วิธี วิเคราะห์ ข้อมูล ที่ มี การ บันทึก ไว้ ใน อิเล็กทรอนิกส์ ด้าน สุขภาพ

แผงวงจรประตูมิดเดิลแวร์และเอพีไอ

ผู้ผลิตอุปกรณ์จะให้ข้อมูลแบบกลุ่มเมฆ APIs ที่มีการตรวจสอบสิทธิ์ที่แตกต่างกัน, ข้อมูลของ Schema และระบบปลาย (help) เลเยอร์กลาง -- เช่น เครื่องยนต์เชื่อมต่อแบบใช้งานร่วมกัน (Mirst Constrution, OpenHIM), รถบัสบริการองค์กร หรือบริการขนาดเล็กที่กําหนดเอง เช่น อุปกรณ์ Biox AppI กับอุปกรณ์ของ EHR entot. enter:

• การตรวจสอบสิทธิ์ (OAuth 2. 0)
• การแปลงข้อมูล (กําหนดค่า json เป็นทรัพยากร FHIR)
• เกิดข้อผิดพลาดระหว่างทําการ (retricial, คิวจดหมายแบบตาย)
• การถอดไพ่ (ใช้กุญแจอิดิโมไทน์ และรหัสคนไข้รวมกัน, อุปกรณ์ อนุกรม, การสังเกตเวลา)
• การติดตามและติดตาม

ผู้จําหน่ายบางคน เสนอวิธีแก้ปัญหาระบบสื่อกลางของ FHIR (เช่น Redox, interfect) ที่ให้การเชื่อมต่อกับอุปกรณ์หลายสิบเครื่อง เมื่อสร้างเครื่องสื่อที่กําหนดเอง ให้พิจารณาใช้ส่วนบริการสําหรับความจุแบบ Scienter และใช้ตัวจัดการจดหมาย (เช่น rabbie MQ, Kaffka) เพื่อลดข้อมูลการรับข้อมูลการรับข้อมูล

คู่มือการเติมน้ําทีละขั้น

ขั้นที่ 1: รองรับอุปกรณ์ปัจจุบันและความเข้ากันได้ของ EHR

Catalog อุปกรณ์อินซูลินที่ฉลาดซึ่งใช้โดยผู้ป่วยของคุณ สําหรับแต่ละอุปกรณ์ ให้เลือกรูปแบบ APIF, รูปแบบของข้อมูล, รูปแบบการตรวจสอบสิทธิ์ และไม่ว่าอินเทอร์เฟส FHIR จะปรากฏอยู่แล้วหรือไม่ โปรดติดต่อตัวแทนผู้ผลิตสําหรับเข้าถึงเอกสารและกล่องทราย Simplecentened, ตรวจสอบความสามารถของ EHR ของ FHIR ของคุณ: จุดสิ้นสุดของที่อยู่ URL, รองรับทรัพยากร, เวอร์ชั่น, และค่าจํากัดใดๆ หากระบบ EHRIR ขาดข้อมูล R4 จะวางแผนที่จะแปลงข้อมูลให้เป็นแบบ HEIR เป็นรูปแบบที่ปรับแต่ง HL2 หรือจบ

ขั้น ที่ 2: นิยาม ธาตุ ข้อมูล และ การ งีบ หลับ

ร่วมมือกับนักกายภาพบําบัดและนักการศึกษาโรคเบาหวาน เพื่อเลือกสาขาข้อมูลที่สําคัญ

• Gluzozing: ค่า, หน่วย (mg/dL หรือ mmol/ L), จับเวลา (ISO 8601 กับเวลาโซน), ชนิดของอุปกรณ์
• ฉีด insulin: พิมพ์ (rapi, basal, Bolus), จํานวนเงิน (หน่วย), เส้นทาง (แทนการประมวลผล), เวลาจัดการ
• การ รับ คาร์โบไฮเดรต: กรัม, เวลา เทมเปิล
• แจ้งเตือนอุปกรณ์: การละเมิดระบบ hypolicycymia, เซ็นเซอร์ percorder, occloped

แผนที่แต่ละสนามไปยัง FHIR [FLT: 5] ทรัพยากรที่มีรหัส LONC สําหรับรหัสข้อสังเกต และ UCUM สําหรับหน่วย สําหรับอินซูลิน ให้ใช้ทรัพยากร [FLT: 6] กับ Rx Norm สําหรับผลิตภัณฑ์อินซูลิน เอกสารการจับคู่ในตารางคํานวณสําหรับทบทวนกับข้อมูลทางการแพทย์

