Uute võimaluste kasutamine patsiendi hoolduse ja kaasamise jaoks on muutunud kaasaegse tervishoiu oluliseks osaks. Samuti parandab see haiguste ennetamist. Need, kes võtavad kiiremini vastu tervishoiuuuendusi - nii patsiendid kui ka arstid - näevad neid edusamme varakult kasu.
Lüngad elektrooniliste terviseandmete vastuvõtmisel
Elektroonilised tervisekaardid (EHR-id) on üha enam vastu võetud kogu Ameerika Ühendriikides, mis on kooskõlas 2009. aastal vastu võetud majandusliku ja kliinilise tervise seaduse (HITECH Act) tervishoiutehnoloogiaga.
Need õigusaktid näevad ette tervishoiutehnoloogia mõistliku kasutamise ja toetavad elektrooniliste terviseandmete rakendamist. Esialgu pakuti rahalisi soodustusi pakkujatele, kes kasutavad elektroonilisi tervisekahjustusi, ja ennustatakse, et nüüd oleks vastuvõtmise protsess lõpule jõudnud. Esialgse HITECHi seaduse kohaselt võivad tervishoiuorganisatsioonid, kes ei näita tänapäevase digitaalse tervisetehnoloogia olulist kasutamist pärast 2015. aastat, võimalikke trahve. Ent vastuvõtmise protsess on oodatust aeglasem, nii et 2014. aastal hakatakse kasutama ravikeskuste ja raviteenuste keskusi (CMS) teatas, et lapsendamisprotsessi 3. etapp oli 2017. aastani edasi lükatud. Eelmisel aastal sai elektrooniliste terviseandmete otstarbekas kasutamine kõigi pakkujate jaoks võimaluse. 2018. aastal tehti levitamisprotsessi 3. etapi rakendamine kohustuslikuks. Mõned rühmad nõudsid aga, et pakkujate ja tarnijate valmisolekut puudutavate probleemide tõttu lükatakse uuesti 3. etapp edasi.
Sellest hoolimata on elektrooniliste terviseandmete kasutamine märkimisväärselt suurenenud. Michael Furukawa ja tema kaasautorite poolt 2013. aastal läbi viidud uuring näitas, et 78 protsenti kontoripõhistest arstidest on nüüd kasutusele võtnud teatud tüüpi elektroonilise tervisekaardid. Vastuvõtmise määrad olid madalamad ühekordsete praktikantide ja mitte-esmatasandi eriarstide osas, mis näitab, et mõnes paigas on veel võimalik massiliselt vastu võtta.
Furukawa andmete analüüs näitas ka seda, et terviseteabeteenuste mõistliku kasutuselevõtt võib vähendada haiglates esinevaid kõrvaltoimeid, nagu ravivigad, üleannustused ja allergilised reaktsioonid. Furukawa ja tema kolleegid teatasid 2017. aastal ajakirjas Journal of American Medical Informatics Association avaldatud artiklis, et 20-protsendiline kõrvaltoimete vähenemine võib olla tingitud EHR-ide mõistlikust kasutamisest. See teave võib suruda rohkem haiglaid, et nad võtaksid kasutusele Euroopa tervisehäireid ja alandaksid arstide vastupanu, mis mõjutab endiselt tähenduslikku kasutamist.
Vastamata võimalused
Ehitiste täielikku kasutusele võtmata jätmine ei ole ainus väljakutse, mis takistab tervishoiu infrastruktuuri. Elektrooniliste terviseandmetega kogutud andmed on palju suuremat potentsiaali kui praegu kasutusel olevad andmed. Kui need süsteemid võimaldavad mitme teabeallika ühendamist, on nad paremini varustatud, et genereerida prognoosimisalgoritmid patsiendi ravivastuse kohta.
Mitmed uuringud katsid seda lähenemisviisi diabeedihoolduses. Kui EHR-id kombineeriti kliiniliste algoritmidega, näidati, et strateegia on praegusest praktikast parem. Isikuandmete kombineerimine prognoosi prognoosiga ületas varasemate meetodite efektiivsust.
See pakkus patsiendiinfo paremat tõlgendamist, samuti paremaid ravijuhendeid. Bostoni Harvardi Meditsiinikooli ja Harvardi Pilgrimi Tervishoiu Instituudi dr Michael Klompasi uurimusest selgus, et ka EHR-i andmed aitavad tuvastada rohkem diabeedihaigusi ja diskrimineerida 1. tüüpi ja 2. tüüpi diabeedi. Klompas ja tema meeskond usuvad, et seda uut tehnoloogiat saab rakendada automatiseeritud rahvatervise teenusena ning see võib aidata kaasa praktika juhtimisele ja patsientide värbamisele kliiniliste uuringute jaoks.
Tänapäevaste EHRide abil saab infot automaatselt kuvada ja pakkuda meditsiinilise meeskonnale asjakohaseid hooldus- ja ravijuhtimise juhiseid, mis on patsiendikesksed ja kohandatud konkreetse patsiendi jaoks.
