Edytuj

Szczegółowe informacje kliniczne z usługą Microsoft Cloud for Healthcare

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

Korzystając z usługi Microsoft Cloud for Healthcare, możesz tworzyć rozwiązania w celu poprawy szczegółowych informacji klinicznych i operacyjnych. W tym artykule omówiono jedno z takich potencjalnych rozwiązań i opiera się na wiedzy zdobytej na podstawie wiedzy dotyczącej kondycji wirtualnej w usłudze Microsoft Cloud for Healthcare.

Architektura

Analiza kliniczna przy użyciu usługi Microsoft Cloud for Healthcare

Pobierz plik programu Visio zawierający diagram tej architektury.

Na diagramie architektury i w tym artykule termin ED odnosi się do działu ratunkowego placówki opieki zdrowotnej — działu, który specjalizuje się w medycynie awaryjnej i ostrej opieki nad pacjentami.

Podobnie jak w obszarze Kondycja wirtualna w usłudze Microsoft Cloud for Healthcare, niebieskie pola na tym diagramie architektury reprezentują usługi firmy Microsoft, które są usługami bazowymi lub dodatkiem wymaganymi dla usługi Microsoft Cloud for Healthcare. Każda z tych usług jest licencjonowana oddzielnie.

Podobnie jak w poprzednim rozwiązaniu, dane przepływają do tej architektury za pośrednictwem zewnętrznych systemów medycznych, takich jak harmonogramy pacjentów i dostawców, zapisy medyczne, urządzenia do noszenia itd., a następnie są pozyskiwane przy użyciu platformy Azure. Ten proces może również pozyskiwać inne dane ustrukturyzowane wymagane do konkretnych szczegółowych informacji, takich jak dane finansowe. Te dane są następnie przechowywane w usłudze Microsoft Dataverse w formacie Common Data Model (CDM), które mają być używane przez składniki Dynamics 365 i Power BI w tym rozwiązaniu.

Przepływ danych

To rozwiązanie obsługuje następujące przepływy danych dla każdej z grup użytkowników pokazanych na diagramie:

  1. Kierownik opieki. Kontynuując od przepływu wizyty wirtualnej, menedżer opieki może przeglądać bieżące rekordy pacjentów za pośrednictwem usługi Teams, z pomocą kolejki monitorowania pacjenta. Ta Dynamics 365 aplikacja udostępnia listę pacjentów wraz z wynikiem indeksu dla każdego, który wskazuje pilność uczęszczania do nich. Menedżer opieki może wybrać pacjenta z najwyższym wynikiem indeksu i wyświetlić informacje, takie jak dokumentacja medyczna, plan opieki i spotkania, w aplikacji do zarządzania opieką. Ta aplikacja może również pokazać wgląd w codzienny styl życia pacjenta, ściągając dane, takie jak tętno z zarejestrowanego urządzenia IoMT, niemal w czasie rzeczywistym. Aplikacja śledzi przychodzące dane urządzenia i wyświetla je przy użyciu niestandardowych wizualizacji usługi Power BI. Progi są ustawiane dla każdej metryki urządzenia, a w przypadku przekroczenia usługa Power Automate wyzwala alert dotyczący szczegółowych informacji o sprzedaży w aplikacji. Te progi i alerty można ustawić dla każdego pacjenta indywidualnie. W razie potrzeby menedżer opieki może zadzwonić do pacjenta bezpośrednio z usługi Teams, korzystając z informacji kontaktowych przechowywanych w usłudze Dataverse.

  2. Administrator ED. Pacjent, który musi odwiedzić ED, może koordynować transport z kierownikiem opieki. Administrator ED jest odpowiedzialny za zasoby i harmonogramy w dziale. Zasoby, takie jak użycie łóżka, pokoje i personel, a także trendy dotyczące zdarzeń dotyczących spożycia i readmisji, są monitorowane przy użyciu raportów usługi Power BI dostosowanych do działu i zintegrowanych z usługą Teams. Te raporty są tworzone przy użyciu danych szpitalnych i pacjentów przechowywanych w usłudze Dataverse i analizowanych przez Azure Synapse. Kolejka ED, niestandardowy zasób internetowy Dynamics 365, wyświetla kolejkę przychodzących pacjentów na różnych etapach, takich jak tranzyt, ewidencjonowanie, wlot, przydział pokoju itd. Administrator ED może używać tych informacji do klasyfikacji pacjentów na podstawie czasu przybycia i warunków medycznych. Drzewo decyzyjne jest tworzone przy użyciu przepływów usługi Power Automate, które automatyzują zadania wymagane do opieki nad pacjentem. Przykłady takich zadań to przydział pokoju lub ICU, konfiguracja sprzętu medycznego, kolejność wymaganych testów i przydział do dostępnego personelu medycznego. Te raporty i zautomatyzowane zadania obsługują wydajną opiekę nad pacjentami i zarządzanie ED.

