ဆေးမောင်းခေါ်စနစ်- အကောင်းဆုံးဖြေရှင်းချက်များ

ဆေးမောင်းခေါ်စနစ်များဖြင့် လူနာအကြံပြုချက်များနှင့် ဆက်သွယ်ရေးကိုတိုးတက်စေခြင်း

လူနာစောင့်ရှောက်မှုတွင် ဆေးမောင်းခေါ်စနစ်များ၏ အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍ

ယနေ့ခေတ်တွင် ခေတ်မှီ ဆေးရုံခေါ်ဆိုမှုစနစ်များမှာ ဆေးရုံလုပ်ငန်းစဉ်များ၏ အခြေခံကျန်းမာရေးအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲလာခဲ့ပါသည်။ နောက်ပိုင်းကာလအစီရင်ခံစာများအရ အများစုတွင် လူနာများမှ အရေးပေါ်ခေါ်ဆိုမှုများကို သူနာပြုဝန်ထမ်းများထံသို့ တစ်ဝက်မိနစ်ခန့်အတွင်း ချိတ်ဆက်ပေးနိုင်သည်ဟု ဖော်ပြထားပါသည်။ ဒစ်ဂျစ်တယ်ပလက်ဖောင်းများကို အမှန်တကယ် ထူးခြားစေသည့်အချက်မှာ ထိုရိုးရှင်းသော သတိပေးချက်များကို သေးငယ်သော သတိပေးချက်များမှ စောင့်ရှောက်သူများအတွက် လက်တွေ့လုပ်ဆောင်နိုင်သော စီမံချက်များအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးနိုင်ခြင်းပင်ဖြစ်ပါသည်။ ဤနည်းပညာကို အသုံးပြုသည့်ဆေးရုံများတွင် ဆေးဝါးမှားယွင်းမှုများလည်း သက်ဆိုင်ရာသတိပေးချက်များကို အမှန်အကန်တုံ့ပြန်ပေးနိုင်သည့်အတွက် အင်ပျင်းသားဆေးခန်းများတွင် မှားယွင်းမှုများကို ၂၀% ခန့်လျော့နည်းစေခဲ့ပါသည်။ အိုင်ပီအခြေခံဖြင့် အသုံးပြုသည့် နည်းပညာများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အာနာဂတ်စနစ်ဟောင်းများသည် ဘာမျှမဟုတ်တော့ပေ။ ဤအသစ်စနစ်များက အသံခေါ်စနစ်ဟောင်းများကို အသုံးမပြုတော့ဘဲ သူနာပြုများ၏ဖုန်းများ သို့မဟုတ် ဝတ်ဆင်နိုင်သော ဘေးဂျ်များသို့ တိုက်ရိုက်သတိပေးချက်များပို့ဆောင်ပေးပါသည်။ ဤပြောင်းလဲမှုကြောင့် အလွန်စိတ်ညစ်ဖွယ်ကောင်းသော ကုလားထိုင်နေရာများတွင် နှောင့်နှေးမှုများကို တစ်စုံတစ်ရာဖြစ်စေခဲ့ပြီး တစ်စုံတစ်ရာဖြစ်စေခဲ့သော တုံ့ပြန်မှုများ၏ ၂၅% ခန့်ကို လျော့နည်းစေခဲ့ပါသည်။

တိုက်ခိုက်မှု ရှာဖွေခြင်း၊ ဆိုးဆိုးဝါးဝါး ထွက်ခွာမှု အသိပေးခြင်း နှင့် လမ်းလျှောက်ခြင်း စီမံခန့်ခွဲမှုတို့အပါအဝင် တိုးတက်သော ဘေးကင်းရေး လက္ခဏာများ

ယနေ့စနစ်များသည် အန္တရာယ်များသော အခြေအနေများကို စီမံရန် ခန့်မှန်းရေးခြင်း နှင့် ဆင့်ဆာနည်းပညာကို အသုံးပြုသည်-

• အမှတ်ရောက်ခြင်းကန့်သတ်ခြင်း: AI သည် လမ်းလျှောက်ပုံစံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး တုန်လှုပ်မှုကို စိတ်ချရစွာ ဖယ်ရှားပေးပြီး ဆေးပညာ ဆိုင်ရာ အန္တရာယ်များကို ၂၇% လျော့နည်းစေသည် (AHRQ 2023)
• လမ်းလျှောက်ခြင်း စီမံခန့်ခွဲမှု- ဒီမင်းရှိယာ လူနာများသည် ကန့်သတ်ထားသော ဧရိယာများသို့ ချဉ်းကပ်သောအခါ ဘူဂေါလ် အသိပေးချက်များ ဖြစ်ပေါ်စေသည်
• ဆိုးဆိုးဝါးဝါး ထွက်ခွာမှုကို စောင့်ကြည့်ခြင်း- ဝိုင်းလက်စ်ဆင့်ဆာများသည် လူနာထခြင်းမှ ၈-၁၂ စက္ကန့်အလိုတွင် အလေးချိန် ရွှေ့ပြောင်းမှုကို စောစီးစွာ စိစစ်ပေးပြီး အချိန်မီ စွက်ဖက်ပေးနိုင်သည်

EHR များနှင့် တစ်စပ်တည်း ပေါင်းစပ်ထားသော ဤလက္ခဏာများသည် ဖြစ်ရပ်များကို အလိုအလျောက် မှတ်တမ်းတင်ပေးပြီး အဆိုပါ ကော်မရှင်၏ ဘေးကင်းရေး စံနှုန်းများနှင့် ကိုက်ညီမှုကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။

