医疗的最大障碍的互操作性

改善医疗卫生系统互操作性是当务之急,临床医生、患者,甚至议员。最新的来自政府努力解决互操作性国家卫生协调员办公室(ONC)发布了一份提出了互操作性和information-blocking规则2019年2月。ONC规则定义要求医疗保健提供者在数据共享和概述例外限制信息封锁。虽然这项立法方面的承诺,先前试图改进互操作性并没有因为的主要来源医疗数据-EMRs-produce非标准化,不同的数据。

而政府的推动健康信息交换(麻疹)开始于2009年的通道健康信息技术对经济和临床健康(高科技)行动,卫生系统围绕的焦点EMR应用而不是互操作性。今天,EMR应用广泛,几乎98%使用一个国家认证EMR的卫生系统。但每个数以百计的电子病历系统在今天使用自己的一套技术规范,临床术语,甚至独特的定制阻止真正的互操作性和跨系统的数据共享。

真正的障碍医疗互操作性

今天的电子病历系统,这些系统之间的互操作性的缺乏,表明医疗基本问题解决改进互操作性,包括术语标准化和规范化的数据标准。此外,医疗IT系统产生的数据量会加剧这些问题。

而EMR是由和单个提供商(Regenstrief研究所),目前大多数系统产生大量的数据,而缺乏必要的数据分析工具和集成。扩大供应商的数量、系统和数据源,记录很快变成了一组不同的低质量的数据提供者的不满和倦怠的主要因素。添加,其他来源的数据爆炸的衣物,移动电话和genomics-that加剧互操作性的问题。EMR系统没有设计集成数据从其他来源或管理数据,进行额外的集成工具必要的。

解决医疗互操作性的挑战

虽然最新的互操作性法规关注试图使它容易找到和交换病人数据跨多个组织和麻疹、立法缺乏精细打印处理病人匹配的挑战和积极实施时间几乎确保现有的互操作性问题(即扩散。更低质量的数据掩盖了关键或重要数据在一个病人的医疗记录)。病人过敏是一个这样的例子:麻疹经常收到相同的过敏列表来自多个供应商的多次EMR系统使用不同的标准(例如,每个编码RxNorm,snom)等)。有不同的表示相同的医学概念混淆供应商必须努力筛选和协调。

机器学习

一个答案的互操作性问题获得牵引是使用机器学习(毫升)和人工智能(AI)来筛选大量的低质量的数据。使用病人过敏列表上面的例子,有病人过敏列表在不同格式编码的使用不同的标准使ML更加困难和复杂的所有这些术语必须映射在一起一样。对于人工智能工作,供应商需要高质量的数据集训练和执行这些ML /人工智能模型。

区块链

虽然许多的医疗行业吹捧区块链作为医疗服务的互操作性问题的答案,其实际应用尚不清楚。区块链比特币,背后,底层技术是一个分布式总帐系统追踪交易在一个高度安全的系统。在医疗、区块链能让人看着病人的医疗记录了解和信任每一块数据的记录。区块链数据库设计为只读,不能被编辑或删除,可能防止欺诈与改变相关事务数据的永久记录。然而,防止欺诈的较低的医疗记录质量数据并没有帮助的情况下更好的互操作性。相反,卫生系统首先需要解决他们不同的成熟度水平时数据质量和治理。

在医疗组织花费宝贵的技术资源和美元区块链,他们需要修复的数据来源。而不是多个标准对数据和交换产品EMR制造商使用他们的游说力量或政府实体(例如,ONC)能够主导组织负责创建这些标准(例如,国内和HL7)——行业应该专注于开发一套术语,数据格式,交易更大的标准和更全面的病人健康数据集。这个病人健康数据集应该包括孕产妇、围产儿,心脏,健康问题社会决定因素的数据。不用搜索文本笔记围产期年龄或中风指数,供应商将对数据的访问将使用基于标准的术语和格式化的方式可以通过先进的分析ML /人工智能技术。反过来,这将使供应商更容易识别关键的信息不是关键数据。

一种解决方案,在源地址数据

进入世界杯葡萄牙vs加纳即时走地^®数据操作系统(DOS™),它结合了数据仓库的特点,临床数据存储库和麻疹在一个单一的、全面的技术平台。世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测DOS,数据保存在其原始格式保存源数据的神圣性,而不是将数据存储在不同的专有格式,DOS把不同的数据到一个单独的共享数据结构,高度规范化和标准化数据。DOS平台与电子世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测病历从数以百计的数据源和摄取数据提供即时的见解在临床工作流程。在分析的时候关心提高医疗质量。低质量数据可以减少任何分析测量的准确性,但它是更重要的保健、医疗决定在哪里。

把焦点拉回数据质量和标准化

虽然毫升等新技术和区块链承诺将医疗行业,他们不会解决互操作性的最大障碍。区块链的炒作将重点从围绕数据质量的现实问题,而毫升的价值依赖于高质量的数据集。医疗组织需要集中自己的时间和资源围绕创建高质量结构化、标准化,规范化数据以及病人数据的完整性,为真正改善医疗保健,互操作性铺平了道路。

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