تحرير

مشاركة عبر

نتائج التحليلات السريرية مع Microsoft Cloud للرعاية الصحية

Microsoft Cloud for Healthcare
Azure Synapse Analytics
Azure Machine Learning
Power Automate
Dynamics 365

باستخدام Microsoft Cloud for Healthcare، يمكنك إنشاء حلول لتحسين الرؤى السريرية والتشغيلية. تناقش هذه المقالة أحد هذه الحلول المحتملة، وتبني على المعرفة المستفادة من الصحة الظاهرية في شبكة نظير Microsoft للرعاية الصحية.

بناء الأنظمة

التحليلات السريرية باستخدام Microsoft Cloud للرعاية الصحية

قم بتنزيل ملف Visio يحتوي على هذا الرسم التخطيطي للبنية.

في الرسم التخطيطي للهندسة المعمارية وفي هذه المقالة يشير مصطلح ED إلى قسم الطوارئ في منشأة الرعاية الصحية - القسم المتخصص في طب الطوارئ والرعاية الحادة للمرضى.

كما هو الحال في Virtual health على Microsoft Cloud for Healthcare، تمثل المربعات ذات الخطوط الزرقاء في الرسم التخطيطي للبنية هذه خدمات Microsoft التي تمثل الخدمات الأساسية أو الوظائف الإضافية المطلوبة ل Microsoft Cloud for Healthcare. تُرخص كل خدمة من هذه الخدمات بشكل منفصل.

كما هو الحال في الحل السابق، تتدفق البيانات إلى هذه البنية من خلال الأنظمة الطبية الخارجية، مثل جداول المرضى والموفرين والسجلات الطبية والأجهزة القابلة للارتداء وما إلى ذلك، ثم يتم استيعابها باستخدام Azure. يمكن لهذه العملية أيضا تضمين البيانات المنظمة الأخرى المطلوبة للحصول على نتائج معرفية محددة، مثل البيانات المالية. ثم تُخزن هذه البيانات في Microsoft Dataverse بتنسيق نموذج البيانات العامة (CDM)، ليتم استهلاكها بواسطة مكونات Dynamics 365وPower BI في هذا الحل.

تدفق البيانات

يدعم هذا الحل تدفقات البيانات التالية الخاصة بكل مجموعة من مجموعات المستخدمين الموضحة في الرسم التخطيطي:

  1. مدير الرعاية. متابعة من تدفق الزيارة الظاهري، يمكن لمدير الرعاية مراجعة سجلات المرضى الحالية من خلال Teams، بمساعدة قائمة انتظار مراقبة المريض. يوفر هذا التطبيق Dynamics 365 قائمة بالمرضى جنبا إلى جنب مع درجة فهرس لكل منها يشير إلى الحاجة الملحة للحضور إليهم. يمكن لمدير الرعاية اختيار المريض الذي يحمل أعلى درجة فهرس، وعرض معلومات مثل السجلات الطبية وخطة الرعاية والمواعيد، في تطبيق إدارة الرعاية. هذا التطبيق قادر أيضا على إظهار رؤى حول نمط الحياة اليومية للمريض من خلال سحب البيانات مثل معدل ضربات القلب من جهاز IoMT المسجل، في الوقت الفعلي تقريبا. يتتبع التطبيق بيانات الجهاز الواردة ويعرضها باستخدام مرئيات Power BI المخصصة. يتم تعيين الحدود لكل مقياس جهاز، وإذا تم تجاوزه، يقوم Power Automate بتشغيل تنبيه نتائج تحليلات المبيعات داخل التطبيق. يمكن تعيين هذه الحدود والتنبيهات لكل مريض على حدة. إن لزم الأمر، يمكن لمدير الرعاية الاتصال بالمريض مباشرة من Teams، باستخدام معلومات الاتصال المخزنة في Dataverse.