တုံ့ပြန်ဆက်သွယ်ရေးဖြင့် လူနာများ၏ ကျေနပ်မှုကို တိုးတက်စေခြင်း

ဆေးရုံများတွင် အသံလှိုင်းနှစ်ခုစနစ်ကို အကောင်အထည်ဖော်သည့်အခါတွင် HCAHPS ရမှတ်များတွင် ၃၄ ရာခိုင်နှုန်းခန့် တိုးတက်မှုကိုတွေ့ရပါသည်။ အဘယ်ကြောင့်နည်း။ လူနာများသည် သူတို့လိုအပ်သည့်အချက်များကို တကယ်ပြောပြနိုင်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။ ဥပမာ- "ကျွန်တော်/ကျွန်မ အခုပဲ ရေသောက်ချင်ပါတယ်" ဟုပြောခြင်းသည် မည်သည့်အရာကို ဖိနှိပ်လိုက်သည့်အခါ မရှင်းလင်းသော အချက်လက်များကို ပို့ဆောင်ပေးသော ခလုတ်ကိုနှိပ်ခြင်းထက် ပိုမိုကောင်းမွန်ပါသည်။ စီစဉ်ထားသော အချက်များကို ဖြေရှင်းပေးခြင်းမှသည် ဂရုစိုက်ရန်လိုအပ်သော အချက်များအထိ အချိန်နှင့်တပြေးညီ ပြသသော ဒက်ရှ်ဘုတ်များကို အသုံးပြုခြင်းသည် လူနာများကို လျစ်လျူရှုထားသည်ဟု ခံစားရသော ၄၀ ရာခိုင်နှုန်းခန့်သော တိုင်ကြားမှုများကို ဖြေရှင်းရာတွင် ကူညီပေးပါသည်။ အမှန်တကယ်တွင် မိုဘိုင်းပထမ အင်တာဖေ့စ်များအကြောင်းကို ပြောကြပါစို့။ ဆေးကူများသည် ဤစနစ်များကို အသုံးပြု၍ ခေါ်ဆိုမှုများကို ချက်ချင်းတုံ့ပြန်နိုင်ပြီး အဟောင်းဆန်သော မီးခွက်များနှင့် အသံများကို သတိပြုမိရန် အချိန်ကြာမြင့်စွာကြာသောအခါတွင် လူနာများ၏ စိတ်ဖိစီးမှုကို ၂၂ ရာခိုင်နှုန်းခန့် လျော့နည်းစေပါသည်။

ဝိုင်ဖိုင်း၊ IP-Based နှင့် IoT-Integrated Nurse Call နည်းပညာများ

ခေတ်မှီ ဆေးနှိုးခေါ်စနစ်များသည် ဝါယာလက်စ် ကွန်ရက်များ၊ IP-based ဆက်သွယ်ရေးနှင့် IoT ပေါင်းစပ်ခြင်းတို့ကို အသုံးပြု၍ ပလက်ဖောင်းများအဖြစ်သို့ တိုးတက်လာခဲ့ပြီး စောင့်ရှောက်မှုနေရာများတွင် တုံ့ပြန်မှုအချိန်ကို တိုစေရန်၊ စရိတ်ကို လျော့နည်းစေရန်နှင့် ဘေးကင်းမှုကို မြှင့်တင်ပေးရန်အတွက် တီထွင်ထားခြင်းဖြစ်သည်။

ဆေးနှိုးခေါ်စနစ်များ၏ တိုးတက်မှု- အနာလော့ဂ်မှ IP-Based နှင့် ဝါယာလက်စ် ပလက်ဖောင်းများသို့

ဆရာဝန်များနှင့် သူနာပြုများ ဆက်သွယ်ရေးအတွက် ဟောင်းနွမ်းသော အနားလော့စနစ်များမှ IP အခြေခံ အခြေတြင်းသို့ ပြောင်းလဲလိုက်ခြင်းသည် ဆေးရုံများတွင် ဆက်သွယ်ရေးပုံစံကို အမှန်တကယ်ပြောင်းလဲသွားစေခဲ့သည်။ ခေါ်ဆိုရေးခလုတ်များနှင့် အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေသော စာမျက်နှာခွဲများကို အသုံးပြုနေခဲ့သည့်အချိန်က သတင်းအချက်အလက်များကို လျင်မြန်စွာ ဖြန့်ဝေပေးနိုင်ခြင်းမဟုတ်ပါ။ ယနေ့ခေတ်တွင် ခေတ်မီ ဝဲလ်လက်စနစ်များကြောင့် ဝန်ထမ်းများသည် သူတို့၏ကိရိယာများတွင် အသိပေးချက်များကို ရရှိနိုင်ပြီး တစ်ဦးချင်း၏ တည်နေရာကို တကယ့်အချိန်အတိုင်း ခြေရာခံနိုင်ပြီး တာဝန်များကို ယခင်ကထက် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ လမ်းကြောင်းခွဲနိုင်ပါသည်။ အခြေခံအားဖြင့် မကြာသေးမီက ပြုလုပ်ခဲ့သော သုတေသနအချို့အရ ဤစနစ်များသည် တုံ့ပြန်မှုအချိန်ကို ပျမ်းမျှအားဖြင့် ၄၀% ခန့် လျော့နည်းစေသည်ဟု ဆိုပါသည်။ ထို့အပြင် ဆေးရုံများအတွက် တပ်ဆင်မှုစရိတ်များကို ဝက်စျေးချွေတာပေးသည်။ အဘယ်ကြောင့်နည်းဟု ဆိုရလျှင် အားလုံးသည် မိုးတိမ်ပေါ်တွင် အလုပ်လုပ်သောကြောင့် စျေးကြီးသော ဟာ့ဒ်ဝဲတပ်ဆင်မှုများ မလိုအပ်တော့ပါ။

