Kết hợp lại cảnh quan của việc điều trị tiểu đường trong Bộ Y tế và Dịch vụ Y tế và Nhân loại (HS) hệ thống hình ảnh võng mạc đặc biệt. Sự kết hợp này kết hợp của các dữ liệu chẩn đoán và ghi chép y tế điện tử (EMRs) cho phép một phương pháp tiếp cận chính xác hơn, tích cực và bệnh nhân để quản lý các biến chứng tiểu đường. Bằng cách kết hợp khoảng cách giữa các chuyên gia chăm sóc mắt, nhà cung cấp chính, các bệnh nhân, tích hợp các phân tách, giảm các phân tích, các quyết định lâm sàng và các kết quả cuối cùng là tiến trình chăm sóc và cải thiện kết quả sống với các bệnh tiểu đường, và các thông tin có thể được tìm kiếm trong tương lai.

Theo dõi bệnh nhân tốt hơn

Theo dõi sự tiến bộ của bệnh cơ tim trong thời gian thực

Chẩn đoán X- vi- a (DR) vẫn là nguyên nhân chính gây mù có thể ngăn chặn được trong người lớn làm việc. Kiểm tra mắt thường xuyên với hình ảnh thấu kính có độ phân giải cao (v. d. độ dày trung tâm của xuất huyết, sự xuất huyết tuyến tính, tính năng lượng vi mô) được kết hợp trực tiếp vào bệnh nhân EMR, thu thập dữ liệu thời gian, lưu trữ dữ liệu nhiều hơn là báo cáo về sức khỏe sớm hơn so với các hệ thống chăm sóc hoặc các phân đoạn phụ có thể tự động sử dụng để so sánh các phương pháp điều trị tương ứng với các thiết bị tiêm và ứng với các thiết bị tương tác và ứng với các thiết bị tương tác và ứng với các thiết bị tương tác.

Phát hiện sớm các vi trùng

Bên ngoài các bệnh tăng huyết áp và thận, dữ liệu thấu kính thường cho thấy những dấu hiệu ban đầu của bệnh cơ quan thần kinh cơ và bệnh tim mạch. Chẳng hạn, võng mạc co hẹp các mối tương quan với bệnh tăng huyết áp và thận. Tính năng tương quan giữa bệnh tiểu đường [FL1] tìm thấy rằng các bệnh nhân có võng mạc tự động liên kết với các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc cơ quan chính để xem chỉ số nguy hiểm bên ngoài mắt và điều chỉnh áp suất máu, tương ứng với các giao thức quản lý engu-ga. Một nghiên cứu được xuất hiện trong [FT: 0] chăm sóc [FL: 1] có thể tham khảo ý kiến về các thay đổi cơ chế cơ chế thần kinh đặc biệt của cơ bản. Khi các bệnh nhân tìm ra võng mạc đã tự động kết nối với 23% mức tử cung cấp máu có khả năng tăng trưởng thấp hơn so với 3 năm trong vòng kiểm tra cơ thể so với mô phỏng cơ bản.

Sự kết hợp chăm sóc gia tăng

Phá vỡ sự sụp đổ giữa các sự kiện trọng yếu

Bệnh nhân tiểu đường có thể thấy một bác sĩ tâm lý học, một bác sĩ tâm lý sơ cấp, và một nhà nghiên cứu tiểu đường, nhưng không có hồ sơ nào chứa tất cả các dữ liệu liên quan đến mắt. Thông tin về ống kính được đưa vào một máy EMR chia sẻ sẽ được giải quyết bằng cách đảm bảo mỗi thành viên của đội chăm sóc chăm sóc (không có quan tâm đến vị trí vật lý) và một nhà nghiên cứu chuyên khoa về các loại dữ liệu tiêu chuẩn. Các nhà nghiên cứu nhãn khoa học có thể phân tích thấu kính, sự hiện diện của mèo, và phân tích phân tích phân tích cấu trúc khác nhau trong cấu trúc cá nhân có thể giải thích được điều này bằng cách nhìn qua một mô hình nơi mà các nhà nghiên cứu về võng mạc dựa trên cùng một hình có thể điều trị liệu, khi xét nghiệm trước mắt và điều chỉnh lại.

Dòng điện làm việc có tính cách và giao tiếp đóng cửa

Việc liên kết cũng số hóa vòng nhận diện. Khi một chuyên gia nhãn khoa hay nhãn khoa học nhìn thấy có ghi chú độ trung bình không tăng trưởng, EMR có thể tự động tạo một tham chiếu cho chuyên gia võng mạc, lên kế hoạch theo dõi với hệ thống PCP, và thông báo bệnh nhân thông báo cho bệnh nhân qua cổng bệnh nhân. Một khi người tham khảo đã nhận được dữ liệu trước và ghi chú không có dữ liệu thừa. Một khi người tham khảo hoàn tất, việc tìm kiếm lại thông tin về các nhà cung cấp, đóng lại vòng lặp. Việc này giảm khả năng tham khảo ý sự cố vấn về bệnh nhân, sao chép, và trì hoãn theo báo cáo [FT: 0] [FTTTTT].

