Ონკანის სისტემა: ოპტიმალური ამონახსნები

Პაციენტების უსაფრთხოების და კომუნიკაციის გაუმჯობესება ნებისმიერი სისტემის საშუალებით

Პაციენტების მოვლის პროცესში ნებისმიერი სისტემის მნიშვნელოვანი როლი

Თანამედროვე სამედიცინო ზარის სისტემა დღეს უკვე იმდენად გავრცელებულია, რომ ის უკვე იმ არხის როლს თამაშობს, რომელიც სამედიცინო დაწესებულებების მუშაობას უზრუნველყოფს. ბევრი დაწესებულების მიერ გამოქვეყნებული ეფექტურობის ანგარიშები აჩვენებს, რომ 10 გამოძახებიდან 8 პაციენტის მიერ სასწრაფო ზარი ნებისმიერი არასასწრაფო პროცედურის გარეშე გადაეცემა სამედიცინო პერსონალს ნახევარი წუთის განმავლობაში. იმ სიგნალების მიხედვით, რომლებიც მარტივი ურთიერთქმედების სიგნალებს წარმოადგენს, საუცხოოა ის, რომ ეს პლატფორმები მათ სამედიცინო თანამშრომლებისთვის სამუშაო გეგმებად გადააქცევენ. იმ სამედიცინო დაწესებულებებში, სადაც ეს ტექნოლოგია გამოიყენება, მედიკამენტების შეცდომით გამოწვევული შეცდომების რაოდენობა 20%-ით შემცირდა, რაც საუცხოოა სასწრაფო განყოფილებებში არსებული სიტუაციების მიხედვით. ძველი ანალოგური სისტემები არაფერს წარმოადგენენ იმ ტექნოლოგიებთან შედარებით, რომლებიც დღეს ხელმისაწვდომია IP ბაზირებული ამონახსნების სახით. ახალი სისტემები სიგნალებს პირდაპირ სამედიცინო თანამშრომლების ტელეფონებზე ან ტალღაზე აგზავნიან, ხოლო ძველი სისტემები სამართლიანად იმ ძველი გამაგზავნი სისტემებზე ყოფილა დამოკიდებული. მხოლოდ ეს ცვლილება გამოასწორა იმ გამოწვეული გადახრების პრობლემა, რომელიც სადეკორატივო სივრცეებში მიმდინარე პროცედურების დაგვიანებას უზრუნველყოფდა და რომელიც პასუხისმგებლობას უკვე პასუხისმგებლობის 25% წარმოადგენდა.

Გაუმჯობესებული უსაფრთხოების ფუნქციები: ვარდნის გამოვლენა, გულდასმით გამოტოვებული შეტყობინებები და შეუმჩნევარი მობილობის მართვა

Დღევანდელი სისტემები იყენებენ პროგნოზირების ანალიტიკას და სენსორულ ტექნოლოგიებს მაღალი რისკის შემცველი სიტუაციების მართვაში:

• Ვარდნის პრევენცია: Ხელოვნური ინტელექტი ანალიზის უკეთესობას ახდენს მოძრაობის შესახებ მონაცემების გამოყენებით, რათა გამოავლინოს არასტაბილურობა, რამაც შეამცირა გერიატრიული ვარდნები 27%-ით (AHRQ 2023)
• Შეუმჩნევარი მობილობის მართვა: Გეო-საზღვრების შეტყობინებები გაიაქტიურდება, როდესაც დემენციის მქონე პაციენტები შეზღუდულ ზონებთან მიახლოვდებიან
• Საწოლიდან აღდგომის მონიტორინგი: Სარკინო სენსორები აწონასწორების ცვლილებებს ამჩნევს პაციენტის აღდგომამდე 8–12 წამით ადრე, რაც საშუალებას იძლევა დროულად ჩაერთოს მკურნალობა

EHR-ებთან ინტეგრირებული, ეს ფუნქციები თვითობლივად ასახავს ინციდენტებს და უზრუნველყოფს საერთო კომისიის უსაფრთხოების სტანდარტებთან შესაბამისობას.

