အီလက်ထရောနစ်ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်း

အီလက်ထရောနစ်ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းများနှင့် AI: ကောင်းကင်၌ပြုလုပ်သောပွဲ

အီလက်ထရွန်းနစ်ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းများ (EHRs) များသည် ထိရောက်ပြီး လူနာများထံ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ဝန်ဆောင်မှုများ လျင်မြန်စွာ ပေးပို့ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ သို့သော်လည်း EHRs ၏ ရည်ရွယ်ထားသော ရည်ရွယ်ချက်နှင့် လုပ်ငန်းတွင် ၎င်းတို့ အမှန်တကယ် လုပ်ဆောင်ပုံတို့ကြား လုံး၀ ချိတ်ဆက်မှု ပြတ်တောက်သွားပုံရသည်။ ကျန်းမာရေး မှတ်တမ်းစနစ် လည်ပတ်မှုနှင့်အတူ ပါ၀င်သည့် သင်ယူမှုမျဉ်းကွေးကြောင့်၊ ဒေတာ အပြန်အလှန် လုပ်ဆောင်နိုင်မှု၊ ၎င်းတို့ တည်ဆောက်ထားသည့် နည်းပညာနှင့် အခြားအရာများ၊ EHR ယနေ့ခေတ်တွင်ဖြေရှင်းချက်အများစုသည်တောင့်တင်းခိုင်မာသည်။

မသိသေးသူများအတွက်အစီရင်ခံစာတစ်ခုတွင်အမေရိကန်ရှိဆရာဝန်များသုံးစွဲခဲ့သည် ပိတ် to 16 မိနစ် လူနာတစ် ဦး အတွက် EHR လုပ်ဆောင်ချက်များ ၎င်းသည်အချိန်ကုန်ရုံသာမကကမောက်ကမလည်းဖြစ်သည်။ သို့သော်လည်း Artificial Intelligence (AI) မှအဓိကပံ့ပိုးပေးသောခေတ်မီဖြေရှင်းနည်းများနှင့်စက်သင်ယူမှုများသည် EHR များကိုပိုမိုထိရောက်မြန်ဆန်ထိရောက်စေရေးအတွက်ဤနေရာတွင်ကတိပြုထားသည်။

ဤပို့စ်တွင် AI သည် EHRs များ၏ အနာဂတ်ကို ပုံဖော်နေပြီး ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးသူများကို ကူညီပေးနေပုံကို ကြည့်ရှုပါမည်။ ဒါပေမယ့် အဲဒီမတိုင်ခင်မှာ အခြေခံကနေ စကြည့်ရအောင်။

EHR ဆိုတာဘာလဲ။

အီလက်ထရောနစ်ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းများသည်၎င်းတို့၏ ၀ န်ဆောင်မှုကိုလွယ်ကူချောမွေ့စေရန်ထိန်းသိမ်းထားသောသမားရိုးကျစက္ကူအခြေပြုကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအဖွဲ့အစည်းများ၏ဒစ်ဂျစ်တယ်အစဉ်အလာဖြစ်သည်။ ဒစ်ဂျစ်တယ်ဖြစ်သောကြောင့်လူနာမှတ်တမ်းများကိုပြန်လည်ရယူရန်၊ လူနာမှတ်တမ်းအကြောင်းအသေးစိတ်စီမံရန်၊ ဆေးခန်းများ၊ ဆရာ ၀ န်များ၊ ခွဲစိတ်ဆရာဝန်များ၊ ရောဂါရှာဖွေရေးစင်တာများနှင့်အခြားအရာများကဲ့သို့သက်ဆိုင်ရာသက်ဆိုင်သူများအကြားဒေတာများကိုမျှဝေရန်ပိုမိုလွယ်ကူသည်။

EHR များပါ ၀ င်သောအသေးစိတ်များကိုသင်ပိုမိုနားလည်ရန်ဤတွင်အမြန်စာရင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

  • လူနာအသေးစိတ်နှင့်ဆက်သွယ်ရန်အချက်အလက်
  • ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဌာနများသို့လူနာတစ် ဦး လာရောက်လည်ပတ်မှုဆိုင်ရာအချက်အလက်များ
  • မိသားစုသမိုင်း
  • ဓာတ်မတည့်မှုနှင့်တိကျသောဒြပ်စင်များနှင့်ဆေးဝါးများအပေါ်တုံ့ပြန်မှုများ
  • အာမခံအသေးစိတ်
  • နာတာရှည်ရောဂါများ (သို့) ဖြစ်လေ့ရှိသောရောဂါများအကြောင်းအသေးစိတ်
  • ယခင်ကခွဲစိတ်မှုများနှင့်ပတ်သက်သောအချက်အလက်များ