  3. Lekarz specjalistyczny. Administrator ED przypisuje specjalistycznego lekarza do przeglądu testów, które są zalecane dla pacjenta. Jeśli na przykład wymagane są testy rentgenowskie, do ich przeglądu jest przypisany pulmonolog. Zapisanie wyników testu powoduje wyzwolenie usługi Power Automate, która wyświetla alert usługi Sales Insights w widoku lekarza aplikacji do zarządzania opieką. Testy, takie jak promienie rentgenowskie, są uważane za dane bez struktury. Te dane są ściągane do Azure Synapse za pośrednictwem usługi Azure Data Lake i przekazywane do niestandardowego modelu uczenia maszynowego w celu zinterpretowania wyników. Te interpretacje mogą pomóc lekarzowi zdiagnozować i zaplanować opiekę.

    Aplikacja determinantów społecznych, aplikacja kanwy , która jest utworzona specjalnie dla tego rozwiązania, zapewnia wgląd w warunki społeczno-ekonomiczne pacjenta. Te dane mogą pomóc lekarzowi w przepisaniu planu opieki, który pacjent może wykonać. Wizualizacje usługi Power BI w aplikacji do zarządzania opieką przedstawiają trendy sukcesu leczenia stanu zdrowia pacjenta, korzystając z zagregowanych metryk zdrowia populacji, danych demograficznych, czynników społecznych i innych danych dostępnych w rejestrach szpitalnych. Aplikacja może być przeznaczona do korzystania z publicznie dostępnych danych medycznych z badań finansowanych przez instytucje rządowe. Te wizualizacje mogą pomóc lekarzowi wybrać plan opieki z najlepszą szybkością sukcesu. Dane przekazywane do tych wizualizacji są ściągane za pośrednictwem usługi Azure Data Lake. Wybrany plan opieki jest przechowywany w usłudze Dataverse w celu późniejszego odwołania.

  4. Pacjent. Po wypisaniu z planu opieki pacjent zostanie poproszony o udzielenie odpowiedzi na ankietę dotyczącą satysfakcji w portalu pacjenta. Jest to formularz Głosu klienta . Wynik ankiety jest przechowywany w usłudze Dataverse, aby wygenerować szczegółowe informacje operacyjne dotyczące placówki opieki zdrowotnej.

    Pacjent korzysta z portalu pacjenta, aby wyświetlić plan opieki, który zaleca lekarz. Portal może również dostarczyć materiały edukacyjne, aby pomóc pacjentowi zrozumieć plan opieki.

  5. Administrator szpitala. Raporty usługi Power BI dostosowane dla administratora szpitala zapewniają szczegółowe informacje na temat kluczowych metryk opieki zdrowotnej, takich jak wskaźniki readmisji pacjentów, długość pobytu, stosunek personelu do pacjenta, zadowolenie pacjentów i koszty. Te szczegółowe informacje mogą pomóc w ulepszaniu zarządzania opieką zdrowotną. Te raporty są tworzone przy użyciu danych agregowanych przez Azure Synapse z wielu systemów, takich jak rekordy wizyt pacjentów, dane finansowe i wyniki tonacji zebrane z ankiet pacjentów. Raporty mogą pomóc administratorowi szpitala w wykrywaniu niedoborów operacyjnych. Jeśli na przykład szpital ma wysokie stawki readmisji, administrator może użyć tych raportów, aby znaleźć działy, które mają najwięcej readmisji, a następnie rozwiązać i rozwiązać podstawowe problemy.