IoT နှင့် ဆင်ဆာနည်းပညာများအသုံးပြု၍ ခေတ်မီဆေးရုံပေါင်းစည်းမှု

ဆေးခြောက်ခြောက်များသို့ ချိတ်ဆက်ထားသော စောင့်ရှောက်မှုစနစ်များကို ပြင်ပစောင့်ရှောက်မှုကိရိယာများ၊ ဝတ်ဆင်နိုင်သောကိရိယာများနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်စောင့်ကြည့်ရေးကိရိယာများနှင့် ချိတ်ဆက်လျှင် အမှန်တကယ်ကွာခြားမှုဖြစ်စေသော တုံ့ပြန်မှုပေးသည့် စောင့်ရှောက်မှုကွန်ရက်များကို ဖန်တီးပေးပါသည်။ အသက်ရှင်နေထိုင်သူများ၏ သွေးထဲရှိ အောက်ဆီဂျင်ပမာဏ အန္တရာယ်ရှိလောက်စွာ ကျဆင်းလာခြင်း သို့မဟုတ် နောက်ပိုင်းတွင် မရွှေ့ပြောင်းမှုများ မရှိခြင်းကဲ့သို့ အမှားအယွင်းများ ဖြစ်ပေါ်လာသည့်အခါတွင် အလိုအလျောက် သတိပေးခြင်းဖြင့် အခြေအနေများ ပိုမိုဆိုးရွားလာမည့်အချိန်ကို ဝန်ထမ်းများ အမြန်ခုန်စားနိုင်ရန် စနစ်သည် အလုပ်လုပ်ပါသည်။ နှစ်နှစ်ခြားက ထုတ်ဝေသော လေ့လာမှုအရ ဆေးရုံများတွင် IoT ဖြေရှင်းချက်များ အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းကြောင့် ပြန်လည်ဝင်ရောက်မှုနှုန်းများ တစ်ဝက်ခန့် (၄၄%) ကျဆင်းခဲ့ပြီး လူနာများအတွက် စုစုပေါင်း ၆ လအတွင်း လည်ပတ်မှုစရိတ်များ ၁၀ သန်းခန့် ခြွေတာနိုင်ခဲ့ပါသည်။ အချို့သော အဆောက်အဦများသည် ယခုအချိန်တွင် ဤကောင်းကျိုးများကို တွေ့ကြုံနေကြပါပြီ။

အဆောက်အဦးစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာစနစ်များနှင့် ချိတ်ဆက်မှုကို ပြီးပြည့်စုံစေရန်

တိုးတက်သောစနစ်များသည် HVAC၊ မီးခွက်များနှင့် EHR ပလက်ဖောင်းများနှင့် ညီညွတ်စွာ လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ဥပမာ-

• အခန်းအသုံးပြုမှု ကို ခြေရာခံစနစ်များကို ကုဒ်ဘလူးဖြစ်ရပ်များအတွင်း လေဝင်လေထွက်ကို ညှိနှိုင်းပေးသည်
• ဆေးဝါးဖြန့်ဖြူးရေးစနစ်များနှင့် ပေါင်းစပ်မှုသည် ဆေးထုတ်ပေးသည့်အချိန်ကို သူနာပြုများကို အကြောင်းကြားသည်
• ကျရှုံးမှုကို စောင့်ကြည့်သည့် မော်ဂျူးများသည် မှားယွင်းမှုများကို ကာကွယ်ရန် ကုလားထိုင်များရှိ မီးအား ပိုမိုမှောင်မှောင်စေသည်

စနစ်များကြားချိတ်ဆက်မှုက ပြန်လည်ညှိနှိုင်းရန်လုပ်ငန်းစဉ်များကို လျော့နည်းစေသဖြင့် သူနာပြုများသည် လူနာများကို တစ်နေ့လျော် ငါးနာရီအနက် လေးနာရီခန့် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသည့် အလုပ်လုပ်ပုံစီးပွားရေး သုတေသနအရ တိုက်ရိုက်စောင့်ရှောက်မှုကို ပိုမိုပေးနိုင်သည်။ သို့သော်လည်း လုံခြုံရေးသည် အရေးကြီးနေဆဲဖြစ်သည်။ ယနေ့ခေတ်ဆေးရုံများသည် ဆက်သွယ်ထားသည့် ကွန်ရက်များတွင် အရေးကြီး ဆေးပုံစံများကို ကာကွယ်ရန် သူတို့က 'ယုံကြည်မှုမရှိသည့် တည်ဆောက်ပုံ' ဟုခေါ်သည့် စနစ်ကို အကောင်အထည်ဖော်နေကြသည်။ ဥပမာအားဖြင့် ကျရှုံးမှုကို စောင့်ကြည့်သည့်နည်းပညာကို ယူကြည့်ပါ။ အဆိုပါစနစ်များသည် ဆေးရုံများတွင် အသက်ကြီးရင့်သူများကြားတွင် ဒဏ်ရာများကို နှစ်ပိုင်းခြောက်ပိုင်းအထိ လျော့နည်းစေသည်ဟု ပြသခဲ့သည်။ ဆေးရုံများသည် အရေးပေါ်ခလုတ်များကို အခြားသော စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်ဆောက်လုပ်ရေး အင်္ဂါရပ်များနှင့် ချိတ်ဆက်လိုက်သောအခါတွင် နေ့စဉ်လည်ပတ်မှုများကို ပိုမိုလုံခြုံစေပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်စေသည်။

သူနာပြုခေါ်ဆိုမှုစနစ်များတွင် AI နှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းရေးနှင့် အခြားသော အချက်အလက်များ