Công việc được luồng nước và sự hợp tác

Dữ liệu tự động thu tự động tự động, đang trừ mục nhập thủ công

Hệ thống chuyển đổi hình ảnh bằng tay (đã tìm kiếm trong Y học), dù là từ mẫu giấy, scan PDFs, hay itriation - lỗi-prone và ithy. Hệ thống tích hợp sử dụng DICOM (các dữ liệu liên lạc và truyền thông theo định dạng) tiêu chuẩn để tự động tải lên hình ảnh võng mạc và cấu trúc báo cáo trực tiếp vào EMR. Lấy thí dụ, một máy ảnh tài trợ có thể đánh dấu mỗi hình ảnh với bộ nhận diện, ngày tháng và các mã chẩn đoán. Sau đó, EMR phân tích dữ liệu thành trường riêng: một trường thị giác, tình trạng trong suốt, ống kính (kphac, giả hoặc rep) và lưu lại giai đoạn này tiết hiện có thể giảm các lỗi tự động xử lý và giảm hiệu ứng xử lý 4 phút liên lạc với các trường tự động xử lý và thông tin bị lỗi.

Thử nghiệm sao chép không cần thiết

Khi mọi nhà cung cấp thấy dữ liệu về ống kính, khả năng đặt hàng các hình ảnh thừa sẽ giảm đáng kể. Một máy PCP xem một ghi chú "sự kiểm tra mắt mở rộng thường xuyên trong năm vừa qua" trong Hiệp hội Y khoa Hoa Kỳ [FLT1] sẽ tránh đặt hàng việc quét võng mạc không cần thiết. Khả năng này không chỉ cắt giảm chi phí hình ảnh, mà còn giảm gánh nặng bệnh nhân và tiếp xúc với các tác nhân tương phản hoặc giọt giảm nhẹ. Một cuộc nghiên cứu trong [FT: 0] Thông tin [FL: 0] của Hiệp hội Y khoa Hoa Kỳ [FLT1] ước tính toán [FT] ước lượng dữ liệu không chỉ cho phép quét võng mạc bị giảm đi 28% số lượng hình ảnh chụp võng mạc theo hệ thống thống thống bảo vệ sinh học. Chỉ tính trực tiếp với chi phí tiết tiết kiệm trung bình thường là 2 triệu Mỹ kim loại.

Bảng thông tin về quản lý sức khỏe dân số

Với dữ liệu về ống kính ở EMR, hệ thống y tế có thể tạo bảng điều khiển để xác định khoảng trống trong việc chăm sóc. Ví dụ, bộ phận HHS có thể chạy một yêu cầu liệt kê tất cả bệnh nhân bị tiểu đường chưa có kiểm tra võng mạc trong 12 tháng và tự động gửi các thông tin nhắc nhở hoặc hẹn giờ giấc. Những công cụ y tế như thế là quan trọng để xác định các mô hình chăm sóc dựa trên giá trị, có thể gắn kết việc hoàn trả lại thành hiệu suất như là Ủy ban Chất lượng quốc gia cho Chương trình Khả năng phân tích chất lượng (CQA). Dữ liệu mật độ kính được hỗ trợ khả năng theo dõi chính xác của các phương pháp này mà không cần xem xét lại biểu đồ thủ tục.

Kiên nhẫn tiến hành và giáo dục

Hình dung sự tiến bộ của bệnh tật để thúc đẩy hành vi thay đổi

Bệnh nhân thường phải đấu tranh để nắm bắt sự liên kết giữa việc quản lý đường huyết hàng ngày và sức khỏe nhãn cầu lâu dài. cho thấy một bệnh nhân có thể bám chặt vào các hình ảnh võng mạc của họ, với sự so sánh theo từng bên, tạo ra một câu chuyện trực quan mạnh mẽ. khi bệnh nhân nhìn thấy xuất huyết chấm-blot nhân tăng khi Hb1c của họ tăng, họ có khả năng bám chặt hơn với thuốc, chế độ ăn uống và vận động. EMR.

Một quyết định chung để có những phương pháp trị liệu

Nếu bệnh nhân bị bệnh tiểu đường sớm (DME) và đang xem xét liệu pháp chống vi khuẩn, cả bác sĩ lẫn bệnh nhân có thể xem xét các phương pháp cắt ngang OCT trên bảng trong lúc thăm dò, bệnh nhân thấy sự tích tụ dịch và hiểu tại sao các chất kích thích được khuyến khích. Nghiên cứu cho thấy khi bệnh nhân có thể xem dữ liệu hình ảnh của mình, số lượng sự thỏa mãn và sự theo dõi của cuộc hẹn được cải thiện đến 15–20%.