Პაციენტების კმაყოფილების გაუმჯობესება სწრაფი კომუნიკაციის საშუალებით

Როდესაც საავადმყოფოები ორმხრივი კავშირგაბმულობის სისტემებს ახორციელებენ, მათ ხშირად აღენიშნებათ HCAHPS ქულებში დაახლოებით 34 პროცენტიანი გაუმჯობესება. რატომ? რადგან პაციენტებს ნამდვილად შეუძლიათ თავიანთი საჭიროებების გამოხატვა, მაგალითად, ვისაუბროთ იმაზე, რომ ვინმე ამბობს: „მართლაც ამ წუთიდან წყალი მჭირდება“, ნაცვლად იმისა, რომ უბრალოდ დააჭირონ ღილაკს, რომელიც გაუგებარ სიგნალებს აგზავნის. სისტემის სამუშაო დაფები საშუალებას გაძლევთ დააკვირდეთ ყველაფერს გადაჭრილი პრობლემებიდან დაწყებული და ყურადღების მომთხოვნი საკითხებით დამთავრებული, რამაც დაგეხმარებათ დაახლოებით 40 პროცენტიანი პრობლემების ამოხსნაში, სადაც პაციენტები თავი უყურადღებოდ და მოუხერხებლად გრძნობდნენ. ასევე გავისაუბროთ მობილური ინტერფეისების შესახებ. ამ სისტემების საშუალებით ნurseები შეძლებენ მოწვევებზე თითქმის მყისიერად პასუხის გაცემას, რაც შეამცირებს პაციენტების სტრესს დაახლოებით 22 პროცენტით, შედარებით ძველი ტიპის ნათურებსა და ბევრად გასაგებად და შესამჩნევად საჭირო დროზე გამომწვილი ხმების შესახებ.

Სატელეკომუნიკაციო, IP-ბაზირებული და IoT-ინტეგრირებული nurse call ტექნოლოგიები

Თანამედროვე სამედიცინო ნიშნულების სისტემები გადაიქცნენ ინტელექტუალურ პლატფორმებში, რომლებიც იყენებენ სადენის ქსელებს, IP-კომუნიკაციას და IoT ინტეგრაციას რეაგირების დროის გასაუმჯობესებლად, ხარჯების შესამცირებლად და უსაფრთხოების გასაუმჯობესებლად მთელი მომსახურების სფეროში.

Სამედიცინო ნიშნულების სისტემების ევოლუცია: ანალოგიდან IP-საშუალებით და სადენის პლატფორმებზე

Ძველი სასწორი ანალოგური სისტემებიდან IP-ის ბაზაზე დამყარებულ ინფრასტრუქტურაზე გადასვლამ საოპერაციო სამსახურების კომუნიკაციის მეთოდები სასწორად შეცვალა. მაშინ, როდესაც ყველაფერი გამოძახების ღონის და არასასიკვარ გამოშვების სისტემებზე იყო დამყარებული, ინფორმაციის გადაცემა ნელი და არაეფექტური იყო. ახლანდელი უსადენო ტექნოლოგიების საშუალებით, სამსახურების თანამშრომლები მობილურ ინფორმაციებს იღებენ მათ მოწყობილობებზე, შეძლებენ რეალურ დროში დააკვირდნენ სად არიან თანამშრომლები და საქმეები უფრო გონივრულად გადაიმისამართება. წინა წელს ჩატარებული კვლევების მიხედვით, ეს ახალი სისტემები საშუალოდ პასუხის დროს 40%-ით ამცირებს. გარდა ამისა, საავადმყოფოები დაახლოებით ნახევარი ინსტალაციის ხარჯების დაშვებას ახერხებენ, რადგან ყველაფერი ღრუბელზე მუშაობს და არა ძვირად ღირებული მოწყობილობების საჭიროება.

