Table of Contents

Интегриране на данните за обектив за диабет (EMP) в екосистемата на Министерството на здравеопазването и човешките услуги (HHS). Тази конвергенция на диагностиката на ретината и надлъжните клинични данни дава възможност за по-точен, проактивен и центриран от пациентите подход към справяне с диабета. Чрез преодоляване на разликата между специалистите по грижа за очите, първичните доставчици на грижи, ендокринолозите и пациентите, интеграцията намалява фрагментираните грижи, ускорява клиничните решения и в крайна сметка подобрява резултатите за 37-те милиона американци, живеещи с диабета. Тази статия изследва опасените ползи, техническите изисквания и бъдещия потенциал за вграждане на данните за обективите за диабет директно в EMR работата.

Подобрено наблюдение на пациентите

Проследяване на ретинопатията Напредък в реално време

Диабетната ретинопатия (ДР) остава водеща причина за предотвратима слепота сред възрастните хора в работна възраст. Редовните очни прегледи с високо-резолюционна леща (мреж) включително фотография на фунтуса, томография на оптиката (OCT) и флуоресцеин ангиографията на пациента произвеждат богати неоценки, които сигнализират ранни патологични промени. Когато тези изображения и свързаните с тях измервания (напр. централна макуларна дебелина, наличие на хемороиди, микроаневризъм) са директно интегрирани в EMR на пациента, клиникините получават непрекъснати, времеви визуални записи на здравето на ретината. Вместо да разчитат на доклади на хартия или фрагментирани системи, екипите за грижи могат да гледат странично-между отделните страни сравнения в посещенията, автоматично флаг значително прогресия, и да инициират навременни интервенции като анти-VEGR инжекции или лазерна терапия.

Ранно откриване на микроваскуларни усложнения

Отвъд ретинопатията, данните от лещите често разкриват ранни признаци на нефропатия и сърдечно-съдови увреждания. Например, стесняването на ретината на артериоларния тракт, което се изразява в хипертония и бъбречно заболяване (чести заболявания) при диабет. Интеграцията на тези данни в EMR позволява на доставчиците на първична грижа да видят показатели за риска извън очната клиника и съответно да коригират кръвното налягане или протоколите за управление на глюкозата. Едно проучване, публикувано в Диабети Грижа, установи, че пациентите, чиито резултати от ретината са автоматично свързани с техните EMR, са имали 23% по-ниска скорост на прогресия до пролиферативна ретинопатия в продължение на три години в сравнение с тези в конвенционалния модел за отнасяне. Автоматизирани сигнали, построени в EMR, могат да ускорят скрининги за нефропатия или изпити на краката, когато ренетивното изображение разкрива специфични съдови промени.

Засилена координация в областта на грижите

Разрушаване на силозите между специалностите

Традиционният диабет страда от липса на комуникация между неофициалисти и други доставчици. Диабетният пациент може да види ендокринолог, първичен лекар (PCP), и диабетолог, но не един запис съдържа всички съответни открития на очите. Интеграцията на данните от лещите в споделени EMR решава това, като гарантира, че всеки член на екипа по грижата . Безпроблемният обмен поддържа отборен модел на грижа, където ендокринологът вижда същата представа при коригиране на инсулиновата терапия, и степента на ретинопатия в небрежен, структуриран формат, който PCPs може да интерпретира от гледна точка на последната дата на очната проверка, когато се поръчва работа в лаборатория.

Сезиране на работните потоци и съобщение за затворен цикъл

Интеграцията също така дигитализира сезирането. Когато оптометрист или офталмолог отбелязва умерено непролиферативен DR, EMR може автоматично да генерира сезиране към специалист по ретината, да насрочи проследяване с PCP и да уведоми пациента чрез портал на пациента. Специалистът получава предварителното изображение и бележки без излишно въвеждане на данни. След като консултацията е пълна, констатациите се връщат обратно в таблото на доставчика, затваряне на цикъла. Това намалява загубените отпратки, дублира тестове и забавяния в грижите. Според доклад от HEALTHIT.gov, практики, които прилагат EMR-интегрирано управление на насочването видяха 35% намаляване във времето на специализираната консултация за диабетна очна болест.

Поток и ефективност на потока

Автоматично захващане на данни Премахване на ръчно въвеждане

Ръчно транскрипция на обектив констатации . Независимо от хартиени форми, сканирани PDF, или диктатура . Интегрирани системи използват DICOM (дигитална неточност и комуникации в медицината) стандарти за автоматично качване на изображения на ретината и структурирани доклади директно в EMR. Например, fundus камера може да маркира всяко изображение с идентификатори на пациента, дата на изследване, и диагностични кодове. EMR след това съпоставя данните в неофициални полета: зрителна острота, вътреочно налягане, състояние на лещата (фактичен, псевдофакичен, или афакичен етап), и ретинопатия. Тази автоматизация спестява средно 4 до 6 минути за насрещна за медицински персонал и намалява транскрипционни грешки, които могат да доведат до погрешно диагностициране или забавено лечение.