ขั้น ที่ 3: สร้างการส่งถ่ายข้อมูลข้อมูลแบบปลอดภัย

ข้อมูลสุขภาพของผู้ป่วยจะต้องถูกป้องกันในการขนส่งและที่พักผ่อน ให้ใช้ TLS 1. 1. 1+ สําหรับทุกสายที่เรียก API ที่ถูกต้องโดยใช้ OAuth 2. 2. ด้วยขอบเขตที่ตัดมาในการอ่าน/ เขียนข้อมูลสําหรับการถ่ายโอนข้อมูลแบบเมฆ-สู่เมฆ พิจารณาการเข้ารหัสเพิ่มเติมที่ชั้นโปรแกรม (JEson) หรือ AVR Broft Auth About บนเฟรม (FHIRR) printment Profile และทําการตรวจสอบความเสี่ยงของโครงการ PRIA และทําการประสานงานธุรกิจ (ABA) เพื่อตรวจสอบข้อมูลการจัดเก็บข้อมูลต่าง ๆ ทั้งหมด ผมได้ทําการบันทึกข้อมูลและแก้ไขข้อมูลการเข้าใช้ข้อมูลและแก้ไขข้อมูล

ขั้น ที่ 4: พัฒนา และ ทดสอบ มิด เดิลแวร์ (ถ้า จําเป็น)

สร้างหรือปรับแต่งโปรแกรมสื่อกลางให้สมัครรับอุปกรณ์ API, แปลงข้อมูลเป็นทรัพยากร FHIR และ POST ไปเป็น EHR enterpoint การจัดการข้อผิดพลาด (instance arfoff retrieves, record- retrieves, transfer, transfers) และ document. สืบค้นข้อมูลสังเคราะห์ในสภาพแวดล้อม EHRR ใช้การตรวจสอบความถูกต้องว่าการอ่านกลูโคสโคปถูกบันทึกและตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลการจําลองได้ตัวโปรแกรมถูกป้องกันไว้ การดําเนินการทดสอบกับระบบที่จัดการการรับข้อมูลจากอุปกรณ์หลายร้อยตัว เช่น Post JPER หรือการทดสอบ API

ขั้น ที่ 5: นัก บิน ที่ มี ผู้ ป่วย ขนาด เล็ก

Retribuit 5-110 อาสาสมัครที่ใช้อุปกรณ์ที่เข้ากันได้ Obtain ased adification alided accessed on the translation. สืบค้นข้อมูลการไหลอย่างน้อยสองสัปดาห์, ตรวจสอบการอ่านผิดพลาด, timetamps, การเชื่อมต่ออุปกรณ์ที่ไม่สอดคล้องกัน, และระบบการทํางานที่ถูกตัดทอนจากผู้ป่วยและคลินิกเกี่ยวกับข้อมูลและความง่าย. การตั้งค่าการจับคู่และ EHRRD. การปรับแต่งจากการค้นหา

ขั้น ที่ 6: การ ฝึก คทา

การรวมข้อมูลเข้าได้ล้มเหลวที่สุด หากนักคลินิกไม่ไว้ใจหรือเข้าใจข้อมูลเหล่านี้ วัสดุที่ฝึกมานั้นอธิบายว่าข้อมูลใหม่นี้ เหมาะกับการทํางานอย่างไร นําเสนอตัวอย่างของการแปลแนวโน้มของ CGM (เวลาในระยะที่สั้น, กลูโคส, ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเฉลี่ย), การตั้งค่าแจ้งเตือนการเพิ่มความบิดเบือนแบบด่วนของกลูโคส, และอุปกรณ์การรวมข้อมูลเป็นข้อมูล ในบันทึก, เพิ่มข้อมูลข้อมูลอัตโนมัติ -- ไม่แทนที่ข้อมูลอัตโนมัติ -- กลุ่มผู้อดทนที่ส่งข้อมูลมา -- นําเสนอข้อมูลที่ตรงกับปัญหาทั่วไปอย่างรวดเร็ว เช่น อุปกรณ์ที่ขาดหาย หรืออุปกรณ์ที่ไม่สอดคล้องกัน