Üks rahvastikupõhise ravirežiimi kriitika on see, et sekkumismeetmed, mis on kalibreeritud algväärtusega võrreldes, tuletatakse üldistustest elanikkonna kohta. Selline lähenemisviis on tuntud üksikisiku vajaduste alaharude või ülekompenseerimise kohta. Veelgi enam, standardiseeritud, kuid andmepõhine algoritm kindlustab, et isiku hoolduskava on tõenduspõhine ja loogiline. Juhised ja protokollid on pidevalt uuendatud, mis võimaldab kooskõlastatud ja järjekindlat hooldust vastavalt patsiendi unikaalsetele vajadustele. On ka olulisi tõendeid selle kohta, et elektrooniliste terviseandmete kombineerimine kliiniliste otsuste tugisüsteemidega (CDSS) võib muuta tervisekontrolli ja muundada kogutud andmed teovõimetuks teabeks.
Arvuti abistamine patsientidele
2015. aastal teatasid IBM ja CVS Health ühisettevõttena, et kasutada IBMi Watsoni arvuti tohutut prognoositavat analüütilist jõudu, et pakkuda CVS klientidele individuaalset hooldust. Partnerlus võimaldab CVSil paremini identifitseerida tarbijaid, kes võivad ohustada negatiivseid tervisemõjusid, ja seejärel pakkuda neile sobivaid teenuseid, mis suurendavad nende heaolu paranemist.
Memorial Sloan Kettering kliinikud kasutavad nüüd Watsoni Onkoloogiat, uut kognitiivse arvutustehnika süsteemi, et tõlgendada vähipatsientide kliinilisi andmeid ja leida parim ravi, mis põhineb aastatel salvestatud teadmistel ja teadustööl. See tähendab, et uusimad tõendid saavad kiiremini edasi liikuda onkoloogia kogukonnas ja parandada patsiendi hooldust. Lisaks võimaldab see ka ühe spetsialisti teadmiste laiendamist teisele. See võib tagada teile sama kõrge taseme hoolduse, sõltumata sellest, kes teie arst on. Konkureerijad kipuvad tõenäoliselt kiiresti muutma isikupärastatud patsiendi tervisega seotud andmete alusel prognoositavate elementide lisamise käiku, ning see on ainult alguses tehisintellekti kasutamise suurendamine rahva tervise parandamiseks. Partnerlussuhted selliste ettevõtete vahel nagu IBM ja meditsiini- ja farmaatsiaettevõtted võivad tagada, et uuendusi rakendatakse igapäevasele tervishoiule kiiremini.
Patsiendid, kes aitavad iseendale
Digitaalse tervisetehnoloogia pakutav teine suurepärane võimalus on patsientide kaasamise suurendamine. Patsiendid saavad nüüd oma terviseteavet vaadata, alla laadida ja juurde pääseda ning teha oma ravivõimaluste kohta teadlikke otsuseid. Michael Furokawa ja tema teadlaste meeskond leidsid, et arstid kasutavad oma patsientidega teabe jagamiseks järjest enam tehnoloogiat. Aastal 2014 kasutati 30 protsenti küsitletud arstidelt turvalist sõnumside suutlikkust ja 24 protsenti andsid regulaarselt patsientidele juurdepääsu oma terviseandmetele. Viimase aasta jooksul on see arv tõenäoliselt kasvanud ja potentsiaalselt suurenenud patsientide ja arstide koostöö.
Patsientide kaasamise kaudu tehnoloogia abil pidevalt kasutatakse uusi strateegiaid. Mercy - tervishoiuorganisatsioon, kellel on krooniliste haiguste leviku programmipaaride tehnoloogia oma tervishoiu treeneritega. Treenerid kasutavad tehnoloogiat, et aidata motiveerida patsiente isikliku algatusse võtma ja osalema oma enda hoolduses. Selles mõttes pole ainult tehnoloogia üksi vastus. Inimese ühendus aitab muuta suhtumist ja toetab positiivset käitumise muutumist, samas kui tehnoloogia võimendab seda efekti. Inimeste vaheline suhtlemine on tõenäoliselt jätkuvalt oluline tegur ja jääb määravaks tervisetulemuste edukuse osas, isegi kui tehnoloogia areng aitab meil paremini edendada paranenud heaolu kiirendamist ja suurendamist.
> Allikad
> Furukawa M, kuningas J, Patel V, Chun-Ju H, Adler-Milstein J, Jha A. Vaatamata olulistele edusammudele elektroonilise tervisekaardi vastuvõtmisel, on terviseteabe vahetamine ja patsiendi kaasamine endiselt madal kontoriseadmetes. Health Affairs , 2014; 33 (9): 1672-1679
> Furukawa M, kuningas J, Patel V. Arstide hoiakud seoses mõistliku kasutusega seotud EHR-i funktsionaalsuse hõlpsa kasutamisega. American Journal of Managed Care , 2016; 21 (12): E684
> Furukawa M, Spector W, Limcangco M, Encinosa W, Rhona Limcangco M. Tervislike infotehnoloogiate mõistlik kasutamine ja haiglaväliste kõrvaltoimete vähenemine. Ameerika meditsiinilise informaatikateaduse ajakiri , 2017; 24 (4): 729-736.
> Klompas M, Eggleston E, McVetta J, Lazarus R, Li L, Platt R. 1. tüüpi ja 2. tüüpi diabeedi automaatne avastamine ja klassifitseerimine elektrooniliste tervisekontrolli andmete abil. Diabeedihooldus . 2013; 36 (4): 914-921.