AI အားဖြင့် စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ သတိပေးခြင်း

အခုဆိုရင် ဉာဏ်ရည်တုနဲ့ အားပေးတဲ့ သူနာပြုခေါ်ဆိုရေး စနစ်တွေဟာ ဝတ်လို့ရတဲ့ ကိရိယာတွေ၊ အာရုံခံကိရိယာတွေနဲ့ တပ်ဆင်ထားတဲ့ ဆေးရုံကုတင်တွေနဲ့ ဇီဝတိုင်းတာမှု စောင့်ကြည့်ရေး ကိရိယာ အမျိုးမျိုးကနေ လာတဲ့ အချိန်နဲ့တပြေးညီ ဒေတာ အမျိုးမျိုးကို စီမံနေပါတယ်။ နည်းပညာက အစဉ်အလာ သတိပေးနည်းတွေထက် စောပြီး သတိပေး လက္ခဏာတွေကို ဖမ်းယူပါတယ်။ ဥပမာ၊ နှလုံးခုန်နှုန်း မမှန်တာ (သို့) အောက်ဆီဂျင်အဆင့် ကျဆင်းတာလို ပြဿနာတွေကို ၄၂ ရာခိုင်နှုန်း ပိုမြန်မြန် တွေ့နိုင်တယ် ပြီးခဲ့တဲ့နှစ် Frontiers in Medicine မှာ ထုတ်ဝေခဲ့တဲ့ သုတေသနအရ။ ဒီစနစ်တွေကို အီလက်ထရောနစ် ကျန်းမာရေး မှတ်တမ်းတွေနဲ့ ချိတ်ဆက်ပေးခြင်းက နောက်ထပ် အကျိုးကျေးဇူးတစ်ခု ဖန်တီးပေးပါတယ်။ သူတို့ ထောက်ပြတာက လူနာရဲ့ ပြသချက်တွေဟာ သူတို့ရဲ့ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ မှတ်တမ်းမှာ ရေးထားတာနဲ့ မကိုက်ညီတဲ့အခါပါ။ ဒါက အခြေအနေတွေ ပိုဆိုးမသွားခင်မှာ အရေးယူဖို့ ဆရာဝန်တွေကို ကူညီပေးတာပါ။

ကြိုတင်ဆောင်ရွက်နိုင်သော လူနာစောင့်ရှောက်မှုအတွက် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ဆန်းစစ်မှု

ML မော်ဒယ်များသည် လူနာများအတွက် လက်ရှိအခြေအနေများကို စံချိန်စံနှုန်းများနှင့် တစ်ပြိုင်နက် ပြန်လည်သုံးသပ်၍ ဆိုးရွားလာနိုင်သည့်အချိန်ကို ချို့ယွင်းချက်များကို ရှာဖွေတွေ့ရှိပေးပြီး ဆိုးရွားမှုဖြစ်ပေါ်မှုမတိုင်မီတွင် ဆေးရုံများအား ဝန်ထမ်းများကို ပြင်ဆင်ရန် ခွင့်ပြုပေးသည်။ အခြေအနေများကို လေ့လာတွေ့ရှိရာတွင် လွန်ခဲ့သောနှစ်က ထုတ်ဝေခဲ့သည့် သုတေသနအရ ဤစနစ်များအနက် တစ်ခုခုသည် လူများ၏ ရွှေ့ပြောင်းမှုများနှင့် သုံးစွဲနေသည့် ဆေးဝါးများကို စိတ်ဖြာသုံးသပ်၍ ရုတ်တရက်ကျိုးပဲ့မှုများကို နာရီ ၈ နာရီခန့်အထိ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်ပြီး တိကျမှုနှုန်း ၈၉ ရာခိုင်နှုန်းအထိ ရှိသည်ဟုဆိုသည်။ ဤပညာရှိ အယူအဆများသည် ခန့်မှန်းမှုများသာ မဟုတ်ပေ။ အရေးပေါ်သတိပေးချက်များကို တိုက်ရိုက်ပို့ဆောင်ပေးရာတွင် အနီးစပ်ဆုံးရှိနေသည့် သူနာပြုများကို သူတို့၏ တည်နေရာ၊ သူတို့ရရှိထားသည့် သင်တန်းများနှင့် လုပ်ငန်းတွင် ပြည့်နှက်မှုကို စိတ်ဖြာ၍ အရေးကြီးသည့် သတိပေးချက်များကို အလိုအလျောက်စီစဉ်ပေးသည်။ စမ်းသပ်မှုများအရ ဆေးရုံများတွင် ဤစနစ်များကို အကောင်အထည်ဖော်ပြီးနောက် အရေးပေါ်ဌာနများတွင် တုံ့ပြန်မှုအချိန်များသည် တတိယပိုင်းခန့် လျော့နည်းသွားသည်ကို တွေ့ရသည်။

အလိုအလျောက်သတိပေးချက်များနှင့် ဆေးကုသမှုဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များအား ပေါင်းစပ်ထားခြင်း

AI ဖြင့်တိုးတက်ထားသည့် ပလက်ဖောင်းများသည် အလိုအလျောက်စတင်ပေးသည်-

• Sepsis ကုသမှုဆိုင်ရာ လမ်းညွှန်ချက်များ
• ဆေးဝါးများနှင့် ပတ်သက်၍ အသစ်ဖြစ်ပေါ်လာသော ရောဂါလက္ခဏာများအတွက် အကြံပြုချက်များပေးခြင်း
• အသိအမှတ်မပြုသော အချက်အလက်များအတွက် အဆင့်ဆင့် စီစဉ်ထားသော လုပ်ငန်းစဉ်များ

