Hasta bakımı ve katılımı için yeni fırsatlar kullanmak, modern sağlık hizmetlerinin önemli bir parçası haline gelmiştir. Aynı zamanda hastalıkların önlenmesine yaklaşım şeklimizi geliştiriyor. Sağlık inovasyonunu benimsemeyi hızlandıranlar - hem hastalar hem de klinisyenler - bu ilerlemelerden erken fayda göreceklerdir.
Elektronik Sağlık Kayıtlarının Kabulünde Boşluklar
Elektronik sağlık kayıtları (EHR'ler), 2009 yılında kabul edilen Ekonomik ve Klinik Sağlık Yasası (HITECH Yasası) için Sağlık Bilgi Teknolojisine uygun olarak, ABD genelinde giderek daha fazla benimsenmektedir.
Bu mevzuat, sağlık teknolojisinin anlamlı kullanımını şart koşmakta ve EHR'lerin uygulanmasını desteklemektedir. Başlangıçta, EHR kullanan sağlayıcılara mali teşvikler sunulmuş ve şu ana kadar benimsenme süreci bitmiş olacaktı. Orijinal HITECH Yasası'nda, modern dijital sağlık teknolojisinin 2015'ten sonra anlamlı bir şekilde kullanılmadığını gösteren sağlık kurumları tarafından olası cezalar alınabilir. Ancak, benimseme sürecinin beklenenden daha yavaş olması, 2014'te Medicare ve Medicaid Servisleri için Merkezler. (CMS), kabul sürecinin 3. aşamasının 2017'ye kadar ertelendiğini açıkladı. Geçen yıl, EHR'lerin anlamlı kullanımı tüm sağlayıcılar için bir seçenek haline geldi. 2018'de, tasfiye sürecinin 3. aşamasının uygulanması zorunlu hale getirildi. Bununla birlikte, bazı gruplar, sağlayıcılar ve satıcılar arasındaki hazırlığı çevreleyen endişeler nedeniyle 3. evrenin tekrar ertelenmesini talep etmiştir.
Bununla birlikte, EHR kullanımında önemli bir artış olmuştur. 2013 yılında Michael Furukawa ve yardımcı yetkililer tarafından yapılan bir çalışma, büro temelli hekimlerin yüzde 78'inin bir tür EHR'yi benimsediğini buldu. Evlat edinme oranları, tek uygulayıcı pratikleri ve birincil olmayan bakım uzmanlıklarında daha düşüktü, bazı ortamlarda daha fazla kitlesel evlat edinmeye hala yer olduğunu işaret ediyordu.
Furukawa'nın veri analizi, aynı zamanda, sağlık bilgi teknolojisinin anlamlı bir şekilde kullanılmasının, ilaç hataları, aşırı dozlar ve alerjik reaksiyonlar gibi hastanelerdeki istenmeyen ilaç olaylarını azaltabileceğini gösterdi. Amerikan Tıbbi Bilişim Derneği Dergisi'nde 2017'de yayınlanan bir makalede Furukawa ve arkadaşları, olumsuz ilaç olaylarında yüzde 20'lik bir azalmanın EHR'lerin anlamlı kullanımına bağlandığını bildirdiler. Bu bilgi daha fazla hastaneyi EHR'leri benimsemeye ve hala anlamlı kullanımı etkileyen hekim direncini azaltmaya zorlayabilir.
Kaçırılmış fırsatlar
EHR'leri tamamen benimsememek, sağlık hizmeti altyapısını engelleyen tek sorun değildir. EHR'lerde toplanan veriler, şu anda kullanılmakta olandan çok daha fazla potansiyele sahiptir. Bu sistemlerin birden fazla bilgi kaynağına bağlanması sağlandığında, bir hastanın tedavi yanıtına ilişkin tahmin algoritmaları üretmek için daha donanımlıdırlar.
Çeşitli çalışmalar diyabet bakımında bu yaklaşımı test etmiştir. EHR'ler klinik algoritmalar ile birleştirildiğinde, stratejinin mevcut uygulamaya üstün olduğu gösterilmiştir. Kişisel verilerin prognoz tahmini ile birleştirilmesi, önceki yöntemlerin etkinliğini aştı.
Hasta bilgilerinin daha iyi yorumlanmasını ve iyileştirilmiş bakım kılavuzlarını sunmuştur. Boston'daki Harvard Tıp Okulu ve Harvard Pilgrim Sağlık Enstitüsü'nden Dr. Michael Klompas tarafından yapılan bir araştırmada, EHR verilerinin daha fazla diyabet vakası tespit edilmesine ve tip 1 ve tip 2 diyabet arasında ayrım yapılmasına yardımcı olabildiğini bulmuştur. Klompas ve ekibi, bu yeni teknolojinin otomatik bir halk sağlığı hizmeti olarak uygulanabileceğine ve klinik çalışmalar için uygulama yönetimi ve hasta işe alımına yardımcı olabileceğine inanıyor.
Modern EHR'lerle, bilgi artık otomatik olarak gösterilebilir ve hasta merkezli ve bireysel bir hasta için uyarlanmış ilgili bakım ve tedavi yönetimi yönergelerine sahip bir sağlık ekibi sağlar.
