इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड और एआई: स्वर्ग में बना एक मैच

आइए इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड को आकार देने में एआई की भूमिका का पता लगाएं।

ईएचआर में एआई की भूमिका

अनावश्यक कार्यों का निष्पादन कम करें

एएमए द्वारा प्रकाशित रिपोर्ट पता चलता है कि चिकित्सक अपना लगभग 50% समय दस्तावेजों को अद्यतन करने, ऑर्डर और रोगी विवरण दर्ज करने, बिलिंग और बहुत कुछ जैसे अनावश्यक कार्यों में बिताते हैं। इससे चिकित्सकों द्वारा रोगी की बेहतर देखभाल और निदान को बढ़ावा देने में लगने वाला समय काफी कम हो जाता है।

एआई के साथ, हालांकि, चिकित्सकों द्वारा अनावश्यक कार्यों पर खर्च किए जाने वाले समय को कम या पूरी तरह से समाप्त किया जा सकता है। यह मुख्य रूप से संचालित है एनएलपी मॉडल जो लिखावट और आवाज के रिकॉर्ड को पाठ में परिवर्तित करता है और चिकित्सकों को प्रासंगिक जानकारी को मूल रूप से अद्यतन करने में मदद करता है।

प्रासंगिक रोगी डेटा का सटीक निष्कर्षण

सर्जरी या बीमारियों के निदान के दौरान, स्वास्थ्य सेवा की डिलीवरी यथासंभव तेज होनी चाहिए। यह आपात्कालीन स्थिति के दौरान विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जब उदाहरण के लिए दुर्घटनाओं के कारण मरीजों को भर्ती किया जाता है। ऐसे मामलों में, डॉक्टरों या अन्य स्वास्थ्य देखभाल पेशेवरों को उपचार प्रक्रिया शुरू करने के लिए अपने रोगियों के बारे में आवश्यक सटीक जानकारी तुरंत प्राप्त करने में सक्षम होना चाहिए।

उस समय, वे पाठ के पृष्ठों को स्क्रॉल करने और जो वे खोज रहे हैं उसे खोजने का जोखिम नहीं उठा सकते। एआई प्रासंगिक जानकारी के सटीक निष्कर्षण के माध्यम से इस चिंता को दूर करता है। कई क्लाउड-आधारित ईएचआर पोर्टलों में वे एब्सट्रैक्टर होते हैं, जो पेशेवरों को किसी मरीज के बारे में विशिष्ट विवरण, नोट्स या डेटा प्राप्त करने में मदद करते हैं।

अनुकूलित स्वास्थ्य सेवा प्रशासन

ईएचआर में स्वचालन एआई के प्रमुख लाभों में से एक है। भारी मात्रा में डेटा की उपस्थिति ही जटिल स्वचालन को लागू करने और निर्बाध अस्पताल प्रबंधन का मार्ग प्रशस्त करने के लिए पर्याप्त है।

एआई के साथ, बिस्तर प्रबंधन, नियुक्ति प्रबंधन, रोस्टर विकास, स्टाफिंग, स्टाफ मनोबल और बहुत कुछ जैसी चिंताओं को आसानी से ठीक किया जा सकता है। भविष्य कहनेवाला विश्लेषण द्वारा संचालित स्वचालित एआई मॉड्यूल प्रशासकों को पुनः प्रवेश, दिन या सप्ताह के लिए नियुक्ति कार्यक्रम, रोगी मृत्यु दर, वसूली दर और यहां तक ​​​​कि अस्पताल सूची की आपूर्ति श्रृंखला का प्रबंधन करने में मदद कर सकते हैं।

बेहतर अंतरसंचालनीयता

हालांकि रोगियों का डेटा क्लाउड पर मौजूद है, फिर भी वे काफी हद तक मानकीकृत नहीं हैं। एक ही अस्पताल के भीतर संगठनों और यहां तक ​​​​कि टीमों में रोगी डेटा के स्वरूपण या प्रस्तुति में अंतर है। एआई ईएचआर के मानकीकरण को सक्षम कर सकता है और डेटा को इंटरऑपरेबल बना सकता है ताकि कोई भी हितधारक अपने दिमाग को तोड़े बिना उस डेटा को पुनः प्राप्त कर सके जिसकी वे तलाश कर रहे हैं।

एआई और मशीन लर्निंग मॉडल यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि नैदानिक ​​​​दस्तावेज़ीकरण प्रक्रियाएँ पूरी हो गई हैं, विशिष्ट स्वरूपण बनाए रखा गया है, बाहरी स्रोतों से थोक डेटा के बैच निकाले और परिवर्तित किए गए हैं, और ईएचआर और उनकी कार्यक्षमता को सुव्यवस्थित करने के लिए और भी बहुत कुछ किया जा सकता है।

ईएचआर में एआई को लागू करने में चुनौतियाँ

ईएचआर को अनुकूलित करने के लिए एआई का कार्यान्वयन एक अत्यंत कठिन कार्य है। प्रत्येक संगठन को कई मौजूदा परिचालन खामियों को ठीक करना होगा, अपनी प्रबंधन प्रथाओं को मानकीकृत करना होगा, इसमें शामिल सीखने की अवस्था को कम करना होगा, सही तकनीकी स्टैक रखना होगा और बहुत कुछ करना होगा।

और ये सिर्फ चीजों का परिचालन पक्ष है। कार्यान्वयन के तकनीकी पक्ष भी हैं। इसमे शामिल है:

• एआई प्रक्रियाओं के लिए आवश्यक भंडारण स्थान की तैनाती और लगातार रखरखाव करना
• डेटा को यथासंभव वायुरोधी और सुरक्षित बनाएं क्योंकि ईएचआर में रोगियों और व्यक्तियों के बारे में कुछ सबसे गोपनीय व्यक्तिगत जानकारी होती है।
• प्रासंगिक डेटा को इंटरऑपरेबल बनाएं
• मौजूदा (और नए) HIPAA नियमों और मानकों का अनुपालन बनाए रखें और डेटा गोपनीयता और सुरक्षा के उच्च स्तर को लगातार बनाए रखें
• डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन प्रथाओं के पालन आदि का ध्यान रखें

लपेटकर

ईएचआर में एआई को लागू करने के लाभ और चुनौतियाँ संभवतः समान महत्व रखती हैं। हालाँकि, सर्वोत्तम प्रथाओं और प्रबंधकीय निर्णयों में फेरबदल के माध्यम से चुनौतियों को आसानी से दूर किया जा सकता है। बेहतर और अधिक प्रभावशाली स्वास्थ्य सेवा बनाए रखे गए इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड की गुणवत्ता पर निर्भर करता है और इसे प्राप्त करने के सबसे प्रशंसनीय तरीकों में से एक एआई कार्यान्वयन है।