    Raporty usługi Power BI są zintegrowane z usługą Microsoft Teams, dzięki czemu można je łatwo udostępniać innym działom przy użyciu kanałów usługi Teams, co pozwala na szybszą komunikację i lepszą współpracę. Dostęp do tych raportów można kontrolować, ustawiając poziomy uprawnień według działu lub użytkownika.

Składniki

Większość składników używanych w tym rozwiązaniu jest szczegółowo opisana w temacie Kondycja wirtualna w usłudze Microsoft Cloud for Healthcare. Używane są również następujące składniki:

  • Azure Synapse Analytics. Azure Synapse Analytics służy do zademonstrowania, w jaki sposób nieustrukturyzowane dane medyczne, takie jak wyniki testów diagnostycznych, dane pacjentów, takie jak historia medyczna, i codzienne metryki zdrowia mogą być interpretowane przez algorytmy uczenia maszynowego. Te generowane maszynowo wyniki pomagają lekarzom w diagnozowaniu i leczeniu pacjentów.

  • Azure Data Lake Storage. Azure Data Lake Storage zapewnia szybki i bezpieczny magazyn danych dla usługi Azure Synapse Analytics. W przeciwieństwie do tradycyjnych magazynów danych, gdy duża ilość danych wymaganych do analizy jest przechowywana w usłudze Azure Data Lake, jest gotowa do wykonania zapytań. Eliminuje to powtarzające się ładowanie.

  • Azure Machine Learning. To rozwiązanie używa usługi Azure Machine Learning do zademonstrowania potencjalnego użycia jako asystent dostawcy usług medycznych. Można go modelować, aby użyć publicznie dostępnych danych medycznych i wyników badań diagnostycznych w celu zapewnienia dodatkowych szczegółowych informacji na temat warunków medycznych pacjentów. Ostateczną odpowiedzialnością diagnostyczną jest pracownik medyczny.

  • Power BI. Dzięki usłudze Power BI wizualizowanie dużych ilości danych ułatwia asymilizowanie szczegółowych informacji i identyfikowanie wzorców lub trendów. Zobacz Typy wizualizacji w usłudze Power BI i Wizualizacje w raportach usługi Power BI, aby dowiedzieć się, jak tworzyć różne wizualizacje usługi Power BI. Za pomocą usługi Microsoft Teams możesz udostępniać wizualizacje między działami, aby poprawić współpracę. Aby uzyskać więcej informacji , zobacz Współpraca z usługą Power BI w usłudze Microsoft Teams, outlook i pakiecie Office .

    To rozwiązanie używa usługi Azure Synapse Analytics do tworzenia następujących wizualizacji usługi Power BI:

    • Pulpit nawigacyjny usługi Power BI zintegrowany z usługą Teams dla ED, który udostępnia migawkę następujących elementów:
      • Liczba pacjentów oczekujących
      • Czas oczekiwania
      • Stan łóżka
      • Przewidywane łóżko obłożone
      • Inne metryki ED.
    • Pulpit nawigacyjny zdrowia populacji, który pomaga dostawcom porównać skuteczność planów leczenia z podobnymi danymi demograficznymi i warunkami.
    • Analiza między oddziałami i raporty dotyczące administracji szpitalnej.

  • Power Automate. Usługa Power Automate udostępnia platformę bez kodu i niskiego poziomu kodu, która automatyzuje powtarzalne zadania ręczne. Każdy utworzony przepływ pracy jest specyficzny dla firmy lub scenariusza, a w związku z tym jest z natury dostosowany. W tym rozwiązaniu usługa Power Automate pozyskuje dane przechowywane w usłudze Dataverse i uruchamia zautomatyzowane przepływy do działania, takie jak wysyłanie powiadomień w przypadku zmian danych. Aby uzyskać informacje na temat tworzenia dostosowanych przepływów opartych na danych, zobacz Tworzenie przepływu w chmurze korzystającego z usługi Microsoft Dataverse .

    Przepływy usługi Power Automate są również używane do automatyzowania procedur w ED, takich jak przydziały pokoju i personelu.

  • Dynamics 365 Sales Insights. To rozwiązanie używa usługi Sales Insights, dodatku Dynamics 365, aby dostarczać alerty i powiadomienia dla następujących zdarzeń:

    • Urządzenie do noszenia pacjenta przekracza wstępne progi metryk kondycji, takie jak tętno.
    • Dostępne są nowe wyniki testów diagnostycznych.

