尼尔 Perry说,医院需要远远超出电子记录,并且必须超越AI的狭窄方法。 Dartford和Gravelham NHS的数字转型总监NHS信任他的使命以不同的方式做事。

Dartford和Gravelham NHS信任是在许多方面,“正常”的NHS信任。如果您查看我们的大小,我们的足迹,我们提供的服务以及我们提供的服务的资源,我们与数字的区域相比,占卫生服务的大约80%的医院信托。

但我们推进数字成熟度的计划不是规范,我们的方法可以为NHS中的其他人提供可能的新行程。

跨越赛量策略

2017年,我们重置了我们的数字战略。特派团:建立在现有技术上,越过其他信任,并成为一种自制的数字示范。

我们的临床医生中有一种历史性的感觉,IT系统是豆类柜台。我们想改变它,并给予临床医生他们将找到最有用的工具。

通过已经到位的良好的患者管理系统,我们创建了一个专注于快速提供临床功能的蓝图。

我们成为该国的第一个投资于来自我们健康技术合作伙伴Alcidion的Miya精确技术的技术。

该平台将为我们提供工具,以完成我们立即数码拼图的大部分工具,并将帮助我们实现我们的长期战略,因为我们试图从传统思维中搬家。

我们立即做了什么

现在,我们正在装备平台从我们所有IT系统的推动和拉动原子级数据,例如来自GP系统,所以我们可以在临床医生需要时使用所有这些数据进行复杂的临床决策支持。

当他们决定采购这项技术时,自然语言处理和电子注册能力涉嫌临床医生,将自由文本进行临床资产。

我们将能够以许多其他医院没有通过规则发动机推动的方式编纂自由文本,然后建议临床医生的适当行动和途径,基于症状和临床叙事的自动化订单和规定决策。

在技​​术结束时,像FHIR一样标准,以及将所有数据转换为此标准的能力是我们将获得信息和洞察所需的方法。但临床医生并不真正关心它 - 他们只是想要一些工作的东西。

这就是我们正在提供的 - 将转化为主动和可操作的见解的信息,而不是简单的静态数据,以便它将通过我们现有和未来系统的新方法流动。这将有助于自动化组织范围的行动,并减少我们的临床医生和他们更广泛的支持团队面临的认知和行政负担。

超越EPRS以完全连接的智力

当您查看大电子患者记录(EPR)实现时 - 通常是菜单驱动系统,临床医生并不总是完全与其啮合。

我们希望提供我们的临床医生的价值。自然语言处理是开始的,这意味着我们可以从临床医生看到的叙述中提取价值,以及他们所做的实践调查。然后,我们可以开始对不同条件和临床知识渗透到规则发动机,算法和人工智能的渗透的全部洞察力。

在大多数医院的这种类型的未开发智能仍然存在于基于纸质的系统。但是,通过宫亚精确度,我们可以使用该平台作为中央神经网络的平台来实现这一临床知识和渠道。现在将转换以前非结构化的数据被转换为可用的结构化信息。这将意味着将出现临床洞察模式,可以以新的和实用的方式跨医院团队访问和共享。

我们希望我们的技术能够智能地建议一个初级或众多医生&例如,他们需要为患有呼吸短促并且具有许多合并症的患者来做的事情。一旦完成某些测试和成像,我们的技术神经网络将整理研究结果 - 无论是来自临床医生还是从AI算法评估那些考试的算法 - 并告知医疗保健人员需要监控或进行的事情。

这将遵循高级临床医生的编程,或者计算机从大数据或机器学习获得了基于许多其他途径的患者,看看已经采取了改进的结果。

这将意味着我们可以创造风险分数,使我们从传统的早期预警得分等传统的早期预警等。我们可以开始将新的临床计算器从那些可以预测,分段和路标以最佳治疗的正确,最快的路径中预测,分段和路标的背面。

数字神经网络临床人工综合情报

在医疗保健方面的年龄古老辩论,无论医院是否应该追求最佳的数字或单片EPR战略的方法现在正在转向非常不同的东西。

EPRS只是所需的第一步。像HIMSS EMRAM这样的模型 - 用于监测全球电子医疗记录采用 - 可能需要发展来封装更多现代技术和在医院内创建数字神经网络或中央智能中心。

这些集线器需要能够容纳来自各地的数据。这是否是传统的记录系统或直接来自设备。

正在开发AI算法,其可以检测患者是否具有直接来自呼吸图案的音频的哮喘或COPD。可以从智能手机检测睡眠呼吸暂停,而不是将患者带入夜间学习。有可能通过传感器,音频,成像捕获数据,所有这些都被带入一个中央智能集线器,该中心具有内在的规则来加快途径。如果我们能够在几小时或几天内诊断癌症并在MDT列表中诊断患者,这可能是患者的生活变化,而不是今天它可以采取的几周或几个月。

这还需要重新思考目前的AI方法,超出了今天算法在医疗保健中的非常狭隘和特定的目的。通过智能中心加入和连接不同的AI算法可以为创建临床人工智力的方式铺平道路,可能导致某种情况,因为当他们接触到患者数据和图像时,AI可以寻找尽可能多的东西。

做所有这一切都需要协调加入,但敏捷方法。单一的单片方法需要数年,甚至数十年 - 我们的临床医生和患者需要比这更快的变化。与正在推动界限的创新伙伴合作,我们希望成为第一个为我们的用户需求提供的事情,并在健康和关怀中对他人进行复制。