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高級別CDSS為全流程醫療服務和管理決策提供支撐

2022-12-9

智惠學苑第18期《醫管必修課》邀請到了浙江大學計算機創新技術研究院|智慧醫療研究中心主任|相鵬,分享基于新技術的醫療質量持續改進經驗。CDSreport根據此次課程的部分內容進行要點整理,可直接點擊”醫管必修課“收看課程回放。

人工智能和機器學習在醫療服務中的廣泛應用,一個明顯的成果是很多醫院通過電子病歷、臨床輔助診斷、就診助手等工具,實現了醫療服務的全流程閉環。然而,要想推進醫療質量再上一個臺階,則需充分利用醫學知識,在全流程實現高級別的醫療決策支持和醫療管理決策支持。

在相鵬看來,醫學知識是醫療智能的基礎與核心,現階段需要進一步提高機器學習利用醫學知識的深度和廣度,讓其更好地識別、理解和組織醫學知識,從而支撐醫療和管理決策。這也是相鵬在浙江大學計算機創新技術研究院的主要研究方向。

通過不斷引入醫學知識體系和更新醫學知識圖譜,利用AI的深度學習打造結構化數據平臺,才能搭建高級別的CDSS架構,最終實現AI在醫療層面的應用,例如智能鑒別診斷、治療方案推薦、科研數據提取等。在實踐中,高級別的CDSS可以賦能全流程醫療服務,包括全病程健康管理、患者端APP、電子病歷、影像系統、醫療質量管理等。

從診療服務層面來說,CDSS的發展更傾向于??戚o助型,聚焦單個病種,做精做細,例如智能VTE評估管理,可利用AI深度學習醫學知識,給予醫生可參考的風險評估。相鵬在演講中提到醫院使用智能VTE評估管理后,全院高風險人群的評估率和醫護人員的關注率都得到了提升,評估率可達到99%,是以前沒有決策支持的情況下不可想象的。

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高級別CDSS還可協助醫務人員和管理人員對醫療質量和費用進行管理。質量管理類CDSS如病案質控,可通過病案首頁對醫療行為進行智能分析??蓮目剖?、患者和醫生等不同維度,追蹤到具體的診療行為,提高病案管理效率,讓醫療質量的過程變得可控和可視化。

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費用管理類CDSS可將診療服務與DRG等結合,可對醫療資源的消耗進行預測,對醫療費用的盈虧預警,并分析哪些疾病或科室可能出現虧損以及虧損原因等。該系統不僅可以讓醫務人員在日常工作中了解怎樣的入組是合理的,還給醫療管理人員提供了可視化的工具,而不是等到出現虧損后再干預。

在醫學知識庫支撐平臺的基礎上,CDSS可以貫穿整個醫療服務的核心業務,支撐業務的流轉。所以說,信息化不只是信息科的事,可以為大量的服務做支撐,醫院信息化水平是醫院管理水平的體現,而非單純的信息化投入或信息化建設水平。

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