St. Petersburgs Weg zu einem integrierten EHR-system

St. Petersburgs Weg zu einem integrierten EHR-system

Die Heimat der Eremitage und der fünf Millionen Einwohner von St. Petersburg ist die zweitgrößte Stadt in Russland. Die Stadt umfasst auch die rund 30.000 ärzte, 250 öffentlichen Krankenhäuser und über 3.000 private Kliniken, die übersetzung auf rund 50 Millionen im Gesundheitswesen trifft pro Jahr.

“Das erzeugt eine riesige Menge von Daten. Diese Daten verteilten sich zwischen den verschiedenen Organisationen des Gesundheitswesens“ Eugene Kogan, Chief Technical Officer der Mitte für Gesundheitswesen-informatik und-Analytik in St. Petersburg, sagte während der HIMSS20 Digital webinar Problem-Orientierte Regionale Patienten-Zusammenfassung. „Allerdings müssen diese Daten gemeinsam genutzt werden Organisationen, weil es notwendig ist, um weiterführende Betreuung, wenn der patient kommt zur nächsten Veranstaltung.“

In St. Petersburg, jede Organisation ist in der Lage, zur Durchsetzung seiner eigenen elektronischen Patientenakten-system. Jedoch, Kogan und sein team machten sich auf die Suche nach wegen zu helfen, verknüpfen Sie diese Datensätze.

“Im Jahr 2014 haben wir begonnen, eine regionale zentralen Datenbank, die Daten zu erfassen. Wir begannen mit einem Labor-Daten-Austausch. Warum Labor-Daten?“ Kogan sagte. „Weil wir die benötigt wird, um einen Anreiz für ärzte, die Informationen zu verwenden-Systeme, so dass wir hatten, um Ihnen etwas wesentliches, das war Laborergebnisse.“

Kogan sah das team in eine Anzahl von Optionen vor der Auswahl HL7 FHIR.

“Jedes Krankenhaus-Informations-system integriert ist, von FHIR. Labor-Aufträge werden an das zentrale system gesendet. Das Labor erhält den Auftrag,“ Kogan sagte. “Bei den tests bereit sind, das Labor sendet die Diagnose-Meldung an das zentrale system. Dieser Bericht wird sichtbar an den Arzt, der bestellt diesen test, die jeder Arzt, sieht den Patienten und der patient selbst.“

Der nächste Schritt, im Jahr 2018, war die Einleitung einer regionalen integrierten EHR-system.

„Alle Institutionen im Gesundheitswesen müssen nun senden von Patienten-Gesundheitsdaten einer Patientin regionale Datenbank,“ Kogan sagte. “Wir sammeln, Patienten Dokumente, die von allen Ebenen der Organisationen im Gesundheitswesen. Wir sind daher in der Lage zu geben, die ein integrierter Datensatz zu einem Arzt und zu erreichen, die fortgesetzte Pflege, zumindest das ist, was wir dachten.“

Dies bedeutete eine Menge von digitalen Papierkram kommt auf die ärzte Links und rechts – und nicht alles davon war sinnvoll.

“Wir lieferten unser Arzt mit allen Patienten medizinische Aufzeichnungen. Haben wir ihm helfen? Nicht so viel“, sagte er. “Theoretisch EHRs sind ein großartiges instrument für die weiterführende Pflege. Wenn wir uns anschauen, es im detail in der realen Arzt-workflow wir sehen, dass es fast unmöglich ist, zu verwenden. So leider EHR selbst gibt fast keinen Unterschied zu den Papier-Krankenakte.“

Die Datensätze wurden organisiert durch die Quelle – also zum Beispiel alle die lab-Datensätze wurden in einem Eimer, alle Bilder wurden in einem anderen und so weiter.

„Einen Arzt zu finden versuchen, um Antwort auf bestimmte Fragen sieht eine Mischung der Datensätze, die beide relevant und irrelevant sind, denn Sie sind strukturiert nach Quelle und nicht vom Zweck“, sagte er.

Um Abhilfe zu schaffen das team begann zu verwenden ein alternativer Ansatz genannten problem-oriented medical records. Dies bedeutet, dass die Berichte jedes würde ein problem darstellen, in der Theorie macht es einfacher für einen Arzt, um die Dateien zu finden, im Zusammenhang mit der Nahrungsmittel, die er oder Sie versuchen, zu behandeln. Historisch gesehen, ist diese Art der Organisation hat eine Reihe von Hürden, sagte er. Die Themen reichen vom nicht alle Rubriken werden aktuelle Probleme an einige Informationen gehören in zwei Kategorien.

„Als wir beschlossen, unsere EHR-problem orientierten, beschlossen wir, diese Einschränkung zu überwinden, um mit zwei Instrumenten: ein Autor-generiert Patienten Inhaltsangabe und Zusammenfassung des Problems“, sagte er.

Sie beschlossen, ein system zu erstellen, die erlauben würde, für die Schaffung eines automatisierten Patienten-Zusammenfassung, unter Verwendung der codes, die ein Arzt verwendet, um zu beschreiben, ein leiden. Kogan hingewiesen, dass die verschiedenen ärzte diagnostizieren eine Bedingung anders, aber das system nimmt das alles berücksichtigt.

“Warum wurden die codes anders? Vielleicht ein Arzt ist richtig und das andere falsch“, sagte er. “Vielleicht haben beide Recht, aber der Zustand des Patienten verändert hat. Es ist wichtig, dass unser Algorithmus nicht entscheiden, ob die Meinungen richtig sind oder nicht. Es aggregiert Meinungen in problem.“

Das team erstellte auch ein problem-Liste mit der Zusammenfassung, die benötigt weitere Einzelheiten über Zustand und benötigt einen Konsens darüber, was eine Bedingung war. Es war ähnlich wie ein klinisches Register, wo gibt es eine Liste der vereinbarten Parameter für den jeweiligen Zustand und die ärzte registriert, die Daten. In der Zusammenfassung des Problems, es wird auch eine Zeitleiste und relevante Geschichte.

“Wir haben über die drei tools für die weiterführende Pflege, integriertem EHR -, Patienten-Zusammenfassung und Patienten-Zusammenfassung des Problems. Wir sehen diese Werkzeuge gebracht werden, zusammen, kann Unterstützung fortführende Pflege, nicht nur in der Theorie, in der realen Arzt-workflow“, sagte er.

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