Გონივრული საავადმყოფოს ინტეგრაცია IoT-ისა და სენსორული ტექნოლოგიების საშუალებით

Როდესაც სამედიცინო გამოძახების სისტემები კავშირდება გონივრულ საწოლებს, ჩაცმულ მოწყობილობებს და გარემოს მონიტორინგის ხელსაწყოებს, ისინი ქმნიან პასუნდაბულ მომსახურების ქსელებს, რომლებმაც ნამდვილად შეიძლება გამოიწვიოს ცვლილება. გამოკვლევის მიხედვით, რომელიც გამოქვეყნდა ბოლო წელს, ჰოსპიტალებში, სადაც გამოიყენებოდა IoT ამონახსნები, ხელახლა შეყვანის მაჩვენებელი თითქმის ნახევრად შემცირდა (დაახლოებით 44%) და დახარჯული იყო დაახლოებით 10 მილიონი დოლარი ექსპლუატაციის ხარჯებზე პირველი ექვსი წელის განმავლობაში მხოლოდ იმ პაციენტებისთვის, რომლებსაც სჭირდებოდა გრძელვადიანი მოვლის მართვა. სისტემა მუშაობს ავტომატურად რისკის აღმნიშვნელი სიგნალის გაშვებით, როდესაც რამე მიდის არასწორად – მაგალითად, თუ ვინმეს სისხლში ჟანგბადის დონე იწყებს საფრთხის წარმოქმნას ან ბოლო დროს არ იმოძრავა საკმარისად – ასე რომ თანამშრომლები შეძლებენ სწრაფად ჩარევას სანამ მდგომარეობა გადაიზარდება სრულყოფილ ავარიაში. ბევრი დაწესებულება უკვე იხილავს ამ სარგებელს პირველი ხელის შეხებით.

Უსწყისო კავშირი შენობის მართვასა და კლინიკურ სისტემებთან

Სისტემების სინქრონიზება HVAC-თან, სანთლის სისტემებთან და EHR პლატფორმებთან ერთად საშუალებას გვაძლევს დავაგრძნილოთ სამუშაო პროცესები. მაგალითად:

• Ოთახის დასახლების სენსორები ადაპტირებს განათებას კოდი ბლუ მოვლენების დროს
• Მედიკამენტების გამშვები სისტემების ინტეგრირება ახარებს მედიკოსებს დანიშნული დოზების შესახებ
• Ვარდნის აღმოჩენის მოდულები მუქდება სადეკორატივო ნათურებს გადაშლის პროფილაქტიკის მიზნით

Სისტემებს შორის კავშირი ამცირებს ყველა სამუშაო პროცესს, ასე რომ მედიკოსები პირდაპირ უთმობენ დროს პაციენტებს იმის მიხედვით რიცხვით ხუთიდან ოთხ საათს. უსაფრთხოება კვლავ მნიშვნელოვანია. წამყვანი საავადმყოფოები ახლა ხორციელებენ იმას, რასაც უწოდებენ ნულოვან ნდობას დასაცავად მედიკამენტური ინფორმაციის დაცულობის დასაცავად მათ დაკავშირებულ ქსელებში. ავიღოთ ვარდნის აღმოჩენის ტექნოლოგია. ეს სისტემები ამცირებენ ხანდაზმული მოსახლეობის დაზიანებებს საშუალოდ ორი მესამედით სამშობიარო სახლებში. როდესაც საავადმყოფოები უკავშირდებიან საავარიო გამოძახების ღილაკებს სხვა ინტელექტუალური შენობის ფუნქციებთან, ეს ხდის ყველაფერს უფრო უსაფრთხოს და უფრო მშრალს ყოველდღიურ სამუშაო პროცესებში.

Ხელოვნური ინტელექტი და პროგნოზირებითი ანალიტიკა მედიკოსების გამოძახების სისტემებში

Ხელოვნური ინტელექტის საშუალებით დამზადებული მონიტორინგი და რეალურ დროში გაფრთხილება

Ხელოვნური ინტელექტის მიერ გაძლიერებული ექიმების მომწვევი სისტემები ამ დროს დამუშავებენ სხვადასხვა ტიპის იმ მონაცემებს, რომლებიც მოდის ტაცის მოწყობილობებიდან, სენსორებით დაკომპლექტებული საავადმყოფო საწოლებიდან და სხვადასხვა ბიომეტრიული მონიტორინგის ხელსაწყოებიდან. ტექნოლოგია სინამდვილეში ადრეულად ავლენს გაფრთხილების ნიშნებს, ვიდრე ტრადიციული მეთოდები. მაგალითად, ის ადრეულად ავლენს პრობლემებს, როგორიცაა გულის არითმია ან ჟანგბადის დონის დაცემა დაახლოებით 42 პროცენტით უფრო სწრაფად, როგორც იყო გამოქვეყნებული წელს Frontiers in Medicine-ში. ასეთი სისტემების ელექტრონულ ჯანმრთელობის ჩანაწერებთან დაკავშირება სხვა უპირატესობასაც ქმნის. ისინი ავლენენ მაშინ, როდესაც პაციენტის მდგომარეობა არ ემთხვევა მის სამედიცინო ისტორიაში ჩაწერილ მონაცემებს, რაც ეხმარება ექიმებს მოქმედებაში შესვლაში სიტუაციის გაუარესებამდე.