ယခင်က အသုံးပြုနေသော စနစ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ပေါင်းစပ်ထားသော ဆေးပညာဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို အထောက်အပံ့ပေးသည့် ကိရိယာများမှတစ်ဆင့် လက်ရှိဖြစ်ပေါ်နေသော အချက်အလက်များကို လူနာ၏ ရာဇဝင်နှင့် ကိုက်ညီစွာ စစ်ဆေးခြင်းဖြင့် မလိုလားအပ်သော အချက်အလက်များကို ၅၇ ရာခိုင်နှုန်း လျော့နည်းစေပါသည်။

တီထွင်မှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို ညှိနှိုင်းပေးခြင်း

အသိပညာပေးစနစ်များက အချက်အလက်များ၏ တိကျမှုနှင့်ပတ်သက်၍ စိုးရိမ်မှုများကို တက်လာစေသော်လည်း ယနေ့ခေတ်စနစ်များတွင် ဆေးပညာဆိုင်ရာ အကြံပြုချက်များကို အကောင်အထည်ဖော်မီ ဆေးပညာရှင်များမှ စစ်ဆေးပေးသည့် စနစ်များကို ထည့်သွင်းထားပါသည်။ အဆင့်မြင့်ဆေးရုံများတွင် လူသား၏ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို အဓိကကျနေစေရန် လုပ်ငန်းစဉ်ကို ပြန်လည်ထိန်းချုပ်နိုင်သော စနစ်များနှင့် ပုံမှန်သင်တန်းများကို ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းထားပါသည်။

ဆေးပညာဆိုင်ရာ အချက်အလက်မှတ်တမ်းများ (EHR)၊ မိုဘိုင်းအပ်ပ်များနှင့် ဝတ်ဆင်နိုင်သော ကိရိယာများနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်း

ဆေးပညာဆိုင်ရာ အချက်အလက်မှတ်တမ်းများ (EHR) နှင့် တိုက်ရိုက်ဆက်သွယ်ထားသော သူနာပြုခေါ်ဆိုမှုစနစ်များကို တစ်ပြိုင်တည်း လည်ပတ်စေခြင်း

ဆေးကုသရေးစနစ်များသည် API များအသုံးပြု၍ EHR ပလက်ဖောင်းများနှင့် တိုက်ရိုက်ချိတ်ဆက်ပြီး HL7 စံနှုန်းများကိုလိုက်နာပါက ဆေးဝါးများ၊ လူနာများ၏ ဓာတ်မတည့်မှုများ၊ ကုသမှုအစီအစဉ်များအကြောင်း အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို အဆင်ပြေစွာ မျှဝေနိုင်ပါသည်။ အကြားအခံကင်းသော စနစ်ချိတ်ဆက်မှုမျိုးကို အကောင်အထည်ဖော်လျှင် စာရေးမှု အမှားများကို ၃၂ ရာခိုင်နှုန်းခန့် လျော့နည်းစေသည်ဟု ပြီးခဲ့သည့်နှစ်က Healthcare IT News တွင်ဖော်ပြခဲ့ပါသည်။ ဆေးပညာဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို တစ်ချက်နှိပ်လိုက်သည့်အချိန်တွင် ဆရာဝန်များ၊ သူနာပြုများအတွက် အရေးပေါ်အခြေအနေများတွင် လိုအပ်သောအချက်အလက်များကို ချက်ချင်းရယူနိုင်ပါသည်။ ဆေးရုံများကလည်း စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းသောအချက်တစ်ခုကို သတိပြုမိပါသည်။ ယနေ့ခေတ်သော သူနာပြုခေါ်စနစ်များသည် ချက်ချင်းတုံ့ပြန်ရန်လိုအပ်သော အချက်အလက်များကို EHR အချက်အလက်များနှင့်အတူ ပြသပေးသောကြောင့် သူနာပြုများအတွက် တုံ့ပြန်ရာတွင် ပိုမိုလွယ်ကူစေပါသည်။

အလုပ်သမားများအား တစ်ပြိုင်နက် အသိပေးခြင်းနှင့် စောင့်ရှောက်မှုများ ညှိနှိုင်းဆောင်ရွက်ရာတွင် မိုဘိုင်းအက်ပလီကေးရှင်းများ

ဆေးရုံများအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော မိုဘိုင်းအပ်ပလီကေးရှင်းများသည် အမှုဆောင်ခေါ်ဆိုမှုစနစ်များကို ဆောင်ယူလာပြီး တိုက်ရိုက်အမှုဆောင်များ၏ စမတ်ဖုန်းများသို့ ပို့ဆောင်ပေးပါသည်။ ဤပါဝါများသည် အသင်းဝင်တစ်ဦးချင်းစီ၏ တည်နေရာနှင့် သူတို့၏ သင်တန်းတက်ရောက်မှုအမျိုးအစားကို စဉ်းစားကာ အချက်ပြမှုများကို ပို့ဆောင်ပေးခြင်းဖြင့် အလုပ်လုပ်ပါသည်။ လုံခြုံသော စာတိုပေးပို့မှုများက အထူးသဖြင့် အလုပ်များပြားသောအချိန်များတွင် တစ်စုံတစ်ဦးအားလုံး တစ်ပုံတည်းဖြစ်နေစေရန် ကူညီပေးပါသည်။ ၂၀၂၄ ခုနှစ်က ထုတ်ဝေသော အစီရင်ခံစာတစ်ခုအရ ဤတည်နေရာအခြေခံ အချက်ပြမှုစနစ်များကို အသုံးပြုသော ဆေးရုံများတွင် တုံ့ပြန်မှုအချိန်များ ၄၀% ခန့် လျော့နည်းသွားပါသည်။ ဤအပ်ပလီကေးရှင်းများကို ပို၍တန်ဖိုးရှိစေသည့်အချက်မှာ ၎င်းတို့သည် အမှုဆောင်များ၏ ဒက်ရှ်ဘုတ်များသို့ တိုက်ရိုက်ချိတ်ဆက်ပေးသည့် အချက်ပင်ဖြစ်ပါသည်။ ဤသည်မှာ ဌာနများအလိုက် ဖြစ်ပေါ်နေသောအရာများကို တစ်စီးကွက်တည်း မြင်တွေ့နိုင်စေပြီး အလုပ်သမားများကို အစားထိုးရန် ရက်ပိတ်ရက်များတွင် သို့မဟုတ် နေ့စဉ်ဖြစ်ပေါ်သော မျှော်လင့်မထားသည့် အခြေအနေများအတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ရွေးချယ်မှုများကို ပြုလုပ်နိုင်စေပါသည်။