  2. مسؤول ED. يمكن للمريض الذي يحتاج إلى زيارة ED تنسيق النقل مع مدير الرعاية. مسؤول ED مسؤول عن الموارد والجدول الزمني في القسم. تتم مراقبة الموارد مثل استخدام السرير والغرف والموظفين، بالإضافة إلى الاتجاهات في أحداث الاستيعاب وإعادة القبول، باستخدام تقارير Power BI التي تم تخصيصها للقسم وتكاملها مع Teams. يتم إنشاء هذه التقارير باستخدام بيانات المستشفى والمريض المخزنة في Dataverse، وتحليلها من خلال Azure Synapse. تعرض قائمة انتظار ED، وهي مورد ويب مخصص Dynamics 365، قائمة انتظار للمرضى الواردين في مراحل مختلفة مثل أثناء النقل وتسجيل الوصول والمتناول وتعيين الغرفة وما إلى ذلك. يمكن لمسؤول ED استخدام هذه المعلومات لفرز المرضى استنادا إلى أوقات وصولهم وحالتهم الطبية. يتم إنشاء شجرة قرارات باستخدام تدفقات Power Automate، والتي تعمل على أتمتة المهام المطلوبة لرعاية المرضى. ومن الأمثلة على هذه المهام تعيين غرفة أو وحدة العناية المركزة، وإعداد المعدات الطبية، وترتيب الاختبارات المطلوبة، والتعيين للموظفين الطبيين المتاحين. تدعم هذه التقارير والمهام التلقائية الرعاية الفعالة للمرضى وإدارة ED.

  3. طبيب متخصص. يعين مسؤول ED طبيبا متخصصا لمراجعة الاختبارات الموصى بها للمريض. على سبيل المثال، إن كانت هناك حاجة إلى اختبارات الأشعة السينية، يتم تعيين طبيب أمراض رئة لمراجعتها. يؤدي حفظ نتائج الاختبار إلى تشغيل Power Automate، الذي يعرض تنبيه Sales Insights في عرض الطبيب لتطبيق إدارة الرعاية. تعتبر اختبارات مثل الأشعة السينية بيانات غير منظمة. يتم سحب هذه البيانات إلى Azure Synapse من خلال مستودع بيانات Azure وتغذيتها في نموذج التعلم الآلي المخصص لتفسير النتائج. يمكن أن تساعد هذه التفسيرات الطبيب على إجراء التشخيص والتخطيط للرعاية.

    يوفر تطبيق المحددات الاجتماعية، وهو تطبيق لوحة مصمم خصيصا لهذا الحل، رؤى حول الظروف الاجتماعية والاقتصادية للمريض. يمكن أن تساعد هذه البيانات الطبيب على وصف خطة الرعاية التي من المحتمل أن يتبعها المريض. تعرض مرئيات Power BI في تطبيق إدارة الرعاية اتجاهات نجاح العلاج للحالة الطبية للمريض، باستخدام مقاييس صحة السكان المجمعة والديمغرافية والعوامل الاجتماعية والبيانات الأخرى المتوفرة في سجلات المستشفى. يمكن تصميم التطبيق لاستخدام البيانات الطبية المتاحة للجمهور من الأبحاث الممولة من الحكومة. يمكن أن تساعد هذه المرئيات الطبيب على اختيار خطة للرعاية بأفضل معدل نجاح. يتم سحب البيانات التي يتم تغذيتها في هذه المرئيات من خلال مستودع بيانات Azure. تُخزَن خطة الرعاية المحددة في Dataverse للرجوع إليها لاحقا.

  4. المريض. عند الخروج من خطة الرعاية، يطلب من المريض الإجابة على استطلاع رضا المرضى على مدخل المريض. هذا نموذج صوت العميل. يتم تخزين نتيجة الاستطلاع في Dataverse لإنشاء رؤى تشغيلية حول منشأة الرعاية الصحية.

    يستخدم المريض مدخل المريض لعرض خطة الرعاية التي يوصي بها الطبيب. يمكن للمدخل أيضا توفير مواد تعليمية لمساعدة المريض على فهم خطة الرعاية.

  5. مسؤول المستشفى. توفر تقارير Power BI المخصصة لمسؤول المستشفى رؤى حول مقاييس الرعاية الصحية الرئيسية، مثل معدلات إعادة دخول المريض ومدة الإقامة ونسبة الموظفين إلى المرضى ورضا المرضى والتكاليف. يمكن أن تساعد هذه النتائج المعرفية في تحسين إدارة الرعاية الصحية. يتم إنشاء هذه التقارير باستخدام البيانات المجمعة بواسطة Azure Synapse من أنظمة متعددة، مثل سجلات زيارة المرضى والبيانات المالية ودرجات التوجه التي تم جمعها من استطلاعات آراء المرضى. يمكن أن تساعد التقارير مسؤول المستشفى في الكشف عن النقص التشغيلي. على سبيل المثال، إذا كان لدى المستشفى معدلات إعادة دخول عالية، يمكن للمسؤول استخدام هذه التقارير للعثور على الأقسام التي لديها معظم عمليات إعادة القبول، ثم استكشاف المشكلات الأساسية وإصلاحها.