Პროგნოზირების ანალიტიკა პროაქტიული პაციენტების მოვლისთვის

ML მოდელები ანალიზს უწევს წარსულ ჩანაწერებს მიმდინარე ინფორმაციასთან ერთად, რათა გამოავლინოს პაციენტების მდგომარეობის გაუარესების ნიშნები და საშუალება მისცეს ჰოსპიტალებს თანამშრომლების მომზადებაზე პრობლემების გამკვეთი გაუარესებამდე. გამოკვლევების მიხედვით, რომლებიც გამოქვეყნდა წინა წელს, ზოგიერთი ასეთი სისტემა შეძლებს დაახლოებით რვა საათით ადრე წინასწარ გამოავლინოს ვარდნების შესაძლობა, რასაც მოძრაობის მაჩვენებლებისა და მედიკამენტების მიღების ანალიზის სიზუსტით 89 პროცენტამდე ახლავს. ასეთი გონივრული ალგორითმები მხოლოდ პროგნოზებს არ აგებენ, არამედ დახმარებას უწევს პრიორიტეტების დადგენაში, გადასცემს მნიშვნელოვან გაფრთხილებებს უახლოეს მედიკოსს მის მდებარეობის, კვალიფიკაციისა და დატვირთულობის გათვალისწინებით. ჰოსპიტალებში, სადაც ტესტირება მიმდინარეობდა, განყოფილებებში საგანგებო მდგომარეობებში რეაგირების დრო დაეცა დაახლოებით მესამედით.

Ავტომატური გაფრთხილებები და კლინიკური გადაწყვეტილებების მხარდაჭერის ინტეგრაცია

AI-გაძლიერებული პლატფორმები ხელით იწყებს:

• Სეფსისის ინტერვენციის პროტოკოლები
• Მედიკამენტების საწყისი ჩამონათვალი ახალი სიმპტომების გაჩენისას
• Პროცედურების გამართვა უგულებელყოფილი გაფრთხილებების შემთხვევაში

Ინტეგრირებული კლინიკური გადაწყვეტილების მხარდაჭერის ინსტრუმენტების საშუალებით პაციენტების ანამნეზის და სიცოცხლის გაფრთხილებების ურთიერთგადატრიალებით, ეს სისტემები ამცირებს მცდარ სიგნალებს 57%-ით მემკვიდრეობით გადმოცემული სისტემების შედარებით

Ინოვაციებისა და საიმედოობის დარწმუნება

Იმის გამო, რომ ხელოვნური ინტელექტი იწვევს შემართების სიზუსტის შესახებ შემაშფოთებელ საკითხებს, თანამედროვე სისტემები შეიცავს კლინიკური დასაბუთების მართვის პროცედურებს, სადაც ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული რეკომენდაციები ხდება განხილული სპეციალისტების მიერ მოქმედებამდე. საუკეთესო საავადმყოფოები შეინარჩუნებენ ხელით გადატვირთვის პროტოკოლებს და მუდმივ სწავლებას, რათა უზრუნველყოთ ადამიანური განაზღაურების მნიშვნელობა მნიშვნელოვანი გადაწყვეტილებების მიღებაში

Ინტეგრაცია EHR-თან, მობილურ აპლიკაციებთან და ტაცის მოწყობილობებთან

Ექიმების ზარის სისტემების სინქრონიზება ელექტრონულ ჯანმრთელობის ჩანაწერებთან (EHR)

Როდესაც ჯანმრთელობის დაცვის სისტემები პირდაპირ უკავშირდებიან EHR პლატფორმებს API-ების გამოყენებით და აკვირდებიან HL7 სტანდარტებს, ისინი უსვევენ მედიკამენტების, პაციენტთა ალერგიებისა და მკურნალობის გეგმების შესახებ მნიშვნელოვან ინფორმაციას უსაშინაოდ. გასული წელს Healthcare IT News-ის მონაცემების მიხედვით, სისტემების ასეთი სინქრონიზაცია დაახლოებით 32 პროცენტით ამცირებს დოკუმენტაციის შეცდომებს. ექიმები და მედსესხურები საჭირო ინფორმაციას მიიღებენ დახმარების საგანგებო სიტუაციებში, ვინაიდან ყველა საკლინიკო დეტალი ერთი დაწკაპებით ხელმისაწვდომია. საავადმყოფოებმა ასევე შენიშნეს ერთი საინტერესო ფაქტი - თანამშრომლები უფრო იშვიათად ატყუებენ მნიშვნელოვან გაფრთხილებებს. ეს მოხდება იმიტომ, რომ ახალგაზრდა მოწვევის სისტემები ახლა აჩვენებენ EHR ინფორმაციას გაფრთხილების ღილაკების გვერდით, რაც მნიშვნელოვნად ამარტივებს მომზადებულთა შესაბამისად რეაგირებას.