ဝတ်ဆင်နိုင်သော ကိရိယာများနှင့် အသံဖြင့် ထိန်းချုပ်နိုင်သော ဖြေရှင်းချက်များကို ကွဲပြားသော စောင့်ရှောက်မှု ပတ်ဝန်းကျင်များအတွက်

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ဝတ်ဆင်နိုင်သော စနစ်များနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်မှ အသံထိန်းချုပ်များကို ထောက်ပံ့ပေးသည့် နေရာတွင် လှုပ်ရှားမှု သို့မဟုတ် ဉာဏ်ရည်အကန့်အသတ်ရှိသည့် လူနာများအတွက် ဝင်ရောက်နိုင်မှုကို တိုးတက်စေသည်။ အဓိက တီထွင်မှုများတွင်-

ဝတ်ဆင်နိုင်သော အမျိုးအစား	စုဆောင်းထားသော အချက်အလက်များ	临床应用
စမတ် မော်ကွန်းပတ်	နှလုံးခုန်နှုန်း၊ လှုပ်ရှားမှု	ကျရှုံးနိုင်ခြေ အကဲဖြတ်ခြင်း
ဇီဝလက္ခဏာ ခံစားမှု ပလပ်စတစ်များ	ရှူသွင်းလေ နှုန်း	ခွဲစိတ်ပြီးနောက် စောင့်ကြည့်ခြင်း
အသံဖြင့် ထိန်းချုပ်နိုင်သော ဆွဲချည်းများ	အသံဖြင့်အမိန့်ပေးခြင်း	လူကြီးမင်းများအတွက် အဆင်ပြေစေရန်

အသံဖြင့်ထိန်းချုပ်နိုင်သော အင်တာဖေ့ခ်များသည် လက်ဖဝါးမဲ့အကူအညီတောင်းခြင်းနှင့် ဆေးရုံဝန်ထမ်းများအား စမတ်စပီကာများမှတဆင့် သတိပေးချက်များကို တုံ့ပြန်ရန် ခွင့်ပြုပေးသည်။ အထူးသဖြင့် သီးခြားခန်းများတွင် အသုံးဝင်ပါသည်။ ဝတ်ဆင်နိုင်သောနည်းပညာဆိုင်ရာ လေ့လာမှုအရ စနစ်ကျသော ပေါင်းစပ်ထားသည့် စနစ်များကို အသုံးပြုသည့် ဆေးရုံများတွင် ကာကွယ်နိုင်သော ဆိုးကျိုးများကို ၂၈ ရာခိုင်နှုန်းလျော့နည်းစေသည်ဟု ဆိုပါသည်။

ဆေးရုံများတွင် အသက်ကြီးရွယ်အိုစောင့်ရှောက်ရေး၊ အိမ်တွင်းလူနာစောင့်ရှောက်ရေးတို့တွင် အသုံးပြုပုံ

ဒီနေ့ ကျန်းမာရေး စောင့်ရှောက်မှုမှာ နည်းပညာ ပေါင်းစပ်မှုတွေဟာ နေရာတိုင်းမှာ ဖြစ်ပျက်နေတာ တွေ့ရပါတယ်။ ဆေးရုံတွေမှာ အခုဆို အဲဒီ အိပ်ရာထွက် သတိပေးစနစ်တွေကို ဒဏ်ရာ စောင့်ရှောက်မှု ခြေရာခံဖို့ သူတို့ရဲ့ အီလက်ထရောနစ် ကျန်းမာရေး မှတ်တမ်းတွေနဲ့ တိုက်ရိုက် ချိတ်ဆက်ထားတယ်။ သက်ကြီးရွယ်အိုရိပ်သာတွေမှာ ဝန်ထမ်းတွေဟာ စိတ်ဖောက်ပြန်တဲ့ လူနာတွေကို ဝတ်လို့ရတဲ့ ကိရိယာတွေကြောင့် ခြေရာခံတယ်။ အိမ်မှာ ကျန်းမာရေးကုမ္ပဏီတွေကလည်း အတော်လေး တော်လာကြတယ်၊ အဝေးကနေ လူနာတွေရဲ့ အသက်အန္တရာယ်ကို စစ်ဆေးဖို့ telemedicine ပလက်ဖောင်းတွေကို သုံးရင်းပေါ့။ ဒီနည်းလမ်းက နာတာရှည်ရောဂါအတွက် ဆေးရုံပြန်ဝင်မှု ၁၅-၂၀%လောက် လျှော့ချပေးပေမဲ့ တိကျတဲ့ ကိန်းဂဏန်းတွေက ဆေးရုံအလိုက် ကွဲပြားပါတယ်။ တကယ့် ကစားပွဲ ပြောင်းလဲမှုက ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ IoT ကိရိယာတွေ အချင်းချင်း စကားပြောတဲ့အခါမှာပါ။ ဒါကို ဒီလိုတွေးကြည့်ပါ ဆေးရုံက ဆရာဝန်တွေဟာ ဒီဒစ်ဂျစ်တယ် ဒက်ရှ်ဘုတ်တွေသုံးပြီး အိမ်မှာ ပြန်ကောင်းလာသူကို စောင့်ကြည့်နိုင်ပြီး လာရောက်မှုကြားမှာ ဘာမှမမှားတာ သေချာအောင် လုပ်နိုင်တယ်။

