변화는 끊임없이 이루어집니다. 이는 개별 의사가 처리하든, 전국의 대형 병원 및 의료 서비스 제공자가 처리하든 관계없이 환자 데이터 분야에 적용됩니다. Excel 시트에 환자 기록을 저장하는 것부터 데이터베이스 시스템에 이르기까지 환자 데이터 기록의 세계는 전자 건강 기록으로 발전했습니다. 이 내에서도 우리는 전자 의료 기록으로 알려진 개별 의사가 호스팅하는 시스템, 원격으로 호스팅되는 전자 건강 기록 소프트웨어 및 다수의 사용자가 액세스할 수 있는 원격 시스템과 같은 다양한 유형의 전자 건강 기록 시스템을 보유하고 있습니다 가산동한의원.
그러나 이러한 기존 전자 건강 기록 시스템과 구별되는 점은 수동적이거나 역사적이며 단순히 하나 이상의 시설에서 환자의 질병, 진단 및 치료 기록을 유지한다는 것입니다. 이는 좋지만 취약한 인구를 식별하고 감염된 개인을 추적하고 회복 속도, 특정 조건 및 반응을 추적하기 위한 예방 및 사전 조치와 같은 다른 매개 변수가 작용하는 전염병과 같은 주요 문제가 있는 경우 걸림돌이 되는 것으로 입증되었습니다. 확산을 방지하기 위한 조치를 취하기 위해 치료 및 데이터에 대해 설명합니다. 현재 기존 EHR 시스템에는 높은 비용, 과도한 문서화, 사용자 친화성 부족 등의 장애물이 있습니다. 이들 중 대부분은 행정적, 재정적 측면에 더 중점을 두고 의료적 측면은 나중에 추가되었습니다. 이러한 시스템은 또한 직원들에게 추가적인 작업 부담을 안겨주었습니다. 전 세계적으로 코로나19 대유행은 이러한 결함을 가져왔고 미래를 위한 전자 건강 기록 시스템에 변화를 도입할 수 있는 길을 열었습니다.
이제 전자 건강 기록 시스템과 그 구현 및 사용 방식에 변화가 필요한 시점입니다.
실제로 EHR 인텔리전스(EHR Intelligence)에 따르면 2020년 7월 EHR 이용은 팬데믹 이전 대비 2.06% 증가했다.
전자 건강 기록 소프트웨어의 향후 개발에는 아래에 설명된 다양한 발전이 포함될 수 있고 포함되어야 합니다.
구조적 기술적 토대
미래의 EHR 소프트웨어 애플리케이션은 다음과 같은 IT 기술의 최신 발전을 통합할 수 있는 견고한 기술적 기반을 갖추어야 합니다.
다양한 사례 조건, 상호 연결된 건강 문제, 환자의 개별 상황에 따른 치료, 상황에 따라 필요할 수 있는 의료 종사자의 유연성을 결합하기 위해 알고리즘을 의료 EHR 소프트웨어에 통합해야 하지만 최소한의 비용으로 자동으로 신속하게 수행해야 합니다. 인간의 개입.
이러한 미래 지향적인 전자 건강 기록 ehr 솔루션에는 다양한 채널을 통해 환자, 사용 가능한 계획 및 빠른 조치를 위한 시설에 대해 팀원에게 상기시키는 고급 의사 결정 지원 및 워크플로 논리도 포함됩니다.
미래의 의료 ehr 소프트웨어는 특정 지역 내의 개인 및 인구에 대한 분석을 유동적으로 제공하고 질병 확산에 대한 예측 기능을 가질 수 있습니다.
핵심에 있는 지능
현재 EHR 소프트웨어 애플리케이션은 환자, 환자의 활동, 특히 수익 측면에 대한 과거 데이터를 유지하는 데 중점을 두고 있습니다. 이러한 EHR 시스템에 인텔리전스를 통합하는 것은 예측 기능을 촉진하기 위해 기계 학습에 사용할 수 있는 방대한 양의 데이터 세트를 고려할 때 큰 문제가 되지 않습니다. 예를 들어, 환자가 치료 루틴을 따르고 있는지 여부, 편차 및 가능한 결과와 같은 변수를 분석하고 이러한 상황을 해결하기 위한 가능한 단계를 제안할 수 있습니다. 중요한 것은 미래형 전자 건강 기록 시스템은 바쁜 의사들에게 제안 사항을 분석하고 전달할 수 있어야 하며, 이를 통해 의사들이 개인의 문제를 고민하는 데 시간을 낭비하는 대신 제안을 실천할 수 있어야 한다는 것입니다. 간접적으로 특정 질병에 감염된 환자를 대량으로 분석하면 개별 환자를 치료하는 대부분의 의사가 놓칠 수 있는 독특한 상태가 나타날 수 있습니다. 실시간 빅데이터 분석은 모든 이해관계자가 실시간으로 정보를 얻을 수 있는 항공사 예약 시스템과 마찬가지로 전 세계 또는 전국적으로 사용되는 전체 전자 건강 기록 시스템의 일부가 되어야 합니다. 이는 질병 탐지, 확산 및 예방 조치에도 영향을 미칩니다.