EHRs ၏အဓိကအကျိုးကျေးဇူးများ

မှတ်တမ်းများကို digitized လုပ်ထားသောကြောင့်ကျေးဇူးတင်ပါသည်၊ သူတို့သည်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးသူများအားများစွာအကျိုးကျေးဇူးများကိုပေးသည်။

Ehrs ၏အဓိကအကျိုးကျေးဇူးများ

  • လူနာအသေးစိတ်ကိုပြုပြင်မွမ်းမံခြင်းနှင့်မွမ်းမံခြင်းတို့သည်ပိုမိုလွယ်ကူလာသည်
  • ဆေးစာ၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်ဖော်ခြင်းနှင့်အစီရင်ခံစာများမှဒေတာများနှင့်အခြားအရာများကဲ့သို့လူနာနှင့်ပတ်သက်သောအချက်အလက်များကိုထပ်မံထည့်သွင်းသိမ်းဆည်းနိုင်သည်
  • အသေးစိတ်မှတ်တမ်းများနှင့်မှတ်တမ်းများကိုနောက်ထပ်လေ့လာသုံးသပ်ရန်ချိတ်ဆက်နိုင်သည်
  • သူတို့သည်ပိုမိုကောင်းမွန်သောလက်တွေ့ဆုံးဖြတ်ချက်များချမှတ်ရာတွင်ဆရာဝန်များကိုကူညီသည်
  • ကိုယ်ပိုင်ဆေးဝါးများနှင့်ကုသမှုနည်းလမ်းများအတွက်လမ်းခင်းပါ
  • မလိုအပ်သောအလုပ်များစွာနှင့်အခြားအရာများကိုအလိုအလျောက်ပြုလုပ်ပါ

ယင်းတို့သည် အားသာချက်များဖြစ်သော်လည်း အများစုမှာ စာရွက်ပေါ်တွင်သာ ရှိနေကြသည်။ ရည်မှန်းချက်များနှင့် အကောင်အထည်ဖော်မှုများကြား အကွာအဝေးသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် EHR များကို ထိရောက်မှုနည်းစေသည်။ သို့သော်လည်း AI ၏အစမှာ အာကာသအတွင်း လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဆိုင်ရာ ကွက်လပ်များနှင့် စိုးရိမ်ပူပန်မှုများကို တဖြည်းဖြည်းပြုပြင်ပြီး အကောင်းဆုံးသော လူနာစောင့်ရှောက်မှုနှင့် ဝန်ဆောင်မှုပေးအပ်ခြင်းအတွက် နည်းလမ်းကို ဖန်တီးပေးပါသည်။

AI နှင့် ML ပရောဂျက်များအတွက် အီလက်ထရွန်းနစ်ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်း (EHR) ဒေတာအတွဲများ

အီလက်ထရောနစ်ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းများကိုပုံဖော်ရာတွင် AI ၏အခန်းကဏ္ကိုလေ့လာကြပါစို့။

EHR များတွင် AI ၏အခန်းကဏ္

မလိုအပ်သောအလုပ်များကိုပြီးအောင်လျှော့ချပါ

AMA မှထုတ်ဝေသောအစီရင်ခံစာများ စာရွက်စာတမ်းများအပ်ဒိတ်လုပ်ခြင်း၊ အမှာစာများနှင့်လူနာအသေးစိတ်များ၊ ငွေတောင်းခံခြင်းနှင့်အခြားအရာများကဲ့သို့ထပ်တလဲလဲလုပ်ရသောအလုပ်များသည်သူတို့၏အချိန် ၅၀% နီးပါးကိုကုန်ဆုံးစေသည်။ ၎င်းသည်ဆရာဝန်များအားပိုမိုကောင်းမွန်သောလူနာစောင့်ရှောက်မှုနှင့်ရောဂါရှာဖွေခြင်းကိုမြှင့်တင်ရန်အချိန်ဖြုန်းခြင်းကိုသိသိသာသာလျော့နည်းစေသည်။

သို့သော် AI ဖြင့်၊ ဆေးခန်းသမားများသည် မလိုအပ်သောအလုပ်များတွင် သုံးစွဲရမည့်အချိန်ပမာဏကို လျှော့ချနိုင်သည် သို့မဟုတ် လုံးဝဖယ်ရှားပစ်နိုင်သည်။ ဒါက အဓိကအားဖြင့် တွန်းအားပေးတာပါ။ NLP မော်ဒယ်များ လက်ရေးမူနှင့် အသံမှတ်တမ်းများကို စာသားအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးပြီး ဆေးခန်းများမှ သက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ချောမွေ့စွာ အပ်ဒိတ်လုပ်ရန် ကူညီပေးသည်။

