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Información médica con Microsoft Cloud for Healthcare

Microsoft Cloud para el sector sanitario
Azure Synapse Analytics
Azure Machine Learning
Power Automate
Dynamics 365

Con Microsoft Cloud for Healthcare, puede crear soluciones para mejorar la información clínica y operativa. En este artículo se describe una de estas posibles soluciones, y se basa en los conocimientos aprendidos de Consultas virtuales con Microsoft Cloud for Healthcare.

Architecture

Información clínica con Microsoft Cloud for Healthcare

Descargue un archivo de Visio que contiene este diagrama de arquitectura.

En el diagrama de arquitectura y en este artículo, el término ED hace referencia al departamento de emergencias de un centro de atención sanitaria, el departamento especializado en medicina de emergencia y atención de casos agudos de pacientes.

Al igual que en Consultas virtuales con Microsoft Cloud for Healthcare, los cuadros con líneas azules de este diagrama de la arquitectura representan los servicios de Microsoft que son los servicios subyacentes o los complementos necesarios para Microsoft Cloud for Healthcare. Cada uno de estos servicios tiene licencias independientes.

Como en la solución anterior, los datos fluyen hacia esta arquitectura a través de sistemas médicos externos, como citas con pacientes y proveedores, historias clínicas o dispositivos ponibles, entre otros, y, a continuación, se ingieren mediante Azure. Este proceso también puede ingerir otros datos estructurados necesarios para información específica, como datos financieros. A continuación, estos datos se almacenan en Microsoft Dataverse en formato Common Data Model (CDM), para su consumo por parte de los componentes Dynamics 365 y Power BI de esta solución.

Flujo de datos

Esta solución admite los siguientes flujos de datos para cada uno de los grupos de usuarios que se muestran en el diagrama:

  1. Administrador de los servicios de atención. Continuando desde el flujo de la consulta virtual, el administrador de los servicios de atención puede revisar los historiales actuales de los pacientes mediante Teams, con la ayuda de la cola de supervisión de pacientes. Esta aplicación de Dynamics 365 proporciona una lista de pacientes, junto con una puntuación de índice de cada uno que indica la urgencia necesaria para atenderlos. El administrador de los servicios de atención puede seleccionar el paciente con la puntuación de índice más alta y ver información como su historial clínico, el plan de atención o las citas en la aplicación de administración de los servicios de atención. Esta aplicación también puede mostrar información sobre el estilo de vida diario del paciente mediante la extracción de datos como la frecuencia cardiaca desde su dispositivo IoMT registrado, casi en tiempo real. La aplicación realiza un seguimiento de los datos entrantes del dispositivo y los muestra con visualizaciones de Power BI personalizadas. Se establecen umbrales para cada métrica del dispositivo y, si se superan, Power Automate desencadena una alerta de información sobre ventas en la aplicación. Estos umbrales y alertas se pueden establecer para cada paciente individual. Si es necesario, el administrador de atención puede llamar al paciente directamente desde Teams, mediante la información de contacto almacenada en Dataverse.

  2. Administrador de ED. Un paciente que necesite visitar el ED puede coordinar el transporte con el administrador de atención. Un administrador de ED es responsable de los recursos y las programaciones del departamento. Los recursos, como el uso de camas, habitaciones y personal, así como las tendencias en los eventos de admisión y readmisión, se supervisan con informes de Power BI personalizados para el departamento e integrados en Teams. Estos informes se crean a partir de los datos hospitalarios y de pacientes, almacenados en Dataverse, y se analizan mediante Azure Synapse. La cola de ED, un recurso web personalizado de Dynamics 365, muestra una cola de pacientes entrantes en varias fases, como en tránsito, registro, admisión o asignación de habitación, entre otras. El administrador de ED puede usar esta información para cribar a los pacientes en función de las horas de llegada y las enfermedades. Se crea un árbol de decisiones con los flujos de Power Automate, que automatizan las tareas necesarias para la atención al paciente. Algunos ejemplos de estas tareas son la asignación de la habitación o UCI, la preparación de equipamientos médicos, la solicitud de las pruebas necesarias y la asignación al personal médico disponible. Estos informes y tareas automatizadas conducen a una atención a los pacientes y una administración de ED eficaz.