ဆေးကုသမှု လုပ်ငန်းစဉ်များ အကောင်းမွန်ဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ခြင်းနှင့် အကောင်အထည်ဖော်မှုဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများကို ကျော်လွှားခြင်း

ပိုမိုမြန်ဆန်သော တုံ့ပြန်မှုအချိန်များနှင့် ထိရောက်သော သူနာပြုများ ခွဲဝေမှုအတွက် စမတ်နိုဗစ်စနစ်များ

အသိပေးစနစ်သည် ဆူပူမှုအဆင့်အတန်းအလိုက် အသိပေးချက်များကို စီမံပေးခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်ပါသည်။ အဆိပ်အတောက် ဌာနများတွင် အရေးပေါ်တုံ့ပြန်မှုအချိန်ကို ၄၀% ခန့် လျော့နည်းစေသည်ဟု ပြီးခဲ့သည့်နှစ်က Healthcare Tech Review တွင် ဖော်ပြခဲ့ပါသည်။ မိုးကောင်းကင်သို့ သတိပေးချက်များ ထုတ်လွှင့်ခြင်းအစား စမတ်ဖုန်း သို့မဟုတ် တက်ဘလက်များမှတဆင့် တာဝန်ယူနိုင်သည့် မှန်သော ပုဂ္ဂိုလ်ထံသို့ သတိပေးချက်များ တိုက်ရိုက်ပို့ဆောင်ပေးပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် ကျရှုံးမှုကို စောင့်ကြည့်ခြင်းကို ယူဆကြည့်ပါ။ လူနာခန်းတွင် လူတစ်ဦးလဲကျသောအခါ အနီးစပ်ဆုံးသော အမ်းသားသည် ချက်ချင်းတုံ့ပြန်နိုင်သော သတိပေးချက်ကို ရရှိပါသည်။ စမ်းသပ်မှုများအရ စမတ်ဖုန်းများ ဆေးရုံများတွင် ပုံမှန်အားဖြင့် အသုံးပြုခဲ့သည့် ဟောင်းနွမ်းသောနည်းလမ်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ၂.၃ ဆ ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ဖြစ်ပျက်နေသည်ကို တွေ့ရပါသည်။

အထွေထွေအကြောင်းအရာ- ဆေးရုံအိပ်စ်နှင့် ၃၀၀ တွင် တုံ့ပြန်မှုအချိန်ကို လျော့နည်းစေခြင်း

ဆေးရုံတစ်ခုတွင် AI စွမ်းအားဖြင့် ဆေး nurse ခေါ်စနစ်ကို မိတ်ဆက်ပြီးနောက် ပျမ်းမျှတုံ့ပြန်မှုအချိန်များသည် ၂၇ ရာခိုင်နှုန်းခန့် လျော့နည်းသွားခဲ့သည်။ ၎င်းတို့သည် ဆောင်းပါးထွက်ခွာမှုစီနှင့် ဝန်ထမ်းများ၏တည်နေရာခြေရှာရေးနည်းပညာကို စုစည်းပေးခြင်းဖြင့် တစ်ဝက်နှစ်အတွင်း အဖြေမပေးနိုင်သောခေါ်ဆိုမှုများကို ၁၂ ရာခိုင်နှုန်းမှ ၃ ရာခိုင်နှုန်းသို့ လျော့ချနိုင်ခဲ့သည်။ ရလဒ်များသည် ထို့ထက်ပိုမိုကောင်းမွန်သည် - လူနာများသည် ၂၀ ရာခိုင်နှုန်းခန့် ကျုံ့ပြီး HCAHPS ဆက်သွယ်ရေးမှတ်တမ်းများသည် ၃၅ မှတ်တိုးလာခဲ့သည်။ ဆေးရုံဝန်ထမ်းများသည် လူနာများထံမှ ပိုကောင်းသောတုံ့ပြန်မှုများရရှိခဲ့ပြီး လူနာများအကူအညီလိုအပ်သည့်အခါတွင် ဆေးရုံတွင်းဆေးကူများသည် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာတုံ့ပြန်နိုင်ခဲ့သည်။

အမွေဆက်စနစ်များနှင့် အသွင်ပြောင်းခြင်းနှင့် အသံချက်ချိန်းများကို လျော့နည်းစေခြင်း

ဆေးရုံများ၏ ၄၂ ရာခိုင်နှုန်းသာ ဆေးရုံခေါ်ဆိုမှု-EHR အပြည့်အဝ အောင်မြင်မှုကို ၂၀၂၃ ခုနှစ် HealthTech အသုံးချမှုစာရင်းတွင် ဖော်ပြခဲ့ပြီး ယနေ့ခေတ် IP ပလက်ဖောင်းများနှင့် အမွေဆက်ကိရိယာများကို ချိတ်ဆက်ပေးသည့် အလယ်အလတ်ဖြေရှင်းချက်များကို ယခုအသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ အသံချက်ချိန်းများကို တားဆီးရန် - ၇၈ ရာခိုင်နှုန်းသော အရေးပေါ်စောင့်ရှောက်မှုဆေးကူများကို ထိခိုက်စေသော်လည်း ဦးဆောင်သောစနစ်များ-

