Szerkesztés

Klinikai megállapítások a Microsoft Cloud for Healthcare szolgáltatással

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

A Microsoft Cloud for Healthcare használatával megoldásokat hozhat létre a klinikai és működési elemzések javítására. Ez a cikk egy ilyen lehetséges megoldást ismertet, és a Microsoft Cloud for Healthcare virtuális állapotából tanultakra épít.

Architektúra

Klinikai elemzések a Microsoft Cloud for Healthcare használatával

Töltse le az architektúra ábráját tartalmazó Visio-fájlt.

Az architektúra ábrán és ebben a cikkben az ED kifejezés egy egészségügyi intézmény sürgősségi osztályára utal – az a részleg, amely a sürgősségi gyógyászatra és a betegek akut ellátására specializálódott.

A Microsoft Cloud for Healthcare virtuális állapotához hasonlóan az architektúradiagram kék vonalú mezői azokat a Microsoft-szolgáltatások jelölik, amelyek a Microsoft Cloud for Healthcare szolgáltatáshoz szükséges mögöttes szolgáltatások vagy bővítmények. Mindegyik szolgáltatás külön licenccel rendelkezik.

Az előző megoldáshoz hasonlóan az adatok külső orvosi rendszereken keresztül áramlik be ebbe az architektúrába, például a beteg- és szolgáltatói ütemezéseken, az orvosi nyilvántartásokon, a hordható eszközökön stb., majd az Azure-beli betöltésen keresztül. Ez a folyamat más strukturált adatokat is betölthet, amelyek konkrét elemzésekhez, például pénzügyi adatokhoz szükségesek. Ezeket az adatokat ezután a Microsoft Dataverse tárolja a Common Data Model (CDM) formátumban, amelyet a Dynamics 365 és a Power BI-összetevők használnak fel ebben a megoldásban.

Adatfolyam

Ez a megoldás a következő adatfolyamokat támogatja a diagramon látható egyes felhasználói csoportokhoz:

  1. Care manager. A virtuális látogatási folyamattól folytatva az ápolási vezető áttekintheti az aktuális betegrekordokat a Teamsen keresztül, a betegmonitorozási üzenetsor segítségével. Ez a Dynamics 365-alkalmazás tartalmazza a betegek listáját, valamint egy indexpontot mindegyikhez, amely jelzi a betegek sürgősségét. Az ápolási vezető kiválaszthatja a legmagasabb indexpontszámú beteget, és megtekintheti az olyan információkat, mint az orvosi rekordok, az ápolási terv és a találkozók az ápolás-kezelési alkalmazásban. Ez az alkalmazás közel valós időben képes bepillantást adni a beteg mindennapi életstílusába is, ha olyan adatokat kér be, mint például a pulzusszám a regisztrált IoMT-eszközéről. Az alkalmazás nyomon követi a bejövő eszközadatokat, és egyéni Power BI-vizualizációkkal jeleníti meg azokat. A küszöbértékek az egyes eszközmetrikákhoz vannak beállítva, és ha túllépik, a Power Automate elindít egy értékesítési elemzési riasztást az alkalmazásban. Ezek a küszöbértékek és riasztások egyenként állíthatók be minden egyes beteghez. Szükség esetén az ápolási vezető közvetlenül a Teamsből hívhatja meg a beteget a Dataverseben tárolt kapcsolattartási adatok használatával.

  2. ED-rendszergazda. A beteg, hogy meg kell látogatnia az ED koordinálhatja a szállítást az ápolási vezetővel. Az ED rendszergazdája felelős a részleg erőforrásaiért és ütemezéséért. Az erőforrásokat, például az ágyhasználatot, a szobákat és a személyzetet, valamint a beviteli és visszafogadási események trendjeit a részlegre szabott és a Teamsbe integrált Power BI-jelentések figyelik. Ezek a jelentések a Dataverse-ben tárolt kórházi és betegadatok használatával jönnek létre, és az Azure Synapse elemzi őket. Az ED üzenetsor, egy egyéni Dynamics 365 webes erőforrás, különböző fázisokban jeleníti meg a bejövő betegek üzenetsorát, például az átvitelt, a bejelentkezést, a bevitelt, a helyiség-hozzárendelést stb. Az ED rendszergazdája ezeket az információkat felhasználhatja a betegek osztályozására az érkezési idő és az egészségügyi feltételek alapján. Egy döntési fa jön létre a Power Automate folyamataival, amely automatizálja a betegellátáshoz szükséges feladatokat. Ilyen feladatok például a helyiség vagy az intenzív osztály hozzárendelése, az orvosi berendezések beállítása, a szükséges tesztek megrendelése és a rendelkezésre álló egészségügyi személyzethez való hozzárendelés. Ezek a jelentések és automatizált feladatok támogatják a hatékony betegellátást és az ED kezelését.

