Yeni Dijital Sağlık Platformu, Hasta Verilerini Daha Akıllı Şekilde Kullanmak İçin Nasıl Yardımcı Oluyor?

16 Mayıs 2022

En yeni sağlık uygulamaları; sağlık koşullarını ve ilaç kullanımını izlemekten, tıbbi kayıtlara uzaktan erişim sağlamaya kadar her şeyi yapabilir hale geldi. Bu uygulamalar, klinisyenlerin hem klinik karar verme hem de hasta bakım süreçlerini iyileştirmelerine yardımcı olarak verimliliği artırmalarına izin vermeli.

Tek bir sorun var: Uygulamaları geliştirmek ve mevcut bir sağlık bilgi teknolojisi sistemine entegre etmek karmaşık, pahalı ve zaman alıcı bir süreç.

Essen Üniversite Hastanesi’nde radyolog ve Tıpta Yapay Zeka Enstitüsü’nde grup lideri olan Dr. Felix Nensa‘ya göre, bu zorluklar, sağlık hizmetlerinde yeni uygulama-tabanlı teknolojilerin geliştirilmesinde ve benimsenmesinde önemli gecikmelere ve sağlık sektörünün ihtiyaçlarıyla var olan teknolojilerin örtüşmemesine sebep oldu.

GE Sağlık, bu sorunu çözmeye yardımcı olmak için entegre bir yapay zeka (AI) motoruna sahip bir veri toplama platformu olan Edison Digital Health Platform‘u geliştiriyor.

Platform, birden fazla kaynaktan klinik verileri toplamak için tasarlandı. Gelişmiş analitik ve yapay zeka araçları sayesinde sağlık hizmeti sağlayıcıları, tarama ve teşhisten hastalık izleme ve operasyonlara kadar birçok süreçte bu platformu kullanabilir.

Bu teknoloji tasarımı, AI’ı iş akışına entegre ederken doktorların verileri iç görülere dönüştürmesine yardımcı olmak; böylece hastalarla daha fazla, elektronik tıbbi kayıtlarda (EMR) daha az zaman harcayabilmeleri gibi hasta bakımını etkileyen temel zorlukların çözülmesine yardımcı oluyor. Kısacası, Edison Dijital Sağlık Platformu, sağlık hizmeti sağlayıcılarının hasta merkezli bakıma odaklanmasını sağlamak için tasarlanıyor.

Dr. Nensa, bir hasta vakasını incelerken farklı beş sisteme bakmasını gerektiren bir sistemin doğru bir sistem olmadığını düşünüyordu ve Essen Üniversite Hastanesi’ndeki klinik ekip üzerinde anında etki bırakan bir hasta sağlığı panosu da dahil olmak üzere çeşitli uygulamalar geliştirdi. Bu uygulamaları kullanan bir travma cerrahı, tüm hasta bilgilerinin tek bir yerde bulunmasının zaman kazandıran doğası hakkında övgüler yağdırdı. Uygulamanın haberi hastanede hızla yayıldı.

Hasta kontrol paneli, veri toplamanın etkisini ve Edison Dijital Sağlık Platformu’nun odaklandığı birleşik operasyonel ve klinik hedefleri sergilemek için HIMSS (Healthcare Information and Management Systems Society)’de öne çıkacak kullanım örneklerinden sadece biri. Platform, GE Sağlık’ın, hastanelerin sağlık teknolojisini kullanma şeklini nasıl değiştirmeyi planladığının bir örneği olacak. Randevu, fatura ve diğer iş verilerine odaklanan diğer sağlık teknolojisi platformlarından farklı olarak Edison Dijital Sağlık Platformu’nun amacı hem operasyonel hem de klinik uygulamaları tek bir platformda etkinleştirmek.

Platform, açık uygulama programlama ara yüzlerini desteklemek için geliştiriliyor ve geliştiricilerin yeni dijital yetenekleri ölçeklendirmeleri için basit ve verimli yöntemler sağlıyor. GE Sağlık’ın hedefi, sağlık hizmeti sağlayıcılarının platformda kendi uygulamalarını oluşturmasına, GE Sağlık uygulamalarını satın almasına, üçüncü taraf uygulamaları satın almasına veya uygulamaları doğrudan platformda oluşturmak için üçüncü taraf uygulama geliştiricileriyle çalışmasına olanak tanımak.

Dr. Nensa, geliştiricilerin Edison Dijital Sağlık Platformu’nun satıcıdan bağımsız bir platform olarak tasarlandığını takdir edeceklerine inanıyor; çünkü bu, entegrasyona ayrılan kaynak ve zamandan tasarruf edilmesine yardımcı olarak faydalı uygulamaları klinik uygulamaya daha kolay getirmelerini sağlıyor.

Edison Dijital Sağlık Platformu, entegrasyon kolaylığına öncelik vererek, önceden entegre edilmiş uygulamaların mevcut iş akışlarını kesintiye uğratmadan klinik ve operasyonel karar verme üzerinde anında bir etkiye sahip olmasına yardımcı olmak için geliştiriliyor.

“Hassas tıp uygulamaları gerçekleştirmek ve her hastayı bir birey olarak tedavi etmek istiyoruz. Verileri kaçırırsak veya hastayla ilgili tam resmi göremezsek, bu yaklaşım başarısız olur.” diyor Dr. Nensa ve son olarak şunları ekliyor: “Tüm verilere erişilebilir durumdayken, onlara elimizden gelen en iyi tedaviyi sunmamıza gerçekten yardımcı olan klinik karar destek sistemlerini ve yapay zeka tabanlı uygulamaları uygulayabiliriz.”

Yorumlar

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.