  3. Médico especialista. El administrador de ED asigna un médico especialista para que revise las pruebas recomendadas para el paciente. Por ejemplo, si se necesitan radiografías, se asigna un neumólogo para que las revise. Al guardar los resultados de la prueba, se desencadena Power Automate, que muestra una alerta de Información de ventas en la vista del médico de la aplicación de administración de los servicios de atención. Las pruebas, como los rayos X, se consideran datos no estructurados. Estos datos se incorporan en Azure Synapse a través de Azure Data Lake y se incluyen en un modelo de Machine Learning personalizado para interpretar los resultados. Estas interpretaciones pueden ayudar al médico a realizar el diagnóstico y planear los cuidados.

    La aplicación de factores sociales determinantes, una aplicación de lienzo personalizada para esta solución, proporciona información sobre las condiciones socioeconómicas del paciente. Estos datos pueden ayudar al médico a prescribir un plan de atención que sea más probable que los pacientes puedan seguir. Las visualizaciones de Power BI en la aplicación de administración de los servicios de atención también muestran las tendencias de éxito del tratamiento para la enfermedad del paciente, mediante métricas de salud poblacional agregadas, datos demográficos, factores sociales y otros datos disponibles en los registros hospitalarios. La aplicación se puede diseñar para usar datos médicos disponibles públicamente de investigaciones financiadas por el gobierno. Estas visualizaciones pueden ayudar al médico a elegir el plan de atención con el mejor índice de éxito. Los datos que se introducen en estas visualizaciones se incorporan a través de Azure Data Lake. El plan de atención seleccionado se almacena en Dataverse para consultarlo posteriormente.

  4. Paciente (Patient): Cuando se descarga con el plan de atención, se le pide al paciente que responda a una encuesta de satisfacción en el portal del paciente. Se trata de un formulario de Voz del cliente. El resultado de la encuesta se almacena en Dataverse para generar información operativa sobre el centro sanitario.

    El paciente usa el Portal para pacientes para ver el plan de atención recomendado por el médico. El portal también puede proporcionar material educativo para ayudar al paciente a comprender el plan de atención.

  5. Administrador del hospital. Los informes de Power BI personalizados para el administrador del hospital proporcionan información sobre las métricas clave de atención sanitaria, como las tasas de readmisión de pacientes, la duración de la estancia, la proporción entre personal y pacientes, la satisfacción de los pacientes y los costos. Esta información puede ayudar a mejorar la administración sanitaria. Estos informes se crean mediante datos agregados por Azure Synapse desde varios sistemas, como registros de consultas de pacientes, datos financieros y puntuaciones de opiniones recopiladas de las encuestas de los pacientes. Los informes pueden ayudar al administrador del hospital a detectar situaciones de escasez operativa. Por ejemplo, si un hospital tiene tasas de readmisión altas, el administrador puede usar estos informes para buscar los departamentos con más readmisiones y, a continuación, solucionar y corregir los problemas subyacentes.

    Los informes de Power BI se integran con Microsoft Teams para que se puedan compartir fácilmente con otros departamentos mediante canales de Teams, lo que da lugar a una comunicación más rápida y una mejor colaboración. El acceso a estos informes se puede controlar estableciendo niveles de permisos por departamento o usuario.

Componentes

La mayoría de los componentes usados en esta solución se detallan en Consultas virtuales con Microsoft Cloud for Healthcare. También se usan los siguientes componentes:

  • Azure Synapse Analytics. Azure Synapse Analytics se usa para demostrar cómo los algoritmos de aprendizaje automático pueden interpretar los datos médicos no estructurados, como los resultados de las pruebas de diagnóstico, así como los datos de los pacientes, como la historia clínica y las métricas de salud diarias. Estos resultados generados por una máquina ayudan a los proveedores de atención sanitaria a diagnosticar y tratar al paciente.

  • Azure Data Lake Storage. Azure Data Lake Storage ofrece un almacenamiento de datos rápido y seguro para Azure Synapse Analytics. A diferencia de los almacenamientos de datos tradicionales, una vez que la gran cantidad de datos necesarios para el análisis se ha almacenado en Azure Data Lake, están listos para su consulta. Esto elimina la carga repetida.

  • Azure Machine Learning. Esta solución usa Azure Machine Learning para demostrar un uso potencial como asistente de un proveedor de atención sanitaria. Se puede modelar para usar datos médicos disponibles públicamente y resultados de pruebas de diagnóstico para proporcionar información adicional sobre la enfermedad del paciente. La responsabilidad final del diagnóstico corresponde al profesional médico.