ขั้น ที่ 7: การ ออก กําลัง กาย อย่าง สม่ําเสมอ และ การ เฝ้า ดู อย่าง สม่ําเสมอ

ขยายไปยังประชากรที่มีสิทธิ์ทั้งหมดในระยะ การติดตามการทํางานของระบบและความพึงพอใจของผู้ใช้ ตั้งค่ากระบวนการควบคุมสําหรับเพิ่มชนิดอุปกรณ์หรือเพิ่มข้อมูลอุปกรณ์ใหม่ ๆ หรือเพิ่มข้อมูล EHR การจัดตารางในลําดับ เพื่อตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล แยกแยะช่องว่าง และทบทวนระบบความปลอดภัย การติดตามการแจ้งเตือนของผู้ผลิตอุปกรณ์และผู้ผลิต EHR

การ เอา ชนะ ข้อ ท้าทาย ที่ พบ บ่อย

ข้อมูลและความปลอดภัย

ข้อมูลอินซูลินฉลาดมีความไวสูง การรั่วไหลอาจเผยให้เห็น กิจวัตรประจําวันและสถานะสุขภาพ นอกเหนือไปจากการเข้ารหัสและการตรวจสอบพื้นฐาน

การแบ่งส่วนความเข้ากันได้กับอุปกรณ์

คุณภาพและบันทึกซ้ํา

บันทึกซ้ํากันเกิดขึ้นเมื่ออุปกรณ์ถูกเพิ่มข้อมูลเข้าไป ในขณะที่โปรแกรมเซนทน์ยังทําสํารวจด้วย ใช้กุญแจ idemotentity ในรายการ API และ deductions ที่อิงจากหมายเลขผู้ป่วย, หมายเลขโทรศัพท์, และค่าสังเกตเวลา (เช่น identer) เก็บรายละเอียดที่โดดเด่น (เช่น จากเครื่อง identer ของอุปกรณ์ FHR [FLT: 7). มาตราที่ยอมรับในการปฏิเสธค่าต่าง ๆ ของเครื่อง (เช่น กลูโคป, 20g/L/ ML/ LFL).

การ ไหล เวียน ของ งาน ใน คลินิก

คลินิกต้องพบกับความเหนื่อยล้า ปรับแต่ง EHR Stages เพื่อแสดง metrics สรุป (in-in-in-range, loadus on-board) แทนการใช้ระบบควบคุมการวินิจฉัยโรค (CDS) บังคับใช้กฎการลดความเร็ว -- ตัวอย่างเช่น เตือนเมื่อลูกศร CGM แสดงให้เห็นภาวะไฮโดรจีซีเมียภายใน 30 นาที ร่วมกับเอเอชอาร์ ผู้ผลิตเพื่อปรับแต่งการแสดงผลข้อมูลสําหรับอุปกรณ์มือถือและระบบผู้ป่วย

การ ศึกษา กรณี จริง ใน โลก: การ กู้ ชีพ ของ ระบบ สุขภาพ

ศูนย์การแพทย์ขนาดใหญ่ได้รวมข้อมูล Dexcom G6 เข้าเป็น EPEP โดยใช้ FHIR มิดแวร์ที่กําหนดเอง พวกเขาสมัครผู้ป่วย 200 คนที่มีโรคเบาหวาน 1 ชนิดในนักบิน ภายใน 6 เดือน โดยเฉลี่ยเวลาในการรักษาเพิ่มขึ้น 55% เป็น 72% และค่าไฮโปลิเซชัน (ถึง 54 mg/dL) นักศึกษาชาววิกิกีฬาได้ลดความพอใจสูงจากข้อมูล โปรไฟล์ CGM และระบบคอมพิวเตอร์ที่แสดงโดยระบบสุขภาพลดเวลา 2 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ การเข้าเยี่ยมของโรคโรไอได้โดยเพิ่มข้อมูลการเข้าเยี่ยมและพัฒนาการรักษาความปลอดภัยของโรคติดต่อ ส่วนมากจะเรียนรู้เกี่ยวกับเครื่องมือและเทคโนโลยีที่อุทิศตัวอย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับอุปกรณ์และระบบตรวจจับของผู้ป่วยอย่างต่อเนื่อง

