Новые технологии и инициативы открывают возможность качественного скачка в интегрированных системах управления больницами.
В настоящее время информация о лекарствах и биологических продуктах, используемых в больничном лечении, фрагментирована на уровне личного опыта, медицинского персонала или в лучшем случае больничного отделения. Из такой разрозненной информации невозможно сделать глобальные выводы и прогнозы. Они возможны только с применением технологий Big data , что, в свою очередь, возможно только после того, как объем информации достигнет критической массы или по закону диалектики - количественные накопления приводят к качественным преобразованиям.
Неспособность использовать эту появляющуюся техническую возможность приведет только к растрате знаний и опыта во всех областях, в частности в медицине и здравоохранении.
С помощью Европейской комиссии, финансирования платформы для готовых модулей FIWARE и в сотрудничестве с ведущими болгарскими медицинскими учреждениями, осенью 2015 года был запущен проект Wordis. Проект направлен на создание интегрированной системы управления больничными палатами на основе экосистемы с открытым исходным кодом, обрабатывающей растущий объем информации с помощью методов больших данных и объединяющей ее с различными открытыми источниками данных . Целью разработки является охват информации о процессах стационарного лечения и его участниках путем ее обработки и наложения на кажущиеся несвязанными наборы данных. Это поможет интерпретировать медицинские явления, улучшить стационарное обслуживание и планирование, а также уменьшить количество ошибок лечения.
На операционном уровне система использует радиочастотные, оптические или биометрические идентификаторы для управления пациентами, медицинским персоналом, лекарствами, биопродуктами, больничными койками и т. Д., С помощью которых осуществляется полный контроль над их перемещением по больничным палатам, их взаимодействием и хранением. сопроводительной информации. На уровне управления система структурирует собранную разнообразную информацию и объединяет ее с массивами открытых данных, такими как демографическая картина населения в зоне обслуживания, его здоровье и профессиональный профиль, его плотность, трафик, сезонная статистика несчастных случаев на работа и другие. Таким образом формируются выводы о причинно-следственных связях, а также тенденции и прогнозы,
Внедрение интегрированной системы приведет к ряду положительных результатов, таких как оптимизация загрузки больничных коек и приема пациентов, снижение затрат и отходов лекарств и биопродуктов, сокращение пребывания в больнице, уменьшение человеческого фактора, выраженного в неправильных лекарствах или идентичность пациента и, что не менее важно, значительное сокращение административной и бюрократической нагрузки на медицинский персонал. В дополнение к перечисленным прямым преимуществам, система приведет к косвенным косвенным результатам, таким как сокращение потребления лекарств в больницах, оптимизация утилизации неизрасходованных количеств, снижение финансового бремени временной нетрудоспособности, гибкое профилирование и адаптация деятельности больницы к фактическому обслуживающему контингенту. ведущие к улучшению обслуживания и т. д.
Вышеупомянутое останется в сфере добрых пожеланий, не подкрепленных реальными цифрами, но принципы больших данных также применимы в текущей квалификации и оценке полученных результатов, чтобы оценить эффективность и влияние применяемых технологий.
Подписывайтесь на «Гродно 24» в Дзен Новости и на наш канал в Дзен