    Te powiadomienia są wyzwalane z przepływu usługi Power Automate. Zobacz Tworzenie niestandardowych kart szczegółowych informacji , aby uzyskać informacje o tworzeniu przepływów automatyzacji, które integrują się z usługą Sales Insights.

  • Kolejka monitorowania pacjentów. Jest to niestandardowy zasób internetowy Dynamics 365, który nie jest częścią usługi Microsoft Cloud for Healthcare. Zapewnia kierownikowi opieki zagregowane dane pacjentów z wielu źródeł i jest dostosowanym punktem wejścia aplikacji do zarządzania opieką w celu uzyskania dostępu do poszczególnych informacji o pacjentach. Jest zintegrowana z usługą Microsoft Teams , aby zapewnić spójną platformę. Wyświetla również pilność pomocy medycznej dla każdego pacjenta, w postaci wyniku indeksu. Ten wynik może pochodzić z danych urządzenia pacjenta i znanych stanów medycznych.

  • Kolejka ED. Jest to niestandardowy zasób internetowy Dynamics 365, który nie jest częścią usługi Microsoft Cloud for Healthcare. Administrator ED używa tej kolejki do pobierania informacji medycznych i czasów przybycia przychodzących pacjentów, a także pilności ich leczenia. Ułatwia to wydajniejsze klasyfikowanie administratorów i uruchamianie zautomatyzowanych przepływów pracy przy użyciu usługi Power Automate w celu przypisywania zasobów na podstawie warunków medycznych pacjentów.

  • Determinatory społeczne. Jest to aplikacja kanwy usługi Power BI , która wyświetla czynniki społeczno-ekonomiczne pacjenta dla dostawców usług medycznych. Te informacje są zbierane przy użyciu ustandaryzowanego kwestionariusza i pomagają przewidzieć, jak dobrze pacjent będzie przestrzegać planu opieki. Te dane są zbierane podczas wizyty pacjenta i są przechowywane w usłudze Dataverse w celu informowania o przyszłych decyzjach.

  • Głos klienta. Dynamics 365 Customer Voice to aplikacja do zarządzania opiniami w przedsiębiorstwie. Służy do uzyskiwania opinii pacjentów po wizycie w szpitalu ratunkowym. Ta opinia może zapewnić wgląd w zarządzanie procesami ED. Wyniki ankiety są przechowywane w usłudze Dataverse do użycia przez administratora szpitala w celu ulepszenia procesu.

  • Dane nieustrukturyzowane. Ten blok na diagramie architektury reprezentuje dane binarne bez struktury, takie jak wyniki rentgenowskie. Te dane mogą być przechowywane w istniejących systemach EHR. Usługa Azure Data Lake jest pozyskiwana do użytku przez usługę Azure Synapse.

  • Dane ustrukturyzowane. Ten blok reprezentuje wszystkie dane ustrukturyzowane, które nie są zwykle uważane za część systemów EMR/EHR lub PAS, które mogą służyć do tworzenia szczegółowych informacji dotyczących zarządzania szpitalem. Przykładem są dane finansowe organizacji opieki zdrowotnej.

Alternatywy

Alternatywy wymienione w artykule Virtual health on Microsoft Cloud for Healthcare mają również zastosowanie do tej architektury.

  • Aplikacje Dynamics 365 i Power BI używane w tej architekturze są ściśle zintegrowane z usługą Dataverse jako źródła danych. Jeśli zostaną one zastąpione przez aplikacje innych firm, takie jak wbudowane narzędzia EHR do monitorowania pacjentów i klasyfikacji ED, mogą wchodzić w interakcje z usługą Dataverse przy użyciu interfejsu API RESTful. Dataverse to wygodne źródło danych dla zagregowanych danych i jest używane przez wiele składników, takich jak Power BI, Power Automate, Synapse Analytics, Portal pacjentów, Teams itd.

  • Składniki przedstawione na diagramie architektury, które nie mają niebieskich konturów, muszą zostać utworzone lub zastąpione dostępnymi narzędziami zgodnie z potrzebami organizacji opieki zdrowotnej.