    يتم دمج تقارير Power BI مع Microsoft Teams بحيث يمكن مشاركتها بسهولة مع الأقسام الأخرى باستخدام قنوات Teams، ما يؤدي إلى اتصال أسرع والتعاون بشكل أفضل. يمكن التحكم في الوصول إلى هذه التقارير عن طريق تعيين مستويات الأذونات حسب القسم أو المستخدم.

المكونات

معظم المكونات المستخدمة في هذا الحل مفصلة في Virtual health على Microsoft Cloud for Healthcare. يتم أيضا استخدام المكونات التالية:

  • Azure Synapse Analytics. يتم استخدام Azure Synapse Analytics لتوضيح كيفية تفسير البيانات الطبية غير المنظمة مثل نتائج الاختبار التشخيصي وبيانات المرضى مثل التاريخ الطبي ومقاييس الصحة اليومية بواسطة خوارزميات التعلم الآلي. تساعد هذه النتائج التي تم إنشاؤها آليا مقدمي الخدمات الطبية في تشخيص المرضى وعلاجهم.

  • Azure Data Lake Storage. يوفر Azure Data Lake Storage مستودع بيانات سريع وآمن ل Azure Synapse Analytics. على عكس مستودعات البيانات التقليدية، بمجرد تخزين كمية كبيرة من البيانات المطلوبة للتحليات في Azure Data Lake، تصبح جاهزة للاستعلامات. هذا يلغي التحميل المتكرر.

  • التعلم الآلي من Azure. يستخدم هذا الحل التعلم الآلي من Azure لإثبات الاستخدام المحتمل كمساعد لموفر الخدمة الطبية. يمكن تصميمه لاستخدام البيانات الطبية المتاحة للجمهور ونتائج الاختبار التشخيصي لتوفير رؤى إضافية حول الحالات الطبية للمرضى. تقع المسؤولية التشخيصية النهائية على عاتق الأخصائي الطبي.

  • Power BI. مع Power BI، يجعل تصور كميات كبيرة من البيانات من السهل استيعاب الرؤى وتحديد الأنماط أو الاتجاهات. راجع أنواع المرئيات في Power BI والمرئيات في تقارير Power BI لمعرفة كيفية إنشاء مرئيات Power BI مختلفة. يمكنك استخدام Microsoft Teams لمشاركة المرئيات عبر الأقسام لتحسين التعاون. راجع التعاون مع Power BI في Microsoft Teams وOutlook وOffice للحصول على مزيد من المعلومات.

    يستخدم هذا الحل Azure Synapse Analytics لإنشاء مرئيات Power BI التالية:

    • لوحة معلومات Power BI متكاملة مع Teams ل ED توفر لقطة لما يلي:
      • عدد المرضى الذين ينتظرون
      • أوقات الانتظار
      • حالة السرير
      • إشغال السرير المتوقع
      • مقاييس ED الأخرى.
    • لوحة معلومات حول صحة السكان تساعد مقدمي الخدمات على مقارنة فعالية خطط العلاج بخصائص وظروف ديمغرافية مماثلة.
    • التحليلات والتقارير عبر الأقسام لإدارة المستشفيات.

  • Power Automate. يوفر Power Automate نظاما أساسيا بدون تعليمات برمجية ومنخفض التعليمات البرمجية لأتمتة المهام اليدوية المتكررة. كل سير عمل تم إنشاؤه خاص بالأعمال أو السيناريو، وعلى هذا النحو، يتم تخصيصه بطبيعتها. في هذا الحل، ي استيعاب Power Automate البيانات المخزنة في Dataverse وتشغيل التدفقات التلقائية للعمل عليها، مثل إرسال الإعلامات عند تغيير البيانات. راجع إنشاء تدفق سحابي يستخدم Microsoft Dataverse للحصول على معلومات حول إنشاء تدفقات مخصصة تستند إلى البيانات.

    تستخدم تدفقات Power Automate أيضا لأتمتة الإجراءات في ED، مثل تعيينات الغرف والموظفين.

  • Dynamics 365 Sales Insights. يستخدم هذا الحل Sales Insights، وهي وظيفة إضافية Dynamics 365، لتوفير تنبيهات وإعلامات للأحداث التالية:

    • يتجاوز جهاز المريض القابل للارتداء الحدود المحددة مسبقا للمقاييس الصحية، مثل معدل ضربات القلب.
    • تتوفر نتائج اختبار تشخيصية جديدة.