သက်ဆိုင်ရာလူနာများ၏တိကျသောထုတ်ယူမှု

ခွဲစိတ်မှုများ (သို့) ရောဂါရှာဖွေသည့်အခါကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ၀ န်ဆောင်မှုသည်အတတ်နိုင်ဆုံးလျင်မြန်သင့်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်မတော်တဆထိခိုက်မှုများကြောင့်လူနာများအရေးပေါ်လူနာများအားအရေးပေါ်လက်ခံသည့်အခါ၎င်းသည်အထူးအရေးကြီးသည်။ ထိုသို့သောအခြေအနေများတွင်ဆရာဝန်များ (သို့) အခြားကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပညာရှင်များသည်၎င်းတို့၏လူနာများနှင့် ပတ်သက်၍ သူတို့လိုအပ်သောအချက်အလက်အတိအကျကိုအလျင်အမြန်ပြန်လည်ထုတ်ယူနိုင်သင့်သည်။

ထိုအချိန်တွင်သူတို့သည်စာသားစာမျက်နှာများကိုလှန်။ သူတို့ဘာကိုရှာနေသည်ကိုရှာဖွေရန်မတတ်နိုင်ပါ။ AI သည်သက်ဆိုင်ရာအချက်အလတ်များကိုအတိအကျထုတ်ယူခြင်းအားဖြင့်ဤစိုးရိမ်မှုကိုပြင်ဆင်ပေးသည်။ များစွာသော cloud-based EHR portal များတွင်လူနာများအကြောင်းအသေးစိတ်အချက်များ၊ မှတ်စုများ (သို့) အချက်အလက်များရယူနိုင်ရန်ကူညီပေးသော abstractors များရှိသည်။

အကောင်းဆုံးကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစီမံခန့်ခွဲမှု

အလိုအလျောက်အလိုအလျောက်သည် EHR များတွင် AI ၏အဓိကအကျိုးကျေးဇူးတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာပမာဏများစွာရှိနေခြင်းသည်ရှုပ်ထွေးသောအလိုအလျောက်အကောင်အထည်ဖော်ရန်နှင့်ချောမွေ့စွာဆေးရုံစီမံခန့်ခွဲမှုအတွက်လမ်းခင်းရန်လုံလောက်သည်။

AI နှင့်အတူအိပ်ရာစီမံခန့်ခွဲမှု၊ ချိန်းဆိုမှုစီမံခန့်ခွဲမှု၊ တန်းစီခန့်ခွဲမှုတိုးတက်ရေး၊ ၀ န်ထမ်းများ၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းဆန်းစစ်ချက်များပါ ၀ င်သောအလိုအလျောက် AI modules များသည်အုပ်ချုပ်ရေးမှူးများအားခန့်မှန်းခြေများ၊ နေ့သို့မဟုတ်ရက်သတ္တပတ်အတွက်ခန့်မှန်းအချိန်ဇယားများ၊ လူနာသေဆုံးမှုနှုန်းများ၊ ပြန်လည်နာလန်ထူမှုနှုန်းများနှင့်ဆေးရုံစာရင်း ၀ ယ်ကွင်းဆက်များကိုစီမံခန့်ခွဲရန်ကူညီနိုင်သည်။

ပိုကောင်းတဲ့ Interoperability

လူနာများ၏ဒေတာသည် cloud ပေါ်တွင်ရှိနေသော်လည်း၊ ၎င်းတို့သည် အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ စံမမီသေးပါ။ အဖွဲ့အစည်းများနှင့် ဆေးရုံတစ်ခုတည်းရှိ အဖွဲ့များအတွင်း လူနာဒေတာများကို ဖော်မတ်ချခြင်း သို့မဟုတ် တင်ပြခြင်းတွင် ကွဲပြားမှုရှိပါသည်။ AI သည် EHR ၏ စံချိန်စံညွှန်းသတ်မှတ်ခြင်းကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး ဒေတာအပြန်အလှန်လုပ်ဆောင်နိုင်စေရန်အတွက် သက်ဆိုင်သူမည်သူမဆို ၎င်းတို့၏ ဦးဏှောက်မကွဲဘဲ ၎င်းတို့ရှာဖွေနေသည့်ဒေတာကို ပြန်လည်ရယူနိုင်သည်။