  • Power BI. Con Power BIla visualización de grandes cantidades de datos facilita la asimilación de la información y la identificación de patrones o tendencias. Consulte Tipos de visualización en Power BI y Visualizaciones en informes de Power BI para obtener información sobre cómo crear diferentes visualizaciones de Power BI. Puede usar Microsoft Teams para compartir los objetos visuales entre departamentos para mejorar la colaboración. Consulte Colaboración con Power BI en Microsoft Teams, Outlook y Office para obtener más información.

    Esta solución usa Azure Synapse Analytics para crear las siguientes visualizaciones de Power BI:

    • Un panel de Power BI integrado con Teams para el ED que proporciona una instantánea de lo siguiente:
      • Número de pacientes en espera
      • Tiempos de espera
      • Estado de las camas
      • Ocupación proyectada de las camas
      • Otras métricas de ED.
    • Un panel de salud poblacional que permite a los proveedores comparar la eficacia de los planes de tratamiento con condiciones y datos demográficos similares.
    • Análisis e informes entre departamentos para la administración del hospital.

  • Power Automate. Power Automate proporciona una plataforma sin código o con poco código para automatizar tareas manuales repetitivas. Cada flujo de trabajo creado es específico de ese negocio o escenario y, como tal, está personalizado de forma inherente. En esta solución, Power Automate ingiere datos almacenados en Dataverse y ejecuta flujos automatizados para actuar sobre ellos, como enviar notificaciones cuando cambian los datos. Consulte Creación de un flujo en la nube que usa Microsoft Dataverse para obtener información sobre cómo crear flujos personalizados basados en datos.

    Los flujos de Power Automate también se usan para automatizar procedimientos en el ED, como las asignaciones de habitaciones y de personal.

  • Información de ventas de Dynamics 365. Esta solución usa Información de ventas, un complemento de Dynamics 365, para proporcionar alertas y notificaciones para los siguientes eventos:

    • El dispositivo ponible de un paciente supera los umbrales preestablecidos para las métricas de salud, como la frecuencia cardiaca.
    • Hay disponibles nuevos resultados de las pruebas de diagnóstico.

    Estas notificaciones se desencadenan desde un flujo de Power Automate. Consulte Crear tarjetas de información personalizadas para obtener información sobre cómo crear flujos de automatización que se integren en Información de ventas.

  • Cola de supervisión de pacientes. Se trata de un recurso web personalizado de Dynamics 365 y no forma parte de Microsoft Cloud for Healthcare. Proporciona al administrador de atención datos agregados sobre los pacientes a partir de varios orígenes, y es un punto de entrada personalizado para que la aplicación de administración de los servicios de atención acceda a la información individual de los pacientes. Se integra en Microsoft Teams para proporcionar una plataforma coherente. También muestra la urgencia de la atención médica para cada paciente, en forma de una puntuación de índice. Esta puntuación puede derivarse de los datos del dispositivo del paciente y de las enfermedades conocidas.

  • Cola de ED. Se trata de un recurso web personalizado de Dynamics 365 y no forma parte de Microsoft Cloud for Healthcare. El administrador de ED usa esta cola para recuperar la información médica y las horas de llegada de los pacientes entrantes, así como la urgencia del tratamiento. Esto ayuda al administrador a realizar un cribaje más eficaz e iniciar flujos de trabajo automatizados mediante Power Automate para asignar recursos en función de la situación médica del paciente.

  • Factores sociales determinantes. Es una aplicación de lienzo de Power BI que muestra los factores socioeconómicos de un paciente a los proveedores médicos. Esta información se recopila mediante un cuestionario estandarizado y ayuda a predecir el grado con que el paciente cumplirá el plan de atención. Estos datos se recopilan durante una visita del paciente y se almacenan en Dataverse para informar decisiones futuras.

  • Voz del cliente. Voz del cliente de Dynamics 365 es una aplicación empresarial de administración de comentarios. Se utiliza para obtener los comentarios de los pacientes después de una visita a los servicios de emergencias del hospital. Estos comentarios pueden proporcionar información sobre la administración de procesos de ED. Los resultados de la encuesta se almacenan en Dataverse para que el administrador del hospital los use para mejoras de procesos.

  • Datos no estructurados. Este bloque del diagrama de arquitectura representa datos binarios no estructurados, como los resultados de las pruebas de rayos X. Estos datos se pueden almacenar en los sistemas EHR existentes. Azure Data Lake los ingiere para su uso en Azure Synapse.

  • Datos estructurados. Este bloque representa los datos estructurados que normalmente no se consideran parte de los sistemas EMR, EHR o PAS, y que se pueden usar para generar información para la administración del hospital. Por ejemplo, los registros financieros de la organización sanitaria.