    يتم تشغيل هذه الإخطارات من تدفق Power Automate. راجع إنشاء بطاقات رؤى مخصصة للحصول على معلومات حول إنشاء تدفقات التنفيذ التلقائي التي تتكامل مع Sales Insights.

  • قائمة انتظار مراقبة المرضى. هذا مورد ويب مخصص Dynamics 365، وليس جزءا من Microsoft Cloud للرعاية الصحية. فهو يوفر لمدير الرعاية بيانات مجمعة للمرضى من مصادر متعددة، وهو نقطة دخول مخصصة لتطبيق إدارة الرعاية للوصول إلى معلومات المريض الفردية. وهو متكامل مع Microsoft Teams لتوفير نظام أساسي متسق. كما أنه يعرض الحاجة الملحة للعناية الطبية لكل مريض، في شكل درجة فهرسة. يمكن اشتقاق هذه النتيجة من بيانات الجهاز الخاص بالمريض والحالات الطبية المعروفة.

  • قائمة انتظار ED. هذا مورد ويب مخصص Dynamics 365، وليس جزءا من Microsoft Cloud للرعاية الصحية. يستخدم مسؤول ED قائمة الانتظار هذه لاسترداد المعلومات الطبية وأوقات وصول المرضى الواردين، وكذلك الحاجة الملحة لعلاجهم. يساعد هذا المسؤول على الفرز بشكل أكثر كفاءة وبدء مهام سير العمل التلقائية باستخدام Power Automate لتعيين الموارد استنادا إلى الحالات الطبية للمرضى.

  • المحددات الاجتماعية. هذا هو تطبيق Power BI Canvas الذي يعرض العوامل الاجتماعية والاقتصادية للمريض لمقدمي الخدمات الطبية. تُجمع هذه المعلومات باستخدام استبيان موحد، وتساعد على التنبؤ بمدى التزام المريض بخطة الرعاية. يتم جمع هذه البيانات أثناء زيارة المريض، ويتم تخزينها في Dataverse لإبلاغ القرارات المستقبلية.

  • صوت العميل. Dynamics 365 Customer Voice تطبيق لإدارة ملاحظات المؤسسة. يتم استخدامه للحصول على ملاحظات المريض بعد زيارة مستشفى الطوارئ. يمكن أن توفر هذه الملاحظات نتائج معرفية حول إدارة عمليات ED. تُخزن نتائج الاستطلاع في Dataverse لاستخدامها من قبل مسؤول المستشفى لتحسين العمليات.

  • بيانات غير منظمة. تمثل هذه الكتلة في الرسم التخطيطي للبنية بيانات ثنائية غير منظمة مثل نتائج الأشعة السينية. تُخزن هذه البيانات في أنظمة EHR الحالية. يتم استيعابه بواسطة Azure Data Lake للاستخدام من قبل Azure Synapse.

  • بيانات منظّمة البنية. تمثل هذه الكتلة أي بيانات منظمة لا تعتبر عادة جزءا من أنظمة EMR/EHR أو PAS التي يمكن استخدامها لإنشاء رؤى لإدارة المستشفى. ومن الأمثلة على ذلك السجلات المالية لمؤسسة الرعاية الصحية.

البدائل

تنطبق البدائل المدرجة في Virtual health على Microsoft Cloud for Healthcare على هذه البنية أيضا.

  • تُدمج تطبيقات Dynamics 365 وPower BI المستخدمة في هذه البنية بإحكام مع Dataverse كمصدر بياناتها. إذا تم استبدالها بتطبيقات تابعة لجهة خارجية، مثل أدوات EHR المضمنة لمراقبة المرضى وفرز ED، يمكنهم التفاعل مع Dataverse باستخدام واجهة RESTful API الخاصة به. Dataverse هي مصدر بيانات مناسب للبيانات المجمعة وتستخدم بواسطة مكونات متعددة مثل Power BI، Power Automate، Synapse Analytics، مدخل المريض، Teams، وما إلى ذلك.

  • يجب إنشاء المكونات الموضحة في الرسم التخطيطي للبنية التي لا تحتوي على خطوط زرقاء أو استبدالها بالأدوات المتاحة، وفقا لاحتياجات مؤسسة الرعاية الصحية.