Намаляване на ненужните тестове за двойственост

Когато данните от лещите са видими за всички доставчици, вероятността от значително намаляване на разходите за излишни изображения. ПСП, виждайки отбелязване на "нормален разширен очен изпит през изминалата година" в ЕМР, ще избегне поръчването на ненужни сканирания на ретината. Това не само намалява разходите за изобразяване на ретината, но намалява и тежестта на пациента и излагането на контрастни агенти или капки за дилатация. Проучване в Журнал на Американската асоциация за медицинска информатика, оценявано, че интегрираните данни за изображения намаляват дублираните поръчки за изображения на ретината с 28% в голяма интегрирана здравна система. Спестяванията само при преките разходи за образи са оценени на 2,5 милиона щатски долара годишно за мрежа от 50 000 пациенти с диабет.

Дашбордове за управление на населението

С данни от лещи в EMR, здравните системи могат да създадат табло за идентифициране на пропуски в грижите. Например, отдел HHS може да направи заявка за списък на всички пациенти с диабет, които не са имали изпит по ретината в продължение на 12 месеца и автоматично изпраща напомняния или назначения график. Такива здравни инструменти са от решаващо значение за модели за грижа, базирани на стойността, които свързват възстановяването на разходите за качество мерки като Националния комитет за качество (NCQA) програма за признаване на диабет. Интегрираните данни от лещите позволяват прецизно проследяване на тези мерки без ръчно преглед карта.

Годеж и образование на пациентите

Визуализиращо заболяване Напредък към мотивиране на промяната на поведението

Пациентите често се борят да разберат връзката между ежедневното управление на кръвната захар и дългосрочното очно здраве. Показвайки на пациента свои собствени изображения на ретината, с сравненията рамо до рамо във времето, създава мощен визуален разказ. Когато пациентът види кръвоизлива в дот-блок да се умножава с увеличаването на HbA1c, те са по-вероятно да се придържат към лекарства, диета и упражнения. Интегрираните EMR-та, които включват портали на пациенти позволяват на потребителите да получат достъп до собствените си данни за изображения, заедно с простите аномалия, обясняващи всяка находка.

Споделено решение за вземане на решения за лечение

Достъпът до данните от лещите в EMR също подкрепя съвместното вземане на решения. Ако пациентът има ранен диабетен макуларен оток (DME) и обмисля анти-VEGF терапия, както лекарят, така и пациентът може да прегледа Cross-sections заедно на таблетка по време на посещението. Пациентът вижда натрупването на течност и разбира защо се препоръчват инжекции. Проучванията показват, че когато пациентите могат да гледат собствените си данни за изображения на изображения, резултати удовлетворение се увеличават и придържането към последващи назначения подобрява с 15 . 20%. Американската академия на офталмология . пациентските образователни материали подчертават, че год. пациенти, които виждат собствените си изображения на ретината са по-вероятно да запазят следващата си среща.

Интеграция на резултатите, докладвана от пациента

Съвременните EMR-та също така улавят резултатите от пациентите (програмите), като например въпросници за визуална функция. Свързването на тези субективни доклади с обективни данни за лещите (напр. промени в най-добре коригираната зрителна острота или чувствителност към контраста) дава по-пълна представа за това как диабетът влияе на ежедневието. Тази неоптимална гледка помага за консултирането на шивачите например, препоръчвайки рехабилитация с ниско зрение по-рано, когато и двете изображения и проф.

Стандарти за оперативна съвместимост и данни

HL7 FHIR и DICOM интеграция

За да се приведат данни от обектива в EMR, системите обикновено използват DICOM паметен регистър (PACS), който се свързва с EMR чрез FHIR-базиран ресурс за изследване на изображения. Вносители като Epic, Cerner и Allscripts вече предлагат сертифицирани API, които позволяват на офталмологични устройства да движат пряко резултатите. Въпреки това, много малки практики все още разчитат на по-старо оборудване; решения от средната класа, които преобразуват собствени образни формати в DICOM и след това карта на пакетите от FHIR са налични, но изискват предварителна конфигурация.

Структурирани данни срещу свободен текст

Най-голямата полезност идва от структуриране на обективи в кодирани елементи на данни (напр., SNOMED CT кодове за по-голяма диабетна ретинопатия, годеж ICD-10 кодове за диагностика, LOINC за визуална острота). Докладите за свободен текст са по-трудни за анализ за подкрепа на решенията, за отчитане на качеството и управление на населението. HHS инициативи насърчават използването на структурирани данни за улавяне чрез EHR Programmes Programs and Sinterful Use requirements. Например, Консолидираната клинична архитектура (C.CDA) включва полета за констатации от очни прегледи. Практики, които приемат структурирани модели, виждат по-високи проценти на автоматично извличане на данни за изследвания и качествени показатели.