  3. Szakorvos. Az ED rendszergazdája rendel egy szakorvost a beteg számára javasolt tesztek áttekintéséhez. Ha például röntgenvizsgálatra van szükség, egy pulmonológust rendelnek hozzá a felülvizsgálatukhoz. A teszteredmények mentése aktiválja a Power Automate-et, amely értékesítési Elemzések riasztást jelenít meg az ápolási felügyeleti alkalmazás orvosának nézetében. Az olyan tesztek, mint a röntgenképek, strukturálatlan adatoknak minősülnek. Ezek az adatok az Azure Data Lake-ben kerülnek be az Azure Synapse-be, és egy egyéni gépi tanulási modellbe vannak bevéve az eredmények értelmezéséhez. Ezek az értelmezések segíthetnek az orvosnak a diagnózis felállításában és az ellátás megtervezésében.

    A megoldáshoz egyénileg létrehozott vászonalapú alkalmazás, a társadalmi determináns alkalmazás betekintést nyújt a páciens társadalmi-gazdasági körülményeibe. Ezek az adatok segíthetnek az orvosnak egy olyan gondozási terv előírásában, amelyet a beteg valószínűleg követni fog. Az ápolás-kezelési alkalmazás Power BI-vizualizációi a beteg egészségi állapotára vonatkozó kezelési sikertrendeket jelenítik meg összesített népesség-egészségügyi metrikák, demográfiai adatok, társadalmi tényezők és a kórházi rekordokban elérhető egyéb adatok használatával. Az alkalmazás úgy tervezhető, hogy nyilvánosan elérhető orvosi adatokat használjon kormányzati finanszírozású kutatásokból. Ezek a vizualizációk segíthetnek az orvosnak kiválasztani a gondozási tervet a legjobb siker arányban. A vizualizációkba betáplált adatok az Azure Data Lake-ben lesznek behúzva. A kiválasztott gondozási tervet a Dataverse tárolja későbbi referenciaként.

  4. Beteg. Az ápolási tervvel való mentesítéskor a beteget arra kérik, hogy válaszoljon egy elégedettségi felmérésre a betegportálon. Ez egy Ügyfélhang űrlap. A felmérés eredménye a Dataverse-ben van tárolva, hogy működési megállapításokat hozzon létre az egészségügyi létesítményről.

    A beteg a betegportálon tekinti meg az orvos által javasolt gondozási tervet. A portál oktatási anyagokat is biztosít, amelyek segítenek a betegnek megérteni az ápolási tervet.

  5. Kórházi rendszergazda. A kórházi rendszergazda számára testre szabott Power BI-jelentések betekintést nyújtanak a főbb egészségügyi metrikákba, például a betegek visszafogadási arányára, a tartózkodás hosszára, a személyzet és a betegek arányára, a betegek elégedettségére és a költségekre. Ezek az elemzések segíthetnek az egészségügyi felügyelet javításában. Ezek a jelentések az Azure Synapse által több rendszerből összesített adatokkal jönnek létre, például a páciensek látogatási rekordjaival, a pénzügyi adatokkal és a páciensek felméréseiből gyűjtött hangulatpontszámokkal. A jelentések segíthetnek a kórház rendszergazdájának a működési hiányok észlelésében. Ha például egy kórházban magas a visszafogadási arány, a rendszergazda ezeket a jelentéseket használhatja a legtöbb visszafogadással rendelkező részleg megkereséséhez, majd a mögöttes problémák elhárításához és javításához.

