Korišćenje novih mogućnosti za negu i angažovanje pacijenata postalo je važan deo savremene zdravstvene zaštite. Takođe poboljšava način na koji se bavimo prevencijom bolesti. Oni koji brze usvajaju inovacije u zdravstvu - i pacijenti i kliničari - videće ranije koristi od ovih napredaka.
Propusti u usvajanju elektronskih zdravstvenih zapisa
Elektronske zdravstvene evidencije (EHR) se sve više usvajaju širom Sjedinjenih Država, što je u skladu sa Zakonom o zdravstvenoj informativnoj tehnologiji za ekonomsko i kliničko zdravlje (HITECH Act) koji je usvojen 2009. godine.
Ovim zakonom predviđena je smislena upotreba zdravstvene tehnologije i podržava primjenu EZP. U početku su ponuđeni finansijski podsticaji provajderima koji koriste EHR, a predviđeno je da će do sada proces usvajanja biti završen. U prvobitnom Zakonu o HITECH-u, moguće je donijeti zdravstvene ustanove koje ne pokazuju značajnu upotrebu savremenih tehnologija digitalne medicine nakon 2015. Međutim, proces usvajanja je sporiji nego što se očekivalo, tako da u 2014. godini centri za Medicare i Medicaid usluge (CMS) najavio je da je faza 3 procesa usvajanja odložena do 2017. godine. Prošle godine značajna upotreba EHR-a postala je opcija za sve pružaoce usluga. U 2018. godini, provedba stepena 3 procesa provjere je postala obavezna. Neke grupe, međutim, zatražile su da se faza 3 ponovo odloži zbog zabrinutosti oko spremnosti među dobavljačima i prodavcima.
Uprkos tome, došlo je do značajnog povećanja upotrebe EHR. Istraživanje koje je 2013. godine uradio Majkl Furukawa i koautor otkrili su da je 78 odsto ljekara zasnovanih na ordinacijama usvojilo neku vrstu EHR-a. Stope usvajanja su bile niže u praksi pojedinačnih praktičara i specijalnosti ne-primarne zaštite, što je signaliziralo da u nekim okolnostima još uvek postoji prostor za dalje masovno usvajanje.
Analiza podataka Furukawa takođe je pokazala da upotpunjavanje značajne upotrebe zdravstvene informacione tehnologije može smanjiti neželjene događaje u bolnicama, kao što su greške u lijekovima, prevelike doze i alergijske reakcije. U članku objavljenom 2017. godine u časopisu Američkog udruženja za medicinsku informatiku, Furukawa i kolege izvijestili su da smanjenje neželjenih događaja u vezi sa drogom od 20 procenata može biti pripisano smislenoj upotrebi EHR-a. Ove informacije mogu uticati na više bolnica da usvoje EHR i smanjuju otpor lekara koji i dalje utiču na smislenu upotrebu.
Propuštene mogućnosti
Neuspeh u potpunosti usvajanja EHR-a nije jedini izazov koji ometa zdravstvenu infrastrukturu. Podaci prikupljeni u EHR imaju mnogo veći potencijal od onoga što se trenutno koristi. Kada su ovi sistemi omogućeni za povezivanje više izvora informacija, oni su bolje opremljeni da generišu prediktivne algoritme u vezi sa odgovorom pacijenta na tretman.
Nekoliko studija je testiralo ovaj pristup u negi dijabetesa. Kada su EHR-ovi bili kombinovani sa kliničkim algoritmima, pokazala se da je strategija superiornija od postojeće prakse. Kombinovanje ličnih podataka sa predviđanjem prognoze premašilo je efikasnost prethodnih metoda.
Ponudio je bolje tumačenje informacija o pacijentu, kao i poboljšane smernice za negu. Studija koju su vodili dr. Michael Klompas iz Medicinske škole Harvard i Instituta za zdravstvenu zaštitu Harvard Pilgrim u Bostonu takođe su otkrili da podaci EHR-a mogu pomoći u otkrivanju više slučajeva dijabetesa i diskriminaciji dijabetesa tipa 1 i tipa 2. Klompas i njegov tim veruju da se ova nova tehnologija može implementirati kao automatizovana javna zdravstvena služba i može pomoći u upravljanju praksom i zapošljavanju pacijenata za kliničke studije.
Sa modernim EHR-ima, informacije se sada mogu automatski prikazivati i pružiti medicinsku ekipu sa relevantnim uputstvima za negu i liječenje koje su usmjerene na pacijente i prilagođene individualnom pacijentu.