Thông báo kết quả bệnh nhân

Hệ thống EMR hiện đại cũng thu nhận kết quả đã được thông báo cho bệnh nhân (PROs) như là các câu hỏi chức năng trực quan. Liên kết những báo cáo chủ quan này với dữ liệu thấu kính khách quan (v. d., thay đổi trong sự điều chỉnh thị giác hiệu quả nhất hoặc độ nhạy tương phản) cho các bác sĩ lâm sàng thấy rõ ảnh hưởng của bệnh tiểu đường mỗi ngày. Quan điểm tổng hợp này giúp tư vấn thích hợp - Ví dụ, khuyên phục hồi thị giác thấp trước đó khi cả hình ảnh và chức năng giảm đáng kể chức năng.

Tiêu chuẩn và khả năng giao tiếp

Hợp nhất HL7 FHIR và DICOM

Sự hợp nhất không dây dẫn đến sự liên kết giữa các tài nguyên chăm sóc sức khỏe để thay đổi dữ liệu lâm sàng và DICOM cho y tế. Hầu hết các hệ thống EMR hiện đại hỗ trợ [FL7: 0], xem tài nguyên chăm sóc sức khỏe nhanh (FHIR) [FLTTTTTT: 1] để thay đổi dữ liệu lâm sàng và DICOM cho y học. Để mang dữ liệu vào hệ thống EMR, thường dùng kho chứa ảnh DCCOM (CS) để kết nối đến EMR qua một nghiên cứu hình ảnh dựa trên FHTTTTTTTTTTTTTTTTTT. Các nhà cung cấp kết quả cao cấp các thiết bị tăng cường (các kết quả cao hơn, nhưng vẫn còn phụ thuộc vào định dạng tập hợp giữa các thiết bị: Các thiết bị điều khiển y tế và cấu hình ảnh phụ thuộc vào cơ sở dữ liệu có thể truy cập và cấu hình ảnh phụ (DTTTTTTTTTTTTT) cần thiết bị y tế:

Dữ liệu cấu trúc với văn bản tự do

Tiện ích lớn nhất là từ thấu kính Xây dựng để tìm các yếu tố dữ liệu mã hóa (v. d., mã CT loại SNMED cho “các hoạt động cắt lớp bị tiểu đường, mã chẩn đoán IC-10, nằm trong hình ảnh. Báo cáo tự do khó phân tích để hỗ trợ quyết định, báo cáo chất lượng và quản lý dân số. HS khuyến khích việc sử dụng dữ liệu có cấu trúc được thu thập qua chương trình EHRC và các yêu cầu sử dụng ý nghĩa. Lấy thí dụ, Bộ Y khoa Bảo mật Hoa Kỳ (CA) bao gồm việc tìm kiếm các trường hợp kiểm tra ý kiến kiến kiến kiến kiến kiến kiến kiến kiến về cấu trúc mẫu và chất lượng nghiên cứu tự động.

An ninh dữ liệu và sự riêng tư

Thông tin hình ảnh nhạy nhạy vào một hệ thống chụp cộng hưởng từ cấp cứu tăng lên mối quan tâm riêng tư hợp pháp. Ảnh chụp ngược được xem là được bảo vệ thông tin sức khỏe (PHI) dưới HIPAA và phải được lưu trữ mã hóa cả lúc còn lại và khi chuyển tiếp. Hệ thống sức khỏe phải đảm bảo rằng dữ liệu trao đổi giữa các phòng khám nhãn khoa học và EMR sử dụng các kênh an toàn (v. d., hệ thống bảo mật (v., hệ thống điều khiển hệ thống điều hành) Thêm vào đó, các dòng chảy phải được thiết kế để cho phép kiểm soát các hạt. Ví dụ, bệnh nhân có thể cho phép nhà nghiên cứu võng mạc xem các hình ảnh nhưng không phải là các hệ thống khác. Mặc dù phần mềm sử hiện đại có thể kiểm soát sự hỗ trợ khả năng kiểm soát sự nhạy cảm của mọi bản ghi, nhưng vẫn còn có thể truy cập vào các hệ thống truy cập đặc biệt.