• တုံ့ပြန်မှုမရှိသော အသိပေးချက်များကို အလိုအလျောက်တိုးမြှင့်ပါ။
• စိတ်မပူရသည့် အချက်အလက်များကို ကိုယ်တိုင်ပြင်ဆင်နိုင်သည့် စံနှုန်းများဖြင့် စစ်ထုတ်ပါ။
• အချက်ပြခြင်း အခြေအနေများကို စုစည်း၍ တစ်နေရာတည်းမှ ကြည့်ရှုနိုင်သည့် ပြင်ပြောင်းနိုင်သည့် အကျဉ်းချုပ်များကို ပေးပို့ပါ။

အန်းနာပေးခေါ်သည့် စနစ်များကို အလိုအလျောက်ပြုလုပ်သည့် ပတ်ဝန်းကျင်တွင် လူသားများ၏ ကြီးကြပ်ကွပ်ကဲမှုကို ထိန်းသိမ်းပါ။

စနစ်အလိုအလျောက်ပြုလုပ်သည့် နည်းပညာတွင် နောက်ပိုင်းတွင် တိုးတက်မှုများစွာ ရရှိခဲ့သော်လည်း ဆေးရုံများတွင် အရေးကြီးသည့် အချက်ပြစနစ်များကို လူသားများက ထိန်းချုပ်ရန် ဆေးရုံများ၏ စီမံခန့်ခွဲသူများ အများအပြားက ဆန္ဒရှိနေဆဲဖြစ်ပါသည်။ ၂၀၂၃ ခုနှစ်တွင် Nursing Executive Center မှ ကောက်ယူခဲ့သည့် စာရင်းအရ ၉၂ ရာခိုင်နှုန်းခန့်က အရေးကြီးသည့် အချိန်များတွင် လူတစ်ဦးဦးက စစ်ဆေးရန် လိုအပ်ကြောင်း ယုံကြည်နေကြပါသည်။ ပညာရှင်များက အသက်ကယ်တင်ရန် လုပ်ဆောင်မှုများ ပြုလုပ်မည့်အခါတွင် အတည်ပြုချက်နှစ်ခုကို ခွဲပြီး ရယူပြီးနောက်မှသာ ဆောင်ရွက်သင့်ပြီး ဆေးရုံများ အလုပ်များသည့် အချိန်များတွင် တစ်နာရီလျှင် စနစ်စစ်ဆေးမှုများကို ပြုလုပ်သင့်ကြောင်း အကြံပြုပါသည်။ ကွန်ပျူတာမှ ခန့်မှန်းထားသည့် အချက်များကို အတွေ့အကြုံရှိသည့် အန်းနာများ၏ အကူအညီဖြင့် စစ်ဆေးပေးခြင်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သည့် ရလဒ်များကို ရရှိစေကြောင်းလည်း သက်သေပြနေပါသည်။ လေ့လာမှုများအရ ဤနည်းပညာနှင့် လူသားများ၏ ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် စက်များကို တစ်ခုတည်းအပ်နှံထားသည့် နည်းလမ်းများထက် ၁၅ ရာခိုင်နှုန်းခန့် ပိုမိုတိကျစွာ ရလဒ်များကို ပေးနိုင်သည်ဟု ဖော်ပြထားပါသည်။

အမေးအဖြေများ

ဆေးဘူးခေါ်စနစ်များ ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း

ဆေးဘူးခေါ်စနစ်များသည် ဆေးရုံများတွင် အသုံးပြုသော ဆက်သွယ်ရေးစနစ်များဖြစ်ပြီး လူနာများနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးသူများအကြား ဆက်သွယ်ရေးကို တိုးတက်စေပါသည်။ လူနာများ၏လိုအပ်ချက်များကို အချိန်နှင့်တပြေးညီနှင့် ထိရောက်စွာ တုံ့ပြန်ပေးနိုင်စေရန် သေချာစေပါသည်။

IoT နှင့် AI သည် ဆေးဘူးခေါ်စနစ်များတွင် မည်ကဲ့သို့ ပေါင်းစပ်ပါသနည်း

ဆေးဘူးခေါ်စနစ်များသည် IoT နှင့် AI ကို ပေါင်းစပ်ပါသည်။ အသိဉာဏ်ရှိသော ဆော့ဗ်များ၊ ဝတ်ဆင်နိုင်သောပစ္စည်းများနှင့် အခြားနည်းပညာပစ္စည်းများနှင့် ချိတ်ဆက်ပြီး လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဒေတာများကို ကိုင်တွယ်ပေးခြင်းဖြင့် လူနာစောင့်ရှောက်မှုနှင့် ဘေးကင်းမှုကို တိုးတက်စေပါသည်။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် စနစ်ပေါင်းစည်းမှု၏ အရေးပါပုံမှာ အဘယ်နည်း

စနစ်ပေါင်းစည်းခြင်းသည် သတင်းအချက်အလက်များကို အဆင်ပြေစွာ စီးဆင်းစေရန်၊ အမှားများကို လျော့နည်းစေရန်၊ တုံ့ပြန်ချိန်ကို မြန်ဆန်စေရန်နှင့် ဆေးရုံ၏ စုစုပေါင်းထိရောက်ရှိမှုကို တိုးတက်စေရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာနှင့် အဆောက်အဦးစီမံခန့်ခွဲမှုစနစ်များကို ချိတ်ဆက်ပေးခြင်းဖြင့် ဖြစ်ပါသည်။