Por Jacob Reeder
Aún no he escrito sobre esto en un blog, lo cual me sorprende, ya que lo describo a menudo.
Comencemos con una descripción general. Podemos analizar la información de salud a través de una lente de ciclo de vida.
La promesa de la tecnología de la información sanitaria es ayudarnos, idealmente, a lograr una salud óptima para las personas a las que servimos.
La Ley HITECH se lanzó con el concepto: “Aceptar, conectar, prosperar”.
Estos fueron los tres pilares del programa de incentivos de uso significativo.
adopción Tecnología para que podamos conexión sistema y así sucesivamente mejora salud
Sencillo, ¿sí?
Años más tarde, se puede argumentar que adopción e incluso conexión (casi) hecho.
Pero el puente entre medición y salud mejora Con las herramientas actuales a nuestra disposición no podemos superar fácilmente
¿Por qué?
Muchas soluciones técnicas, especialmente aquellas que promueven PanelFalta la pieza más importante del rompecabezas. Vienen a nosotros, pero luego dejan caer la pelota.
Y ahí es donde entra en juego este “simple” modelo AAAA.
Para que los datos y la información sean realmente valiosos en la atención sanitaria, deben completar un ciclo completo.
No basta simplemente con coleccionar y exhibir. Hay cuatro pasos esenciales:
1. logro. Aquí es donde recopilamos información y datos sin procesar. Entradas de EHR, lecturas de dispositivos, resultados informados por los pacientes… toda la gama de información que fluye hacia nuestro sistema. Tenga en cuenta que difiero entre Información (representaciones transformadas del mundo físico: presión arterial, CBC, representación DICOM de una resonancia magnética, medicación realmente tomada) y Información (diagnóstico, concepto, síntomas, lista de problemas, medicamentos recetados) porque la información es confiablemente verdadera e informativa probablemente Cierto y posiblemente incorrecto. Necesitamos sopesar adecuadamente estos dos tipos de insumos, porque los datos son un insumo mucho mejor que la información. (Resistiría la tentación de entrar en un vector acerca de que los datos también son una entrada preferida para los modelos de IA… tal vez esa sea otra publicación).
2. la suma. Una vez adquiridos, estos datos e información deben agregarse, normalizarse y limpiarse. Hace que fuentes de datos dispares hablen el mismo idioma, creando un repositorio unificado para que podamos consultar un conjunto de datos en lugar de decenas o cientos.
3. analizar. Ahora podemos empezar a entenderlo. Aquí es donde comienza a tomar forma el apoyo a las decisiones clínicas (CDS), cómo podemos identificar tendencias, identificar anomalías, predecir riesgos y resaltar oportunidades de intervención. La fase de análisis es donde terminan la mayoría de las soluciones actuales. Un panel, una alerta, un informe… dejan caer todas las sugerencias, como un plato de espaguetis, en el regazo de un humano para que las ordene todas y decida qué hacer.
Claro… puedes ver patrones, comprender la demografía e identificar áreas de mejora… todo es bueno. La madurez de la tecnología de la información sanitaria significa que la agregación, la normalización y los análisis sofisticados son ahora más accesibles y poderosos que nunca. Ya no necesitamos una docena de soluciones puntuales especializadas para manejar cada paso; Las plataformas modernas pueden combinarlo todo. es bueno- Pero no lo suficientemente bueno
Un panel o un informe analítico, por elegante que sea, es, en última instancia, pasivo. Te parece cierto, pero no lo es. hacer algo al respecto
la ley. Aquí es donde la goma se pone en marcha. Se trata de traducir los conocimientos en intervenciones prácticas. ¿Qué debería pasar (o no pasar) a continuación?
¿De qué sirve saber que un paciente tiene un alto riesgo de reingreso si ese conocimiento no desencadena un protocolo de seguimiento específico, una consulta de trabajo social o un plan de alta ajustado? ¿De qué sirve detectar un patrón de prescripción si el sistema no facilita cambios en la práctica, no proporciona retroalimentación inmediata a los médicos o ajusta los conjuntos de órdenes?
Hemos dependido de la intervención humana para cerrar esta brecha. Un médico puede ver una tendencia en un informe y luego iniciar un cambio manualmente. Vemos la necesidad de hacer pruebas y ordenar una… (una tras otra).
Qué triste.
El verdadero poder de la TI sanitaria, especialmente los avances que hemos visto, reside en esto Este circuito está cerrado.. Deberíamos construir sistemas que no se limiten a adquirir, agregar y analizar datos. El siguiente mejor curso de acción es simplePriorizar lo que es mejor para aquellos a quienes servimos y (por supuesto) OMS ¿Ser el destinatario de esta guía?
Imagine un sistema que no sólo señala un problema potencial sino que:
* Crea automáticamente un documento educativo personalizado para el paciente.
* Ofrece un pedido de medicamento actualizado (o un conjunto de pedidos) con un solo clic.
* Programe una cita de seguimiento con los especialistas adecuados.
* Envía una notificación a un coordinador de atención para que intervenga.
No se trata de eliminar el juicio humano; Se trata de empoderamiento. Se trata de hacer lo correcto para hacer lo más fácil.
La belleza de este ciclo es su naturaleza repetitiva.
Las acciones que luego tomamos generan nuevos datos e información, volviendo a la fase de “adquisición”, que nos permite refinar continuamente nuestra comprensión y mejorar nuestras intervenciones. Y cuanto más rápido y con más frecuencia avancemos en estos cuatro pasos, más receptivos, eficientes y centrados en el paciente serán nuestros equipos de atención médica.
La próxima vez que evalúe una nueva solución de TI para la salud, haga la pregunta importante: ¿Cómo nos ayuda este sistema? la ley?
Jacob Reider MD es un médico de familia que anteriormente se desempeñó como coordinador nacional adjunto en ASTP/ONC, CMIO en Allscripts y Albany Medical Center, director ejecutivo de Alliance for Better Health y actualmente se dedica a inversiones ángeles, asesoramiento y pickleballing. Encuentra sus pensamientos ocasionales aquí. http://www.docnotes.net ¿Cuál es uno de los pocos blogs más antiguos que THCB?!