Szczegóły scenariusza

Branża opieki zdrowotnej tradycyjnie starała się skutecznie wykorzystać ogromną ilość tworzonych danych. Większość danych medycznych jest nieustrukturyzowana i niedostępna w przypadku decyzji opartych na danych. Gdy szukasz szczegółowych informacji, dostawcy poświęcają dużo czasu na pozyskiwanie i ujednolicenie danych. Organizacje opieki zdrowotnej mają również do czynienia z presją bezpieczeństwa i zgodnością oraz ryzykiem naruszeń danych.

To rozwiązanie używa usługi Azure Data Lake do przechowywania dużych ilości danych wymaganych do raportowania i analizy. Te dane są analizowane przy użyciu Azure Synapse do użycia przez moduł uczenia maszynowego i wizualizacje usługi Power BI. Usługa Synapse może również ściągać dane bez struktury, takie jak obrazy rentgenowskie, i wprowadzać je do algorytmu uczenia maszynowego w celu generowania interpretacji. Te interpretacje są przechowywane w dokumencie microsoft Word wraz z migawką obrazu. Ten dokument jest przechowywany jako obiekt blob lub plik w usłudze Dataverse na potrzeby przyszłego dokumentacji.

Potencjalne przypadki użycia

To rozwiązanie jest idealne dla branży opieki zdrowotnej. W tym scenariuszu przedstawiono również następujące możliwości, które mają zastosowanie do wielu branż:

  • Zbieranie danych ze strukturą i bez struktury z wielu źródeł oraz wizualizowanie trendów i szczegółowych informacji przy użyciu usługi Power BI.
  • Skonfiguruj zautomatyzowane zadania operacyjne na podstawie tych szczegółowych informacji.
  • Interpretowanie danych z różnych systemów przy użyciu uczenia maszynowego i pomaganie różnym rolom w systemie.
  • Bezpieczne udostępnianie danych i szczegółowych informacji oraz współpraca z różnymi działami i rolami przy użyciu usługi Microsoft Teams.

Zagadnienia do rozważenia

Te zagadnienia implementują filary platformy Azure Well-Architected Framework, która jest zestawem wytycznych, które mogą służyć do poprawy jakości obciążenia. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Microsoft Azure Well-Architected Framework.

Zabezpieczenia

Zabezpieczenia zapewniają ochronę przed celowymi atakami i nadużyciami cennych danych i systemów. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Omówienie filaru zabezpieczeń.

Zagadnienia dotyczące zabezpieczeń dla każdej architektury korzystającej z platformy Microsoft Cloud for Healthcare mają zastosowanie tutaj. Zapoznaj się na przykład z zagadnieniami dotyczącymi zabezpieczeń omówionymi w temacie Virtual health on Microsoft Cloud for Healthcare (Kondycja wirtualna w usłudze Microsoft Cloud for Healthcare).

Optymalizacja kosztów

Optymalizacja kosztów dotyczy sposobów zmniejszenia niepotrzebnych wydatków i poprawy wydajności operacyjnej. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Omówienie filaru optymalizacji kosztów.

Zagadnienia dotyczące cen dla tej architektury są podobne do tych w temacie Kondycja wirtualna w usłudze Microsoft Cloud for Healthcare.

Wdrażanie tego scenariusza

Aby wdrożyć to rozwiązanie, wykonaj kroki od jednej do czterech wirtualnych kondycji w usłudze Microsoft Cloud for Healthcare.

Poniżej przedstawiono dodatkowe składniki tworzone specjalnie dla tego rozwiązania. Możesz utworzyć podobne aplikacje lub użyć narzędzi dostarczanych przez bieżący system EHR.

  1. Kolejka monitorowania pacjentów
  2. Kolejka ED
  3. Raporty i wizualizacje usługi Power BI
  4. Powiadomienia usługi Power Automate dotyczące progów urządzeń i dostępności testu diagnostycznego
  5. Algorytmy uczenia maszynowego, takie jak wyniki diagnostyczne generowane przez maszynę
  6. Determinatory społeczne i aplikacje ankiety satysfakcji

Współautorzy

Ten artykuł jest obsługiwany przez firmę Microsoft. Został pierwotnie napisany przez następujących współautorów.

Autorzy zabezpieczeń:

Aby wyświetlić niepublice profile serwisu LinkedIn, zaloguj się do serwisu LinkedIn.

Następne kroki