تفاصيل السيناريو

عانت صناعة الرعاية الصحية تقليديا من أجل استخدام الكمية الهائلة من البيانات التي تقوم بإنشائها بفعالية. معظم البيانات الطبية غير منظمة ولا يمكن الوصول إليها فيما يخص القرارات المستندة إلى البيانات. عند البحث عن نتائج معرفية، يقضي موفرو الخدمة قدرا كبيرا من الوقت في تضمين البيانات وتوحيدها. تواجه مؤسسات الرعاية الصحية أيضا ضغوطا أمنية وتوافقية ومخاطر التعرض لاختراق البيانات.

يستخدم هذا الحل Azure Data Lake لتخزين كميات كبيرة من البيانات المطلوبة لإعداد التقارير والتحليلات. يتم تحليل هذه البيانات باستخدام Azure Synapse، لاستخدامها من قبل وحدة التعلم الآلي وتصورات Power BI. يمكن ل Synapse أيضا سحب البيانات غير المنظمة، مثل صور الأشعة السينية، وتغذيتها في خوارزمية التعلم الآلي للحوصل على تفسيرات. تُخزن هذه التفسيرات في مستند Microsoft Word، جنبا إلى جنب مع لقطة للصورة. يُخزَن هذا المستند ككائن ثنائي كبير الحجم أو ملف في Dataverse، للرجوع إليه في المستقبل.

حالات الاستخدام المحتملة

هذا الحل مثالي لصناعة الرعاية الصحية. يوضح السيناريو أيضا الإمكانات التالية، والتي تنطبق على العديد من الصناعات:

  • جمع البيانات المنظمة وغير المنظمة من مصادر متعددة، وتصور الاتجاهات والرؤى باستخدام Power BI.
  • إعداد المهام التشغيلية التلقائية استنادا إلى هذه الرؤى.
  • تفسير البيانات من الأنظمة المتباينة باستخدام التعلم الآلي، ومساعدة الأدوار المختلفة في النظام.
  • شارك البيانات والرؤى بشكل آمن، وتعاون مع أقسام وأدوار مختلفة باستخدام Microsoft Teams.

الاعتبارات

تنفذ هذه الاعتبارات ركائز Azure Well-Architected Framework، وهو عبارة عن مجموعة من المبادئ التوجيهية التي يمكن استخدامها لتحسين جودة حمل العمل. لمزيد من المعلومات، يرجى مراجعةMicrosoft Azure Well-Architected Framework.

الأمان

ويوفر عامل الأمان ضمانات للحماية من الهجمات المتعمدة واستغلال البيانات والأنظمة القيمة الخاصة بك. للمزيد من المعلومات، يرجى الرجوع إلى نظرة عامة على ركيزة الأمان.

تنطبق اعتبارات الأمان لأي بنية تستخدم Microsoft Cloud for Healthcare هنا. على سبيل المثال، راجع اعتبارات الأمان التي تمت مناقشتها في Virtual health على Microsoft Cloud for Healthcare.

تحسين التكلفة

يركز تحسين التكلفة على البحث عن طرق للحد من النفقات غير الضرورية وتحسين الكفاءة التشغيلية. لمزيد من المعلومات، راجع نظرة عامة على ركيزة تحسين التكلفة.

تعتبر اعتبارات التسعير لهذه البنية مشابهة لاعتبارات الصحة الظاهرية على Microsoft Cloud للرعاية الصحية.

نشر هذا السيناريو

لنشر هذا الحل، قم بتنفيذ الخطوات من 1 إلى 4 من الصحة الظاهرية على Microsoft Cloud for Healthcare.

فيما يلي المكونات الإضافية التي تم إنشاؤها خصيصا لهذا الحل. يمكنك اختيار إنشاء تطبيقات مماثلة، أو استخدام الأدوات التي يوفرها نظام EHR الحالي.

  1. قائمة انتظار مراقبة المرضى
  2. قائمة انتظار ED
  3. تقارير Power BI ومرئياته
  4. إخطارات Power Automate لحدود الجهاز وتوافر اختبار التشخيص
  5. خوارزميات التعلم الآلي مثل نتائج التشخيص التي تم إنشاؤها بصورة آلية
  6. المحددات الاجتماعية وتطبيقات استطلاع الرضا

المساهمون

تحتفظ Microsoft بهذه المقالة. وهي مكتوبة في الأصل من قبل المساهمين التاليين.

الكتاب الرئيسيون:

لمشاهدة ملفات تعريف LinkedIn غير العامة، سجل الدخول إلى LinkedIn.

الخطوات التالية