Alternativas

Las alternativas enumeradas en Consultas virtuales con Microsoft Cloud for Healthcare también son aplicables a esta arquitectura.

  • Las aplicaciones de Dynamics 365 y Power BI usadas en esta arquitectura están estrechamente integradas en Dataverse como origen de datos. Si se reemplazan por aplicaciones de terceros, como las herramientas de EHR integradas para la supervisión de pacientes y los cribajes de ED, pueden interactuar con Dataverse mediante su interfaz de API RESTful. Dataverse es un origen de datos cómodo para datos agregados y se usa con varios componentes, como Power BI, Power Automate, Synapse Analytics, Portal para pacientes, Teams, entre otros.

  • Los componentes que se muestran en el diagrama de arquitectura que no tienen líneas azules se deben crear o reemplazar por las herramientas disponibles, según las necesidades de la organización sanitaria.

Detalles del escenario

Tradicionalmente, el sector sanitario ha tenido dificultades para usar de manera eficaz la gran cantidad de datos que crea. La mayoría de los datos médicos no están estructurados y son inaccesibles para las decisiones controladas por datos. Al buscar información, los proveedores dedican una cantidad considerable de tiempo a la ingesta y unificación de los datos. Las organizaciones sanitarias también se enfrentan a presiones de seguridad y cumplimiento, y a riesgos de vulneraciones de datos.

Esta solución usa Azure Data Lake para almacenar las grandes cantidades de datos necesarios para informes y análisis. Estos datos se analizan mediante Azure Synapse para su uso por parte del módulo de aprendizaje automático y las visualizaciones de Power BI. Synapse también puede incorporar datos no estructurados, como radiografías, e incluirlos en el algoritmo de aprendizaje automático para generar interpretaciones. Estas interpretaciones se almacenan en un documento de Microsoft Word, junto con una instantánea de la imagen. Este documento se almacena como blob o archivo en Dataverse para consultarlo en el futuro.

Posibles casos de uso

Esta solución es idónea para el sector sanitario. El escenario también muestra las siguientes funcionalidades, que son aplicables a muchos sectores:

  • Recopilación de datos estructurados o no estructurados de varios orígenes y visualización de tendencias e información mediante Power BI.
  • Configuración de tareas operativas automatizadas en función de esta información.
  • Interpretación de los datos de sistemas dispares mediante aprendizaje automático y asistencia a varios roles del sistema.
  • Uso compartido de datos e información de forma segura y colaboración con distintos departamentos y roles mediante Microsoft Teams.

Consideraciones

Estas consideraciones implementan los pilares del marco de buena arquitectura de Azure, que es un conjunto de principios guía que se pueden usar para mejorar la calidad de una carga de trabajo. Para más información, consulte Marco de buena arquitectura de Microsoft Azure.

Seguridad

La seguridad proporciona garantías contra ataques deliberados y el abuso de datos y sistemas valiosos. Para más información, consulte Introducción al pilar de seguridad.

Se aplican las consideraciones de seguridad para cualquier arquitectura que utilice Microsoft Cloud for Healthcare. Por ejemplo, consulte las consideraciones de seguridad descritas en Consultas virtuales con Microsoft Cloud for Healthcare.

Optimización de costos

La optimización de costos trata de buscar formas de reducir los gastos innecesarios y mejorar las eficiencias operativas. Para más información, vea Información general del pilar de optimización de costos.

Las consideraciones de precios para esta arquitectura son similares a las descritas en Consultas virtuales con Microsoft Cloud for Healthcare.

Implementación de este escenario

Para implementar esta solución, realice los pasos del uno al cuatro de Consultas virtuales con Microsoft Cloud for Healthcare.

Los siguientes son los componentes adicionales creados específicamente para esta solución. Puede optar por crear aplicaciones similares o usar las herramientas proporcionadas por el sistema EHR actual.

  1. Cola de supervisión de pacientes
  2. Cola de ED
  3. Informes y visualizaciones de Power BI
  4. Notificaciones de Power Automate para umbrales de dispositivos y disponibilidad de pruebas de diagnóstico
  5. Algoritmos de aprendizaje automático, como los resultados de diagnóstico generados por máquina
  6. Aplicaciones de factores sociales determinantes y de encuesta de satisfacción

Colaboradores

Microsoft mantiene este artículo. Originalmente lo escribieron los siguientes colaboradores.

Creadores de entidad de seguridad:

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