Მობილური აპლიკაციები საშუალებას აძლევს თანამშრომლებს მიიღონ შეტყობინებები და დაკოორდინირდეს მკურნალობის პროცესში

Სამედიცინო დაწესებულებებისთვის შექმნილი მობილური აპლიკაციები გადაიტანს ტრადიციული infermieris გამოძახების სისტემებს პირდაპირ თანამშრომლების სმარტფონებზე. ასეთი სახის ინტელექტუალური აპლიკაციები მუშაობს იმით, რომ განსაკუთრებული ალგორითმის გამოყენებით გააზრებულად გადასცემს შეტყობინებებს, განსაზღვრავს თითოეული თიმის წევრის მდებარეობას და კვალიფიკაციას. უსაფრთხო შეტყობინებების ფუნქცია საშუალებას აძლევს ყველას ერთ გვერდზე დარჩეს, განსაკუთრებით დაბრუნებულ დროებში. ბოლო 2024 წლის ანგარიში აჩვენებს, რომ იმ საავადმყოფოებში, სადაც გამოიყენება ადგილმდებარეობაზე დამოკიდებული შეტყობინებების სისტემა, რეაგირების დრო დაეცა დაახლოებით 40%-ით. აპლიკაციების კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი უპირატესობა არის მენეჯერის პანელთან პირდაპირი დაკავშირება, რაც ხელს უწყობს მენეჯერებს და უზრუნველყოფს დეპარტამენტებში მიმდინარე პროცესების სრულ ხილულობას, რაც საშუალებას აძლევს უკეთ გადაწყვიტონ თანამშრომლების დანიშნულებასთან დაკავშირებულ საკითხებს სამუშაო გრაფიკის შეცვლის ან გაუთვალისწინებელი მოვლენების დროს.

Პიროვნული ტაროს საშუალებებთან თავსებადი და ხმით აქტივირებადი ამონახსნები სხვადასხვა სამედიცინო პირობებში

Ახალგაზრდული სისტემები მხარს უჭერს სამედიცინო დამაგრებად ნივთებს და გარემოცვლილ ხმის ინტერფეისებს, რაც აუმჯობესებს ხელთახვებას იმ პაციენტებისთვის, რომლებსაც აქვთ მობილურობის ან კოგნიტიური შეზღუდვები. მნიშვნელოვანი სიახლეები შედის:

Ჩაცმადი ტიპი	Შეგროვებული მონაცემები	Კლინიკური გამოყენება
Გონივრული მანჩეტები	Სულის ტალღა, მობილურობა	Დაცემის რისკის შეფასება
Ბიო-გამტარი დასახლებები	Სუნთქვის განაკვეთი	Ოპერაციის შემდგომი მონიტორინგი
Ხმით აქტივირებული ბეჭედები	Ხმით სამართავი ბრძანებები	Უფროსი ასაკის პირებისთვის ხელმისაწვდომობა

Ხმით აქტივირებული ინტერფეისები უზრუნველყოფს ხელის უფასო დახმარების მოთხოვნას და საშუალებას აძლევს პერსონალს გააკეთოს გაფრთხილებების დადასტურება ინტელექტუალური დინამიკების საშუალებით — განსაკუთრებით სასარგებლოა იზოლირებული სამედიცინო საათებისთვის. გამოძიების მიხედვით, ტექნოლოგიების ერთიანი სისტემის გამოყენების შემთხვევაში პრევენციული უსასურველი მოვლენები 28%-ით მცირდება.

