหรือไม่ถูกต้องเกือบทั้งหมดได้รับผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมและการปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้อย่างมาก”
เวลาเวิร์กโฟลว์เพิ่ม
ก่อนหน้ายาใด ๆ ที่ได้รับจาก NDC แบบเก่าหรือล้าสมัยไม่ได้ใช้ตัวระบุยาจากบทสรุปหรือยา OTC ที่อาจไม่ได้อยู่ในฐานข้อมูลยา แต่ต้องใช้ผู้ใช้ในการค้นหาและเลือกยาที่ถูกต้องด้วยตนเองในระบบ e-order เพื่อให้แน่ใจว่ายาที่ถูกต้อง เวิร์กโฟลว์นี้จะใช้เวลาประมาณ 15 วินาทีสำหรับผู้ใช้ที่มีประสบการณ์และการคลิกมากขึ้นในการทำงานผ่านซึ่งจะเพิ่มอย่างรวดเร็วเมื่อผู้ป่วยแต่ละรายมียาเฉลี่ยเจ็ดยา
“ เพิ่มเวลาที่จำเป็นในการเขียนตัวเองใหม่สำหรับยาแต่ละชนิดเมื่อเทียบกับการตรวจสอบเพียงแค่และเราลดเวลาในการกำหนดอิเล็กทรอนิกส์จาก 20 วินาทีต่อ e-prescription เป็นสองถึงสามวินาที” Faubion รายงาน “ เราพอใจมากกับผลลัพธ์เหล่านี้และการปรับปรุงเครื่องมือ AI นี้ทำให้ประสบการณ์ของผู้ใช้เวิร์กโฟลว์และข้อมูลของผู้ใช้
“ ในขณะที่เราได้เห็นผลลัพธ์ที่เป็นบวกมาก แต่ก็ยังมีการกระแทกและการปรับปรุงที่เราทำงานผ่านมาตั้งแต่ดำเนินการ” เขากล่าวเสริม “ในช่วงต้นของการดำเนินการลูกค้าของเรารายงานข้อผิดพลาด AI จำนวนหนึ่งและเราใช้ระบบการเลื่อนระดับอย่างรวดเร็วกับผู้ใช้ของเราและทีม Drfirst เพื่อให้แน่ใจว่าข้อผิดพลาดเหล่านี้ได้รับการแก้ไขอย่างรวดเร็วและไม่ซ้ำ”
Wise ยังได้เห็น Datavarians ในระดับบ้านพักรับรองพระธุดงค์เนื่องจากบางองค์กรใช้จดหมายด้วยตนเองหรือสร้างโพสต์ยาของตัวเองเมื่อเทียบกับคนอื่น ๆ ที่ติดอยู่กับรายการที่ดำเนินการล่วงหน้า ทีม Drfirst ได้ทำงานเพื่อปรับปรุงการรักษาเหตุผลของการกำหนดอิเล็กทรอนิกส์เนื่องจากเป็นสาขาที่ไม่ค่อยได้ใช้ในกรณีการใช้งานก่อนหน้านี้และการใช้งานนั้นแตกต่างกันอย่างชัดเจนแม้ในกลุ่มลูกค้าของ Wise
“ สิ่งนี้นำไปสู่การปรับปรุงมากมายรวมถึงการจัดการเหตุผลหลายประการที่อยู่ในรายการ” Fauion กล่าว “เมื่อเราทำงานร่วมกันเพื่อปรับปรุงการประมวลผลข้อมูลเรามีความยินดีที่จะเห็นผลลัพธ์ยังคงปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเมื่อเวลาผ่านไปและเมื่อมีการส่งข้อมูลเพิ่มเติมผ่าน AI”
ติดตามการโจมตีของ Bill ที่ LinkedIn: Bill Siwicki
e -mail เขา: [email protected]
การดูแลสุขภาพข่าวไอทีเป็นสื่อสิ่งพิมพ์ HIMS
ดูตอนนี้: เจ้าหน้าที่ AI ของเจ้านายจะต้องรับผิดชอบเป็นหลัก