    A Power BI-jelentések integrálva vannak a Microsoft Teamsszel, így a Teams-csatornák használatával könnyen megoszthatók más részlegekkel, ami gyorsabb kommunikációt és jobb együttműködést eredményez. Ezeknek a jelentéseknek a hozzáférése a részleg vagy felhasználó engedélyszintjeinek beállításával szabályozható.

Összetevők

A megoldásban használt összetevők többsége részletes információkat tartalmaz a Microsoft Cloud for Healthcare virtuális állapotáról. A rendszer a következő összetevőket is használja:

  • Azure Synapse Analytics. Az Azure Synapse Analytics bemutatja, hogyan értelmezhetők a gépi tanulási algoritmusok a strukturálatlan orvosi adatok, például a diagnosztikai tesztek eredményei, a betegadatok, például az kórelőzmények és a napi állapotmetrikák. Ezek a gép által létrehozott eredmények segítenek az egészségügyi szolgáltatóknak a betegek diagnosztizálásában és kezelésében.

  • Azure Data Lake Storage. Az Azure Data Lake Storage gyors és biztonságos adattárházat biztosít az Azure Synapse Analytics számára. A hagyományos adattárházaktól eltérően, ha az elemzéshez szükséges nagy mennyiségű adat tárolása az Azure Data Lake-ben történik, készen áll a lekérdezésre. Ez kiküszöböli az ismétlődő betöltést.

  • Azure Machine Tanulás. Ez a megoldás az Azure Machine Tanulás használatával szemlélteti az orvosi asszisztensként való lehetséges használatot. Modellelhető, hogy a nyilvánosan elérhető orvosi adatok és diagnosztikai vizsgálati eredmények segítségével további betekintést nyújtson a betegek egészségi állapotába. A végső diagnosztikai felelősség az egészségügyi szakember feladata.

  • Power BI. A Power BI-ban a nagy mennyiségű adat megjelenítése megkönnyíti az elemzések asszimilálását és a minták vagy trendek azonosítását. A Power BI-jelentések vizualizációtípusai és a Power BI-jelentések vizualizációi című témakörben megtudhatja, hogyan hozhat létre különböző Power BI-vizualizációkat. A Microsoft Teams használatával megoszthatja a vizualizációkat a részlegek között az együttműködés javítása érdekében. További információ: Együttműködés a Power BI-val a Microsoft Teamsben, az Outlookban és az Office-ban .

    Ez a megoldás az Azure Synapse Analytics használatával hozza létre a következő Power BI-vizualizációkat:

    • Az ED-hez készült Teamsbe integrált Power BI-irányítópult, amely pillanatképet biztosít a következőkről:
      • Várakozó betegek száma
      • Várakozási idők
      • Ágy állapota
      • Előre jelzett ágy foglaltsága
      • Egyéb ED-metrikák.
    • A populáció állapotának irányítópultja, amely segít a szolgáltatóknak hasonlítani a kezelési tervek hatékonyságát hasonló demográfiai adatokkal és feltételekkel.
    • Részlegek közötti elemzések és jelentések a kórházi adminisztrációhoz.

  • Power Automate. A Power Automate kód nélküli és alacsony kódszámú platformot biztosít az ismétlődő manuális feladatok automatizálásához. Minden létrehozott munkafolyamat egy vállalkozásra vagy forgatókönyvre jellemző, és mint ilyen, eleve testre szabott. Ebben a megoldásban a Power Automate betölti a Dataverse-ben tárolt adatokat, és automatizált folyamatokat futtat a műveletek elvégzéséhez, például értesítéseket küld az adatok változásakor. A testre szabott adatalapú folyamatok létrehozásával kapcsolatos információkért tekintse meg a Microsoft Dataverset használó felhőfolyamatok létrehozását ismertető témakört.

    A Power Automate-folyamatok az ED-ben található eljárások, például a helyiség- és személyzet-hozzárendelések automatizálására is használhatók.

  • Dynamics 365 Sales Elemzések. Ez a megoldás a Dynamics 365-bővítmény, a Sales Elemzések használatával biztosít riasztásokat és értesítéseket a következő eseményekhez:

    • A beteg hordható eszköze meghaladja az állapotmetrikák, például a pulzusszám előre beállított küszöbértékeit.
    • Új diagnosztikai teszteredmények érhetők el.