Ảnh hưởng về kinh tế và sự đầu tư trở lại

Chi phí để dành cho việc phòng ngừa

Sự kết hợp này sinh ra sự tiết kiệm đáng kể bằng cách ngăn chặn sự mất mát thị lực và hậu quả dưới hạ lưu. Mỗi trường hợp bị mù từ chứng tiểu đường có mức độ năm trăm ngàn đô la trong việc xem xét võng mạc và mất năng suất. Bằng cách cho phép phát hiện và điều trị trước đó, dữ liệu tích hợp được thu hẹp tỉ lệ bị mất thị lực nghiêm trọng. Một phân tích hiệu quả chi phí cao mô phỏng một số lượng lớn HHS phát hiện rằng những người dùng hệ thống giám sát võng mạc EMR có thể tham chiếu và tránh được kết quả báo cáo thường xuyên và có thể tránh được 7 lần tìm kiếm đã cứu rỗi.

Tạo đầu chồng lên nhau

Một phòng khám đa khoa điển hình dành 20–30 phút cho mỗi tài liệu chăm sóc mắt của bệnh nhân tiểu đường. Tự động kết hợp với EMR giảm xuống còn chưa đầy 5 phút. Đối với một cơ sở quản lý 10.000 bệnh nhân tiểu đường, chỉ riêng tiền tiết kiệm lao động hơn 800.000. Thiết bị ghi nhận điện thoại điện tử điện tử cũng giảm nhu cầu nhập viện, tăng cường dòng dưới cùng.

Hướng tương lai: AI và Teleophyology

Trí thông minh nhân tạo để giải thích tự động

Biên giới kế tiếp là sự kết hợp giữa các dữ liệu về ống kính EMR với thông tin nhân tạo (AI) các thuật toán tự động phân tích tiểu đường và phù hợp với nhãn cầu. Bộ xử lý này đã chấp nhận một số hệ thống chẩn đoán dựa trên AI-I đã phân tích hình ảnh võng mạc và tạo ra một lớp. Khi hệ thống này truyền dữ liệu trực tiếp vào EMR, dòng chảy công việc trở thành gần như- thô sơ: một kỹ thuật viên thu hình ảnh, AI đọc nó, và EMR hiển thị mức độ nghiêm trọng theo sau với khoảng thời gian đề nghị lên sau khi tất cả các bệnh nhân rời khỏi ghế. Việc này giảm đáng kể trên các nhà nghiên cứu o omlar và mở rộng khu vực thí nghiệm dưới các chương trình HHHT. Trong các trung tâm sức khỏe 24 ngày. Tính năng của cộng đồng thời gian 24 giờ có thể giảm bớt đi đến 24 giờ.

Điện thoại di động và giám sát từ xa

Máy ảnh võng mạc di động và ảnh chụp điện thoại thông minh đang cho phép việc kiểm tra điểm chăm sóc tâm lý trong các văn phòng chính và ngay cả tại nhà. Khi những hình ảnh này được truyền đến trung tâm đọc từ đám mây và kết quả chạy ngược lại EMR qua FHIR, một vòng quang học viễn thông được thiết lập. Mô hình này đặc biệt có giá trị cho những người dân ở nông thôn thiếu khả năng tiếp cận trực tiếp đến các chuyên gia về mắt. Quản lý Y tế Veterans đã thành công triển một chương trình kiểm tra điện tử điện tử để tích hợp dữ liệu vào hệ thống EMR quốc gia, đạt được một vòng lặp sóng điện tử toàn cầu và giảm 40% tốc độ đi bộ đến khoảng cách chăm sóc tầm mắt.

Những nhà phân tích tiên đoán về sức khỏe dân số

Những thuật toán tiên đoán này có thể tạo ra những điểm nổi bật trên bảng đồng hồ bệnh nhân, thúc đẩy sự tăng cường khả năng điều trị bằng phương pháp điều trị bằng chất béo hoặc hướng dẫn đến chuyên gia võng mạc.

Kết luận

Sự tích hợp dữ liệu về thấu kính vào EMRs không chỉ là một nâng cấp kỹ thuật mà còn là một sự hỗ trợ cơ bản cho sự chuẩn bị cho bệnh nhân, hiệu quả và điều chỉnh sự phân tích tiểu đường trong khuôn khổ HHS. Từ việc giám sát và hợp tác chặt chẽ đến việc tăng cường công việc và tăng cường sức lao động, lợi ích là khả năng tăng trưởng, và khả năng tương tác của bệnh nhân phát triển, khoảng cách giữa các chẩn đoán sơ bộ và bệnh nhân nói chung sẽ tiếp tục thu hẹp, mở rộng cơ hội để can thiệp sớm, tiết kiệm và vốn sở hữu. Hệ thống này đầu tư vào việc tích hợp cơ sở hạ tầng ngày hôm nay là xây dựng cơ sở hạ tầng cho thế hệ thống quản lý tiểu đường tiếp theo - mỗi ảnh có thể gây ra một hình ảnh có thể gây ra một hành động toàn diện.