Сигурност и поверителност на данните

Ретиналните изображения се считат за защитена здравна информация (PHI) в рамките на HIPA и трябва да се съхраняват с криптиране както в покой, така и в транзит. Здравните системи трябва да гарантират, че обменът на данни между клиниката за офталмология и EMR използва защитени канали (напр. TLS 1.2+). Освен това, работата по съгласието на пациента трябва да бъде проектирана така, че да позволява неуловим контрол, например, пациентът може да позволи на ендокринолога да разглежда изображения на ретината, но не и друга омлетна история. Съвременните EMRs поддържат контроли за достъп, базирани на роли, които могат да ограничат гледането на чувствителни изображения до подходящи специалности. Одитните дневници следят всеки достъп, като позволяват спазването на правилата за поверителност на HHS. Някои интегрирани системи сега предлагат управление на съгласие, базирано на блокчайн, въпреки че широкото приемане все още се появява.

Икономическо въздействие и възвръщаемост на инвестициите

Спестявания от превенция

Интеграцията води до значителни икономии на разходи чрез предотвратяване на загуба на зрението и последиците от нея надолу по веригата. Всеки случай на слепота от диабетната ретинопатия носи около 500 000 долара в разходите за медицински живот и загуби на производителността. Чрез осигуряване на по-ранно откриване и лечение, интегрираните данни от лещи намалява честотата на тежка загуба на зрение и последиците. Анализ на ефективността моделиране на голяма популация HHS установи, че EMR-базираните напомняния за скрининг на ретината плюс автоматизирано качване на констатации спести $ 1200 за година на живот, адаптирана към качеството (QALY) се постига в сравнение с опцетологична проверка. Освен това интегрираните данни намаляват ненужните специализирани посещения: PCPs могат да видят нормални резултати и да избегнат отпратки, спестявайки приблизително $75 за избегнато посещение.

Намаляване на административния излишък

Ръчно въвеждане на данни, проследяване на хартия, и телефонни разговори, за да се извлече резултатите от изображенията налагат скрита цена. Типична мулти-специална клиника прекарва 20 .30 минути на диабетик пациент координира документация грижа за очите. Автоматизация чрез EMR интеграция съкращения, че до по-малко от 5 минути. За съоръжение, управление на 10 000 пациенти диабет годишно, само на труда спестяват повече от $ 80,000. инкорпориране оборудване с директна EMR свързаност също намалява необходимостта от специализиран персонал за въвеждане на данни, допълнително подобряване на долната линия.

Бъдещи посоки: Ал и Телеофталмология

Изкуствен интелект за автоматизирано тълкуване

Следващата граница е сдвоена EMR-интегрирани обектив данни с изкуствен интелект (AI) алгоритми, които автоматично степен диабетна ретинопатия и макуларен оток. FDA вече е одобрил няколко AI . Базирани системи за диагностика, които анализират ретинални изображения и генерират клас. Когато тези системи се хранят резултати директно в EMR, работния поток става почти мигновено: техник улавя изображението, AI го чете, и EI показва ниво на тежест с препоръчвано проследяване интервал преди пациентът да напусне стола. Това драстично намалява тежестта върху ненатоваристите и разширява капацитета за проверка в недохранени райони. Ранни пилотни програми в HHS общностни здравни центрове са показали, че AI-интегрираните EMR системи могат да намалят времето до разпространение на стола от 14 до 24 часа.

Телеофталмология и дистанционно наблюдение

Мобилните камери за ретината и фотографията, базирана на смартфон, позволяват да се направи проверка от точка на грижа в основните офиси и дори у дома. Когато тези изображения се предават на център за четене на облачни бази и резултатите се връщат в EMR чрез FHIR, се установява пълен телофталмологичен цикъл. Този модел е особено ценен за селските популации на HHS, които нямат пряк достъп до очни специалисти. Здравната администрация на ветераните успешно е разработила програма за теле-ретинен скрининг, която интегрира данните в националния EMR, постигайки 95% ниво на удовлетвореност на пациента и 40% намаление на разстоянието за очни грижи.

Прогнозен анализ за здравето на населението

А невалидни данни от надлъжни лещи в рамките на EMRs позволява машинно обучение модели, които прогнозират кои пациенти са най-вероятно да прогресират до напреднали ретинопатия или изискват витректомия. Тези прогностични алгоритми могат да генерират резултати на риска видими на пациент табло, което води до preemproveilency интензивна терапия на глюкоза големото понижаване или сезиране към специалист по ретината.

Заключение

Интеграцията на данните от лещите на диабета в EMRs е повече от техническо надграждане, то е основен фактор за развитието на пациентите, ефективно и координирано обслужване на диабета в рамките на HHS. От подобреното сътрудничество в екип за наблюдение и безпроблемна грижа до рационализиране на работните потоци и овластяване на пациентите, ползите са измерими и значителни. Тъй като стандартите за оперативна съвместимост и възможностите на AI се разширяват, разликата между диагностиката на O . . и общите медицински записи ще продължи да стеснява, отключване на нови възможности за ранна интервенция, икономии на разходи и собствен капитал. Здравните системи, които инвестират в тази интеграция днес изграждат инфраструктурата за следващото поколение управление на диабета .