Გამოყენება საავადმყოფოებში, უფროსი ასაკის პირების მოვლაში და სახლის პაციენტების მონიტორინგში

Ჩვენ ვხედავთ, რომ სამედიცინო სფეროში ტექნოლოგიური ინტეგრაციები ყველგან ხდება. ახლა უკვე საავადმყოფოებში არის საწოლიდან გასვლის შესახებ ინფორმაციის სისტემები, რომლებიც პირდაპირ დაკავშირებულია ელექტრონულ ჯანმრთელობის ჩანაწერებთან ხარობის მონიტორინგისთვის. სახლებში მოხუცების მომსახურების დროს თანამშრომლები ადგენენ დემენციით დაავადებული მკვიდრების ადგილმდებარეობას ტარობის მოწყობილობების საშუალებით. სახლის ჯანდაცვის კომპანიებიც კი საკმაოდ გონივრულად მოქმედებენ, იყენებენ ტელემედიცინის პლატფორმებს პაციენტების სიცოცხლის ნიშნების შესამოწმებლად მანძილიდან. ეს მიდგომა ამცირებს საავადმყოფოში ხელახლა შესვლებს ქრონიკული დაავადებების გამო დაახლოებით 15-20%-ით, მაგრამ ზუსტი რიცხვები განსხვავდება დაწესებულებებს შორის. ნამდვილად მნიშვნელოვანი ცვლილება ხდება მაშინ, როდესაც სამედიცინო IoT მოწყობილობები ერთმანეთთან კავშირში შედიან. წარმოიდგინეთ ასე: ექიმები საავადმყოფოში შეძლებენ ვიზუალურად დააკვირდნენ ადამიანს, რომელიც სახლში გამოჯანმრთელებას უტაცებს ამ ციფრული დაფების საშუალებით, რათა დარწმუნდნენ, რომ ვიზიტებს შორის არაფერი მოხდება.

Კლინიკური სამუშაო პროცესების ოპტიმიზაცია და განხორციელების გამოწვევების преодоление

Გონივრული შეტყობინების სისტემები სწრაფი რეაგირების და ეფექტური inferმერების განაწილებისთვის

Გამჭვირვალე გაფრთხილების სისტემა მუშაობს იმ ინფორმაციის დალაგებით, რომელიც მიუთითებს პრობლემის სიმძიმეზე, რამაც სამედიცინო ტექნოლოგიების მიმოხილვის მონაცემების მიხედვით შეამცირა საავარიო რეაგირების დრო დაახლოებით 40%-ით საავადმყოფოს ტრავმატოლოგიის განყოფილებებში წელზე უკან. ყველასთვის გაფრთხილების გამოშვების ნაცვლად, ეს შეტყობინებები პირდაპირ იმ ადამიანებისთვის გადაიგზავნება, რომლებიც ნამდვილად თავისუფალნი არიან მათი მოსაგვარებლად მათ ტელეფონების ან პლანშეტების საშუალებით. მოვიყვანოთ დაცემის გამოვლენა მაგალითად. როდესაც ვინმე დაცემს პაციენტის სათადარიგოში, გაფრთხილება გადაიგზავნება უახლოეს მედიკოსს, რომელმაც შეიძლება დაუყოვნებლივ მოუპასუხოს. გამოცდებმა აჩვენა, რომ ეს ხდება დაახლოებით 2.3-ჯერ უფრო სწრაფად ძველი მეთოდების შედარებით, რომლებსაც ადრე იყენებდნენ, სანამ საავადმყოფოებში ინტელექტუალური ტელეფონები ასე გავრცელდებოდა.

Შემთხვევის ანალიზი: 300 საწოლიანი საავადმყოფოს რეაგირების დროის შემცირება

Ერთ-ერთმა რეგიონულმა საავადმყოფომ დაახლოებით 27%-ით შეამცირა საშუალო რეაგირების დრო, როდესაც გამოიყენა ხელოვნური ინტელექტის საშუალებით მოძრავი nurses ზარის სისტემა. ისინი გამოიყენებდნენ საწოლიდან გასვლის სენსორებს თანამშრომლების ადგილმდებარეობის სისტემის კომბინაციას, რამაც შეამცირა უარყოფითი ზარების რაოდენობა 12%-დან 3%-მდე ნახევარი წელიწადში. შედეგები საშინლად კარგად გამოვიდა - პაციენტების ვარდნები 20%-ით შემცირდა, ხოლო HCAHPS კომუნიკაციის ქულები 35 ქულით გაიზარდა. თანამშრომლებმა პაციენტებისგან უკეთესი უკუგვებით მიიღეს, რადგან ექიმები უფრო სწრაფად უპასუხებდნენ დახმარების საჭიროების შემთხვევაში.