Jedna od kritikacija režima lečenja zasnovanog na populaciji jeste da intervencije koje su kalibrirane u odnosu na osnovni prosek proizilaze iz generalizacija o populaciji. Ovaj pristup je poznat po pitanju podrivanja ili prekomerne kompenzacije potreba pojedinca. Štaviše, standardizovani algoritam koji upravlja podacima osigurava da je plan za negu pojedinaca zasnovan na dokazima i logičan. Uputstva i protokoli stalno se ažuriraju, što omogućava koordiniranu i konzistentnu negu prilagođenu jedinstvenim potrebama pacijenta. Takođe postoje značajni dokazi da kombinovanje EHR-a sa sistemima za podršku kliničkim odlučivanjima (CDSSs) može revolucionisati zdravstvenu zaštitu i transformisati prikupljene podatke u moguće informacije.
Računar pomaže pacijentima
IBM i CVS Health su 2015. godine objavili zajedničko ulaganje da koriste kolosalna prediktivna analitička snaga IBM-ovog Watson računara kako bi pružili personalizovanu negu CVS korisnicima. Partnerstvo omogućava CVS-u da bolje identifikuje potrošače koji mogu biti izloženi riziku od negativnih ishoda zdravlja, a zatim im pružiti prilagođene usluge koje povećavaju šansu poboljšanja njihovog blagostanja.
Watson Oncology, novi kognitivni računarski sistem, sada koriste Memorial Sloan Kettering kliničari kako bi tumačili kliničke podatke pacijenata za karcinom i pronašli najbolji tretman na osnovu godina uskladištene ekspertize i istraživanja. To znači da najnoviji dokazi mogu brže putovati kroz onkološku zajednicu i poboljšati brigu o pacijentu. Štaviše, on takođe omogućava širenje znanja od jednog specijaliste do drugog. To bi moglo osigurati da dobijete istu gimnastiku bez obzira na to ko je vaš doktor. Pokretanje dodavanja prediktivnih elemenata zasnovanih na personalizovanim podacima o zdravlju pacijenta verovatno će brzo imitiraju konkurenti, a to je samo početak povećanja upotrebe veštačke inteligencije radi poboljšanja zdravlja stanovništva. Partnerstva između kompanija poput IBM-a i medicinskih i farmaceutskih kompanija mogu osigurati bržu primjenu inovacija na svakodnevnu zdravstvenu zaštitu.
Pacijenti pomažu sami sebi
Još jedna odlična prilika koju nudi digitalna zdravstvena tehnologija je prilika za povećanje angažovanja pacijenata. Pacijenti sada mogu pregledati, preuzeti i pristupiti njihovim zdravstvenim informacijama, kao i donositi informisane odluke o svojim opcijama liječenja. Michael Furokawa i njegov tim istraživača otkrili su da doktori sve više koriste tehnologiju za razmjenu informacija sa svojim pacijentima. U 2014, 30 procenata anketiranih lekara je rutinski koristilo mogućnosti za sigurno razmjenjivanje poruka, a 24 procenata rutinski je pacijentima omogućilo online pristup svojim zdravstvenim podacima. Ovaj broj se verovatno povećao u posljednjih nekoliko godina i potencijalno povećao saradnju između pacijenata i doktora.
Nove strategije se stalno razvijaju kako bi se povećalo angažovanje pacijenata kroz tehnologiju. Mercy - zdravstvena organizacija sa hroničnim bolestima pomoću programskih parova tehnologije sa svojim zdravstvenim trenerima. Treneri koriste tehnologiju kako bi motivisali pacijente da preuzmu ličnu inicijativu i da se više uključe u svoju brigu. U tom smislu samo tehnologija nije odgovor. Ljudska veza pomaže pomeranje i podržava pozitivne promene ponašanja, dok tehnologija pojačava ovaj efekat. Čovekova interakcija će verovatno i dalje biti važan faktor i ostati determinanta u pogledu uspjeha zdravstvenih ishoda, iako evolucija tehnologije nam pomaže u poboljšanju načina koji ubrzavaju i skali napretku ka boljoj blagostanju.
> Izvori
> Furukawa M, King J, Patel V, Chun-Ju H, Adler-Milstein J, Jha A. Uprkos značajnom napretku u usvajanju EHR-a, razmena zdravstvenih informacija i angažman pacijenata ostaje nizak u kancelarijama. Zdravstvena pitanja , 2014; 33 (9): 1672-1679
> Furukawa M, King J, Patel V. Stavovi lekara o jednostavnosti upotrebe EHR funkcionalnosti vezanih za smislenu upotrebu. American Journal of Managed Care , 2016; 21 (12): E684
> Furukawa M, Spector W, Limcangco M, Encinosa W, Rhona Limcangco M. Značajna upotreba zdravstvene informacione tehnologije i opadanje neželjenih događaja u bolnici u bolnici. Časopis Američkog udruženja medicinske informatike , 2017, 24 (4): 729-736.
> Klompas M, Eggleston E, McVetta J, Lazarus R, Li L, Platt R. Automatsko otkrivanje i klasifikacija dijabetesa tipa 1 naspram dijabetesa tipa 2 korišćenjem podataka elektronskog zdravstvenog zapisa. Nega dijabetesa . 2013; 36 (4): 914-921.