Nüfusa dayalı tedavi rejimlerinin eleştirilerinden biri, bir temel ortalamaya göre kalibre edilen müdahalelerin, bir popülasyon hakkındaki genellemelerden türetilmesidir. Bu yaklaşım, bir bireyin ihtiyaçlarını az veya çok telafi etmek için kötüye kullanılmaktadır. Dahası, standartlaştırılmış ancak veriye dayalı bir algoritma, bireyin bakım planının kanıta dayalı ve mantıklı olduğunu garanti eder. Talimatlar ve protokoller sürekli güncellenir, bu da hastanın benzersiz ihtiyaçlarına göre düzenlenmiş koordine ve tutarlı bakım sağlar. EHR'lerin klinik karar destek sistemleriyle (CDSS'ler) birleştirilmesinin sağlık hizmetlerinde devrim yaratabileceğini ve toplanan verilerin eyleme dönüştürülebilir bilgilere dönüştürülebileceğine dair önemli kanıtlar da bulunmaktadır.
Bilgisayar Yardım Eden Hastalar
IBM ve CVS Health, 2015 yılında, IBM'in Watson bilgisayarının muazzam kestirimci analitik gücünü kullanarak CVS müşterilerine kişisel bakım sağlamak için bir ortak girişim başlattı. Bu ortaklık, CVS'nin, olumsuz sağlık sonuçları için risk altında olabilecek tüketicileri daha iyi tanımasını ve daha sonra onların refahını iyileştirme ihtimalini arttıran özel hizmetler sunmasını sağlamaktadır.
Yeni bir bilişsel bilgisayar sistemi olan Watson Oncology, Memorial Sloan Kettering klinisyenleri tarafından kanser hastalarının klinik verilerini yorumlamak ve saklanan uzmanlık ve araştırmalara dayanan en iyi tedaviyi bulmak için kullanılıyor. Bu, en yeni kanıtların onkoloji topluluğu aracılığıyla daha hızlı ilerleyebileceği ve hasta bakımını iyileştirebileceği anlamına gelir. Dahası, aynı zamanda bir uzmandan diğerine bilginin genişlemesini sağlar. Bu, doktorunuzun kim olduğuna bakmaksızın aynı üst düzey bakımı almanızı sağlayabilir. Kişiselleştirilmiş hasta sağlık verilerine dayanan öngörücü unsurları ekleme hamlesi muhtemelen rakipler tarafından hızla taklit edilecek ve nüfus sağlığını iyileştirmek için yapay zekanın kullanımını artırmanın sadece başlangıcı. IBM ve medikal ve ilaç şirketleri gibi şirketler arasındaki ortaklıklar, yeniliklerin günlük sağlık hizmetlerine daha hızlı uygulanmasını sağlayabilir.
Kendilerine Yardım Eden Hastalar
Dijital sağlık teknolojisinin sunduğu bir başka büyük fırsat da hasta katılımının artması için bir fırsattır. Hastalar şimdi sağlık bilgilerini görüntüleyebilir, indirebilir ve erişebilir, ayrıca tedavi seçenekleri hakkında bilinçli kararlar alabilirler. Michael Furokawa ve araştırmacılar ekibi, doktorların hastalarıyla bilgi paylaşmak için teknolojiyi gittikçe daha fazla kullandığını keşfetti. 2014 yılında, ankete katılan hekimlerin yüzde 30'u rutin olarak güvenli mesajlaşma için kabiliyetlerini kullandı ve yüzde 24'ü rutin olarak sağlık verilerine çevrimiçi erişimi olan hastaları sağladı. Bu sayı muhtemelen geçmiş yıllarda daha da artmıştır ve potansiyel olarak hasta-doktor işbirliğini arttırmıştır.
Teknolojiyle hasta katılımını arttırmak için sürekli yeni stratejiler yayılıyor. Kronik hastalıkları olan bir sosyal yardım programı olan merhamet, sağlık koçları ile teknolojiyi birleştiriyor. Koçlar, hastaları kişisel inisiyatif alma ve kendi bakımlarına daha fazla katılma konusunda motive etmeye yardımcı olmak için teknolojiyi kullanır. Bu anlamda, teknoloji tek başına cevap değildir. İnsan bağlantısı, vardiya tutumuna yardımcı olur ve olumlu davranış değişikliğini destekler, teknoloji bu etkiyi artırır. İnsan etkileşimi, önemli bir faktör olmaya devam edecek ve teknolojinin gelişmesi, daha iyi refah yolunda ilerlemeyi hızlandıracak ve ölçeklendirecek şekilde ilerlememize yardımcı olduğu halde, sağlık sonuçlarının başarısı konusunda belirleyici olmaya devam edecektir.
> Kaynaklar
> Furukawa M, Kral J, Patel V, Chun-Ju H, Adler-Milstein J, Jha A. EHR'nin benimsenmesinde önemli ilerlemelere rağmen, sağlık bilgi değişimi ve hasta katılımı, ofis ortamlarında düşük kalmaktadır. Sağlık İşleri , 2014; 33 (9): 1672-1679
> Furukawa M, King J, Patel V. Anlamlı kullanımla ilgili EHR işlevselliklerinin kullanım kolaylığı üzerine doktor tutumları. Amerikan Yönetilen Bakım Dergisi , 2016; 21 (12): E684
> Furukawa M, Spector W, Limcangco M, Encinosa W, Rhona Limcangco M. Sağlık bilgi teknolojisinin anlamlı kullanımı ve hastane içi istenmeyen ilaç olaylarında düşüşler. Amerikan Tıp Bilişimi Derneği Dergisi , 2017; 24 (4): 729-736.
> Klompas M, Eggleston E, McVetta J, Lazarus R, Li L, Platt R. Elektronik sağlık kayıt verileri kullanılarak tip 1 diyabet tipine karşı tip 1 diyabetin otomatik tespiti ve sınıflandırması. Diyabet Bakımı . 2013; 36 (4): 914-921.