Ინტეგრაციის გამოწვევები ძველი სისტემებით და ყურადღების დაკარგვის შემცირება

Მხოლოდ საავადმყოფოების 42%-მა მოუწოდა სრული ინტეგრაციის წარმატება nurses ზარის-EHR-ის შესახებ (2023 წლის ჯანდაცვის ტექნოლოგიების განთავსების გამოკვლევა), თუმცა ახალი შუაში არსებული ამონახსნები ახლა უკავშირდება ძველ მოწყობილობებს და ახალ იპ პლატფორმებს. ყურადღების დაკარგვის შესამცირებლად - რაც ახლოებით კრიტიკული დახმარების 78% ეხება - წამყვანი სისტემები:

• Ავტომატურად ამაღლებს უპასუხო უკვე დადასტურებულ შეტყობინებებს
• Არაარსებითი შეტყობინებების ფილტრაცია მომხმარებლის მიერ დაყენებული ზღვრების საშუალებით
• Შეტყობინებების ანალიზისთვის ერთიანი დაფების მიწოდება

Ადამიანური ზედამხედველობის შენარჩუნება ავტომატიზებული inferის გარემოში

Მიუხედავად იმისა, რომ ავტომატიზაციის ტექნოლოგიებში ბოლო წელს მნიშვნელოვანი პროგრესი მოხდა, უმეტესობა საავადმყოფოს ადმინისტრატორების ამ მნიშვნელოვანი სისტემების ხელში ადამიანის კონტროლის შენარჩუნებას სურს. ნინგვის ეგზეკუტიური ცენტრის 2023 წლის კვლევის მიხედვით, დაახლოებით 92 პროცენტი მათგანი ფიქრობს, რომ მნიშვნელოვან შემთხვევებში საჭიროა ხელით შემოწმება. სპეციალისტები სიცოცხლის შენარჩუნებასთან დაკავშირებული ნებისმიერი მოქმედების წინ საჭიროებს ორმაგ დადასტურებას, ასევე სისტემის დიაგნოსტიკური შემოწმებას საათში ერთხელ, როდესაც საავადმყოფო ყველაზე მაღალ დატვირთვაზე არის. ასევე არსებობს ზრდადი დამტკიცება, რომ კომპიუტერული პროგნოზების და ნინგვის გამოცდილების ამონაგები უკეთეს შედეგებს იძლევა. კვლევები აჩვენებს, რომ ასეთი ჰიბრიდული მიდგომები 15 პროცენტული წერტილით უკეთ მუშაობს მანქანების მიერ ავტომატურად მუშაობის შედარებით.

Ხშირად დასმული კითხვები

Რა არის სამედიცინო ზარის სისტემები?

Სამედიცინო ზარის სისტემები არის დამახასიათებელი ტელეკომუნიკაციების სისტემები, რომლებიც გამოიყენება საავადმყოფოებში პაციენტებსა და ჯანდაცვის მომწოდებლებს შორის კომუნიკაციის გასაუმჯობესებლად, რათა უზრუნველყოთ პაციენტების საჭიროებებზე დროული და ეფექტური რეაგირება.

Როგორ ინტეგრირდება IoT და AI სამედიცინო ზარის სისტემებში?

Სამედიცინო ზარის სისტემები ინტეგრირებენ IoT-ს და AI-ს ინტელექტუალური საწოლების, ჩაცმული ტექნოლოგიების და სხვა ტექნიკური საშუალებებთან დაკავშირებით აქტიური მონიტორინგისა და რეალურ დროში მონაცემთა დამუშავებისთვის, რათა გაუმჯობესდეს პაციენტის მოვლა და უსაფრთხოება.

Რატომაა სისტემების ინტეგრაცია მნიშვნელოვანი ჯანდაცვაში?

Სისტემების ინტეგრაცია აუცილებელია ინფორმაციის უწყვეტი დინებისთვის, შეცდომების შესამცირებლად, რეაქციის დროის შესამსუბუქებლად და საერთო საავადმყოფო ეფექტურობის გასაუმჯობესებლად სხვადასხვა მედიკამენტური და შენობის მენეჯმენტის სისტემების დაკავშირებით.