    Ezeket az értesítéseket egy Power Automate-folyamat aktiválja. A Sales Elemzések integrálható automatizálási folyamatok létrehozásával kapcsolatos információkért lásd: Egyéni elemzési kártyák létrehozása.

  • Betegmonitorozási üzenetsor. Ez egy egyéni Dynamics 365-ös webes erőforrás, és nem része a Microsoft Cloud for Healthcare szolgáltatásnak. Több forrásból származó összesített betegadatokat biztosít az ápolási vezetőnek, és az ápolási felügyeleti alkalmazás testre szabott belépési pontja az egyes betegadatok eléréséhez. Egységes platform biztosítása érdekében integrálva van a Microsoft Teamsszel. Emellett az egyes betegek orvosi ellátásának sürgősségét is megjeleníti indexpontszám formájában. Ez a pontszám a beteg eszközadataiból és ismert orvosi állapotából származtatható.

  • ED-üzenetsor. Ez egy egyéni Dynamics 365-ös webes erőforrás, és nem része a Microsoft Cloud for Healthcare szolgáltatásnak. Az ED rendszergazdája ezzel az üzenetsorsal kéri le a beérkező betegek orvosi adatait és érkezési idejét, valamint a kezelés sürgősségét. Ez segít a rendszergazdáknak a hatékonyabb osztályozásban és az automatizált munkafolyamatok elindításában a Power Automate használatával, hogy erőforrásokat rendeljenek hozzá a betegállapotok alapján.

  • Társadalmi determinánsok. Ez egy Power BI Canvas-alkalmazás , amely megjeleníti a beteg társadalmi-gazdasági tényezőit az egészségügyi szolgáltatók számára. Ezeket az információkat egy szabványosított kérdőív használatával gyűjtjük össze, és segít előrejelezni, hogy a beteg mennyire tartja be az ellátási tervet. Ezeket az adatokat egy beteglátogatás során gyűjtik össze, és a Dataverse-ben tárolják a jövőbeli döntések tájékoztatása érdekében.

  • Ügyfélhang. A Dynamics 365 Customer Voice egy vállalati visszajelzés-kezelő alkalmazás. Arra használják, hogy visszajelzést kapjon a betegekről egy sürgősségi kórházi látogatás után. Ez a visszajelzés betekintést nyújt az ED-folyamatok kezelésébe. A felmérés eredményeit a Dataverse tárolja, hogy a kórház rendszergazdája felhasználhassa a folyamatfejlesztésekhez.

  • Strukturálatlan adatok. Az architektúradiagram ezen blokkja strukturálatlan bináris adatokat, például röntgeneredményeket jelöl. Ezek az adatok a meglévő EHR-rendszerekben tárolhatók. Az Azure Data Lake betölti az Azure Synapse számára.

  • Strukturált adatok. Ez a blokk olyan strukturált adatokat jelöl, amelyek általában nem tekinthetők EMR/EHR vagy PAS rendszerek részének, amelyek felhasználhatók elemzések létrehozására a kórházfelügyelet számára. Ilyen például az egészségügyi szervezet pénzügyi nyilvántartása.

Alternatívák

A Microsoft Cloud for Healthcare virtuális állapotában felsorolt alternatívák erre az architektúrára is érvényesek.

  • Az architektúrában használt Dynamics 365- és Power BI-alkalmazások szorosan integrálva vannak adatforrásként a Dataversevel. Ha ezeket külső alkalmazások, például a betegek monitorozására szolgáló beépített EHR-eszközök és ED-triage-ek váltják fel, a ReSTful API-felületével kezelhetik a Dataverse-t. A Dataverse egy kényelmes adatforrás az összesített adatokhoz, és több összetevő, például a Power BI, a Power Automate, a Synapse Analytics, a Patient Portal, a Teams stb. használja.

  • Az architektúradiagramon látható összetevőket, amelyek nem rendelkeznek kék körvonallal, az egészségügyi szervezet igényeinek megfelelően létre kell hozni vagy le kell cserélni a rendelkezésre álló eszközökkel.