Outlook อนาคต: ระบบปิดและ AI

เป้าหมายสูงสุดคือ การนําอินซูลินอัตโนมัติอัตโนมัติ (Attitive Profile) มาใช้แทน โดยระบบหล่อเลี้ยงแบบอาร์ตคอมมอนต์ ระบบปิดปิดระบบ (Meditic 780G, Thandem Control-IQ, Omniped 5) การรวมข้อมูล CGM และอินซูลินเข้ากับระบบอัตโนมัติ เมื่อระบบเหล่านี้เชื่อมต่อกับระบบเอเอชอาร์ซี (HR) หน่วยงานดูแลสามารถติดตามการทํางานจากระบบระยะไกลและปรับการตั้งค่าระหว่างการเยี่ยมทางโทรคมนาคม โมเดล II ที่มีการประมวลผลแบบจุลภาคสามารถคาดเดาการย่อยของกลูโคปต์ได้ การปรับปรุงส่วนส่วนความสามารถของสารสนสนสนเทศ พบว่าการรวมการรวมการรวมการรวมของสารสนสนธิการ เช่นนี้ เปลี่ยนแปลงโดย A1+1+1+1% และลดความสอดคล้องความสอดคล้อง (FTLELLLLLLLESTLULLLELE (TLLLLLLLLLLLLLLELESTESTESTESTESTESTESTESTESTESTESTESTESTESTESTEST).......

การ เฝ้า ดู คนไข้ ระยะ ทาง ไกล

COVID-19 รองรับการรับข้อมูลทางโทรคมนาคมแบบเร่งความเร็ว การรับข้อมูลอินซูลินแบบฉลาดเป็นการเหมาะสมตามธรรมชาติ คนไข้สามารถแบ่งปันข้อมูลกลูโคสและอินซูลินได้ โดยมีการใช้ข้อมูลระยะไกลในการสํารวจโรคเอดส์ระหว่างการเยี่ยมวิดีโอ เปิดใช้งานการปรับเปลี่ยนเวลาจริง เอเอชอาร์สในอนาคตจะสนับสนุนการถ่ายทอดสดของข้อมูลอุปกรณ์ระหว่างการรับข้อมูลทางโทรคมนาคมนี้ ผนวกเข้ากับเครื่องมือจัดการการให้ข้อมูลวิดีโอ CM และระบบประกันหลายระบบ ปัจจุบันได้ช่วยส่งเสริมการจัดการโรคเบาหวานจากระบบ CGM-M (RPM) ประมวลข้อมูลทางระบบควบคุมโรคติดต่อทางอินเตอร์โมสิกชัน (RPM) ผลกระทบต่อระบบ การสื่อสารของเอกซ์ (R) มักจะมีการเพิ่มข้อมูลข้อมูลข้อมูลข้อมูลการให้บริการทางโทรคมนาคม (P) มักจะเป็นค่าใช้จ่ายสําหรับบริการเหล่านี้บ่อย ๆ

พื้น ที่ ที่ ลาด ตระเวน และ ฟื้น ตัว

The Fical Revolution Action Profile Profile และโครงการดูแลตามค่าตัวขับเคลื่อนขับเคลื่อนให้นําอุปกรณ์เชื่อมต่อมาใช้ เภสัชกรและผู้จ่ายสินค้าเพื่อการค้าเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ สําหรับผลลัพธ์ที่เพิ่มขึ้นจาก CGM เป็นต้น CM ครอบคลุมผู้ป่วยในการรักษาด้วยภาวะขาดอินซูลินที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ซึ่งมีการปรับเปลี่ยนภาวะการรับข้อมูลการรับส่งข้อมูลกับ EHRR ส่งเสริมการปรับเปลี่ยนและคุณภาพของอุปกรณ์ (เช่น HEDS, HEEEEEES สําหรับการควบคุมโรคเบาหวาน 1.C) เป็นข้อเรียกร้องที่เข้มงวดภายใต้มาตรา 21 การใช้รักษาโรค CR APR APR Acturtives Authorations, Actitations, Authorations, Aprcmymedment, Aprcutation, Authorational, Authormation, pril, Authormedment, accyel, accelect (e.

รวมกัน

การเก็บข้อมูลอินซูลินอย่างฉลาดด้วยบันทึกการสาธารณสุขอิเล็กทรอนิกส์นั้นไม่ใช่แนวคิดเชิงสถิติ (Esectronic Profile) อีกต่อไป -- มันเป็นกระบวนการสร้างความพร้อมที่มีประสิทธิภาพสูง นําเสนอประโยชน์ที่จับต้องได้