AI နှင့်စက်သင်ယူခြင်းပုံစံများသည်ဆေးမှတ်တမ်းစာရွက်စာတမ်းလုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကိုပြီးမြောက်စေနိုင်သည်၊ တိကျသောပုံစံဖော်ခြင်းကိုထိန်းသိမ်းထားသည်၊ ပြင်ပအရင်းအမြစ်များမှဒေတာအမြောက်အများကိုထုတ်ယူပြီးကူးပြောင်းသည်နှင့် EHR များနှင့်၎င်းတို့၏လုပ်ဆောင်ချက်များကိုပိုမိုချောမွေ့စေရန်ပိုမိုလုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

EHR များတွင် AI ကိုအကောင်အထည်ဖော်ရာတွင်စိန်ခေါ်မှုများ

Ei ကိုအကောင်အထည်ဖော်ရာတွင်အခက်အခဲများ EHRs များကိုပိုမိုကောင်းမွန်စေရန် AI ကိုအကောင်အထည်ဖော်ခြင်းသည် Herculean အလုပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အဖွဲ့အစည်းတိုင်းသည်ရှိပြီးသားလုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုကွက်လပ်များကိုပြုပြင်ရန်၊ ၎င်းတို့၏စီမံခန့်ခွဲမှုအလေ့အကျင့်များကိုစံသတ်မှတ်ခြင်း၊ ပါ ၀ င်သောသင်ယူမှုကန့်သတ်ချက်ကိုလျှော့ချရန်၊ မှန်ကန်သောနည်းပညာစုပုံများရှိသည်နှင့်ပိုမိုလုပ်ဆောင်ပါ။

ပြီးတော့ဒါတွေကအရာတွေရဲ့လည်ပတ်မှုဘက်မှာပဲရှိတယ်။ အကောင်အထည်ဖော်ဖို့နည်းပညာဘက်မှာလည်းရှိတယ်။ ဤအရာများပါဝင်သည်:

  • AI လုပ်ငန်းစဉ်များအတွက်လိုအပ်သောသိုလှောင်ခန်းကိုဖြန့်ကျက်။ အမြဲတစေထိန်းသိမ်းပါ
  • EHRs များတွင်လူနာများနှင့်တစ် ဦး ချင်းစီ၏လျှို့ဝှက်ဆုံးသောအချက်အလက်အချို့ပါ ၀ င်သောကြောင့်ဒေတာကိုအတတ်နိုင်ဆုံးလုံခြုံအောင်ထားပါ။
  • သက်ဆိုင်ရာ data တွေကိုအပြန်အလှန်အလုပ်လုပ်နိုင်အောင်လုပ်ပါ
  • ရှိပြီးသား (နှင့်အသစ်) HIPAA စည်းမျဉ်းများနှင့်စံနှုန်းများကိုလိုက်လျောညီထွေထိန်းသိမ်းပါ၊ ဒေတာလုံခြုံရေးနှင့်လုံခြုံရေးအဆင့်မြင့်မှုကိုအစဉ်အမြဲထိန်းသိမ်းပါ
  • အချက်အလက်ဖော်ထုတ်ခြင်းဆိုင်ရာအလေ့အကျင့်များနှင့်အခြားအရာများအားလိုက်နာမှုကိုဂရုစိုက်ပါ

Up ကိုအရှေ့ဥရောပ, တောင်အာဖရိက

EHR များတွင် AI ကိုအကောင်အထည်ဖော်ခြင်း၏အကျိုးကျေးဇူးများနှင့်စိန်ခေါ်မှုများသည်တူညီသောအလေးချိန်ကိုသယ်ဆောင်လာနိုင်သည်။ သို့ရာတွင်အကောင်းဆုံးသောအလေ့အကျင့်များနှင့်စီမံခန့်ခွဲမှုဆိုင်ရာဆုံးဖြတ်ချက်များအား ဖြတ်၍ အခက်အခဲများကိုလွယ်လွယ်ကူကူကျော်လွှားနိုင်သည်။ ပိုကောင်းပြီးပိုထိရောက်တယ် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ထိန်းသိမ်းထားသောအီလက်ထရောနစ်ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းများ၏အရည်အသွေးကိုမှီခိုအားထားရပြီး၎င်းကိုအောင်မြင်ရန်အဖြစ်နိုင်ဆုံးသောနည်းလမ်းများထဲမှတစ်ခုမှာ AI အကောင်အထည်ဖော်မှုများမှတဆင့်ဖြစ်သည်။

လူမှုဝေမျှမယ်