Forgatókönyv részletei

Az egészségügyi ágazat hagyományosan nehezen használja fel hatékonyan az általa létrehozott hatalmas mennyiségű adatot. Az orvosi adatok többsége strukturálatlan és elérhetetlen az adatvezérelt döntésekhez. Ha elemzéseket keres, a szolgáltatók jelentős mennyiségű időt töltenek az adatbetöltéssel és -egyesítéssel. Az egészségügyi szervezetek biztonsági és megfelelőségi nyomással, valamint az adatsértések kockázatával is szembesülnek.

Ez a megoldás az Azure Data Lake használatával tárolja a jelentéskészítéshez és elemzéshez szükséges nagy mennyiségű adatot. Ezeket az adatokat az Azure Synapse használatával elemzi a gépi tanulási modul és a Power BI-vizualizációk. A Synapse strukturálatlan adatokat, például röntgenképeket is lekérhet, és betáplálást végezhet a gépi tanulási algoritmusba értelmezések létrehozásához. Ezek az értelmezések egy Microsoft Word-dokumentumban vannak tárolva, a kép pillanatképével együtt. Ez a dokumentum blobként vagy fájlként lesz tárolva a Dataverse-ben, későbbi referenciaként.

Lehetséges használati esetek

Ez a megoldás ideális az egészségügyi ágazat számára. A forgatókönyv a következő képességeket is bemutatja, amelyek számos iparágra alkalmazhatók:

  • Strukturált és strukturálatlan adatokat gyűjthet több forrásból, és trendeket és elemzéseket jeleníthet meg a Power BI használatával.
  • Automatizált üzemeltetési feladatok beállítása ezek alapján az elemzések alapján.
  • Gépi tanulással értelmezheti a különböző rendszerekből származó adatokat, és segítheti a rendszer különböző szerepköreit.
  • Biztonságosan megoszthatja az adatokat és az elemzéseket, és együttműködhet a különböző részlegekkel és szerepkörökkel a Microsoft Teams használatával.

Megfontolások

Ezek a szempontok implementálják az Azure Well-Architected Framework alappilléreit, amely a számítási feladatok minőségének javítására használható vezérelvek halmaza. További információ: Microsoft Azure Well-Architected Framework.

Biztonság

A biztonság biztosítékokat nyújt a szándékos támadások és az értékes adatokkal és rendszerekkel való visszaélés ellen. További információ: A biztonsági pillér áttekintése.

A Microsoft Cloud for Healthcare-t használó architektúrák biztonsági szempontjai itt érvényesek. Lásd például a Microsoft Cloud for Healthcare virtuális állapotával kapcsolatos biztonsági szempontokat.

Költségoptimalizálás

A költségoptimalizálás a szükségtelen kiadások csökkentésének és a működési hatékonyság javításának módjairól szól. További információ: A költségoptimalizálási pillér áttekintése.

Az architektúra díjszabási szempontjai hasonlóak a Microsoft Cloud for Healthcare virtuális állapotához.

A forgatókönyv üzembe helyezése

A megoldás üzembe helyezéséhez végezze el a Virtuális állapot 1–4. lépését a Microsoft Cloud for Healthcare szolgáltatásban.

Az alábbi további összetevők kifejezetten ehhez a megoldáshoz lettek létrehozva. Dönthet úgy, hogy hasonló alkalmazásokat hoz létre, vagy az aktuális EHR-rendszer által biztosított eszközöket használja.

  1. Betegfigyelési üzenetsor
  2. ED-üzenetsor
  3. Power BI-jelentések és vizualizációk
  4. A Power Automate értesítései az eszköz küszöbértékei és a diagnosztikai teszt rendelkezésre állása esetén
  5. Gépi tanulási algoritmusok, például a gép által létrehozott diagnosztikai eredmények
  6. Közösségi meghatározók és elégedettség-felmérési alkalmazások

Közreműködők

Ezt a cikket a Microsoft tartja karban. Eredetileg a következő közreműködők írták.

Fő szerzők:

A nem nyilvános LinkedIn-profilok megtekintéséhez jelentkezzen be a LinkedInbe.

Következő lépések