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数字化医疗的承诺显著改善,包括更高效和更个性化的护理以较低的成本,但它也给行业带来了挑战。值得注意的是,临床医生的报告要求,报道感到负担EHRs-responsibilities夺走他们的时间和关注患者。这些负担是如此重要,他们成为医生职业倦怠的主要原因。
临床医生的影响之外,电子健康档案在这里留下来。数十亿美元花在电子系统,医疗组织不可能远离这些投资。cio们现在关注的价值证明电子医疗纪录,让技术为临床医生工作。
这篇文章地址与电子病历临床医生往往坎坷的关系。它标识和负担,认为新流程和新一代如何分析平台可以作为受信任位置的医疗资源和增值所有参与卫生保健供给。世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测
在我住院医师培训,我工作的医院,开始实施的EHR医疗ICU。这种早期的EHR笨重而不与其他医院系统完全集成,如实验室。这意味着大量的手工工作临床notes文档。但是,尽管有这些EHR缺陷,我很快意识到技术将在未来的医疗保健中发挥关键作用。
首先,我看到了潜力消除低效率和错误发生在纸质的系统(例如,寻找图表、手写笔记和命令,复制实验室和命脉,破译字迹模糊的涂鸦,或等待hand-processed订单)。相反,与EHR,临床医生很容易输入和访问信息,导致更少的错误,更标准化的工作流程,改善病人护理。
我还记得,有一天技术做更多比取代纸。我想象,而不是白色外套口袋里装满小参考书抗生素和医学公式,电子医疗纪录会帮助我照顾我更好的照顾病人与智能系统内置的指南和提示根据我的病人的诊断和测试结果。这似乎是一个合乎逻辑的和受欢迎的想法,当我面对与日俱增的医学知识学习和保留。我不知道而不是做医生的生活容易,这个有前途的技术的一个主要原因全国医生职业倦怠的流行。
临床医生her引用众多原因导致倦怠和减少职业满意度和挫败的能力提供高质量的护理。以下5个负担是临床最常见的投诉:
临床医生必须花过多的时间看电脑或平板电脑屏幕和与病人。减少病人互动恶化了互动的质量,为临床医生显得冷漠和不知道病人的个人需求和关切。病人变成了旁观者的护理经验时,她应该是它的中心。
临床医生往往不能满足电子健康档案数据录入要求在正常的工作日和病人护理职责,必须完成报道任务业余的。日常工作下班后(“睡衣”)威胁工作与生活的平衡,作为临床医生难以单独的职业和个人生活中。24小时远程访问记录,它成为一种习惯,有时候一个期望,图表在个人时间。
许多临床医生找不到电子医疗纪录用户友好。他们经常看到整体电子医疗纪录与过时的低效的数据输入和存储平台接口,需要过多的鼠标点击执行应该简单的任务。世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测
而旨在提高医疗保健的质量,CMS质量措施有两个意想不到的副作用:
电子病历是昂贵的维护,培训员工所需的时间和精力在系统资源消耗。
2022卡塔尔世界杯赛程表时间解决EHR负担(如新兴技术和流程)承诺将EHR负担从医生通过宽松数据输入和简化数据。这将重新调整clinician-patient交互对病人和确保数据记录以一种有意义的方式:
临床医生花了年输入数据到他们的电子医疗纪录,但这些workflow-based系统不能有效地转换数据的好处除了简单的任务,如质量指标。此外,physician-entered数据代表了一小部分的个性化护理需要交付什么未来,随着社会经济和环境因素(健康问题社会决定因素)在决策因素更大。
日益analytics-driven医疗环境挑战医疗组织有效地摄取更多的数据为当前系统和目前临床医生以一种有意义的,及时的。我们看到更多类型的数据(如基因、社会决定因素),更多的数据源(例如,可穿戴传感器),和不同的数据时间需求(实时和近实时)。这增加了更大的数据量和深度需要使数据可操作的和有价值的临床医生和EHR真正的伙伴在他们的工作。
不幸的是,电子医疗纪录设计从一个特定的工作流和收集数据而不是从外部导入数据这个工作流。为了满足今天和明天的数据需求,医疗就需要一个更现代和复杂的数据平台。世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测这个平台必世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测须结合数据仓库的特点,临床数据仓库和健康信息交流(例如,健康催化剂®数据操作系统(DOS™))。世界杯葡萄牙vs加纳即时走地
一个分析平台,如DOS,帮世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测助卫生系统管理数据过载结合数据和消除壁垒。平台聚合世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测了不同的数据(如EHR,实验室、基因和社会经济数据),并允许预测和说明性的分析见解可用和可操作的临床医生。聚合数据回到临床工作流程,减少临床医生的地方必须登录访问关键的患者信息。通过关闭分析循环从认识到行动,分析平台显示治疗,结果,和成本类似病人临床医生的治疗。世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测数据变得现实和可行的临床医生,他们认为和应用护理健康数据的价值。
由于时间、金钱和其他资源投资于电子医疗纪录,他们留在这里。然而,随着电子病历的发展更好地使数字卫生目标与临床医师的经验,这些系统将工作smarter-providing正确的数据,在正确的时间,正确的modality-without为用户创造困难的工作。而继续努力减少医生的EHR文档负担,我相信显著改善使更好的病人护理将来自幕后分析;即下一代分析和机器学习在大型数据集(例如,基因组学、社会经济数据,国家指导方针,当地疾病模式、局部治疗模式和效率,和成本)将增加临床决策。工具和过程,这些见解智能和动态回工作流将让临床医生更关注病人,与信心,更好的数据帮助他们提供更好的照顾。
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