Editar

Insights clínicos com o Microsoft Cloud for Healthcare

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

Usando o Microsoft Cloud for Healthcare, você pode criar soluções para melhorar os insights clínicos e operacionais. Este artigo discute uma dessas soluções em potencial e se baseia no conhecimento adquirido com Saúde virtual no Microsoft Cloud for Healthcare.

Arquitetura

Insights clínicos usando o Microsoft Cloud for Healthcare

Baixe o arquivo Visio que contém esse diagrama de arquitetura.

No diagrama de arquitetura e neste artigo, o termo ED refere-se ao departamento de emergência de uma unidade de saúde – o departamento especializado em medicina de emergência e cuidados agudos de pacientes.

Como na integridade virtual no Microsoft Cloud for Healthcare, as caixas de linhas azuis neste diagrama de arquitetura representam os serviços da Microsoft que são os serviços subjacentes ou complementos necessários para o Microsoft Cloud for Healthcare. Cada um desses serviços é licenciado separadamente.

Como na solução anterior, os dados fluem para essa arquitetura por meio de sistemas médicos externos, como agendas de pacientes e provedores, registros médicos, dispositivos vestíveis e assim por diante, e são ingeridos usando o Azure. Esse processo também pode ingerir outros dados estruturados necessários para insights específicos, como dados financeiros. Esses dados são armazenados dentro do Microsoft Dataverse no formato CDM (Common Data Model) para consumo pelos componentes do Dynamics 365 e do Power BI nesta solução.

Fluxo de dados

Esta solução oferece suporte aos seguintes fluxos de dados para cada um dos grupos de usuários mostrados no diagrama:

  1. Gestor assistencial. Continuando o fluxo de visitas virtuais, o gestor de atendimento pode revisar os prontuários atuais dos pacientes por meio do Teams, com a ajuda da fila de monitoramento de pacientes. Este aplicativo do Dynamics 365 fornece uma lista de pacientes, juntamente com uma pontuação de índice para cada um que indica a urgência de atendê-los. O gerente de atendimento pode selecionar o paciente com a pontuação mais alta do índice e visualizar informações como registros médicos, plano de cuidados e consultas, no aplicativo de gerenciamento de cuidados. Este aplicativo também é capaz de mostrar insights sobre o estilo de vida diário do paciente, extraindo dados como a frequência cardíaca de seu dispositivo IoMT registrado, quase em tempo real. O aplicativo rastreia os dados de entrada do dispositivo e os exibe com visualizações personalizadas do Power BI. Os limites são definidos para cada métrica de dispositivo e, se excedidos, o Power Automate aciona um alerta de insights de vendas dentro do aplicativo. Esses limites e alertas podem ser definidos para cada paciente individualmente. Se necessário, o gerente de atendimento pode ligar para o paciente diretamente com o Teams usando as informações de contato armazenadas no Dataverse.

  2. ED admin. Um paciente que precisa visitar o PS pode coordenar o transporte com o gerente de atendimento. Um administrador de ED é responsável pelos recursos e agendas no departamento. Recursos como uso de camas, quartos e pessoal, bem como tendências em eventos de admissão e readmissão, são monitorados com relatórios do Power BI personalizados para o departamento e integrados ao Teams. Esses relatórios são criados usando dados do hospital e do paciente armazenados no Dataverse e analisados pelo Azure Synapse. A fila DE, um recurso Web personalizado do Dynamics 365, exibe uma fila de pacientes de entrada em vários estágios, como em trânsito, check-in, entrada, atribuição de sala e assim por diante. O administrador do ED pode usar essas informações para fazer a triagem de pacientes com base em seus horários de chegada e suas condições médicas. Uma árvore de decisão é criada com os fluxos do Power Automat, que automatizam as tarefas necessárias para o atendimento ao paciente. Exemplos de tais tarefas são a atribuição de sala ou UTI, a instalação de equipamentos médicos, a solicitação de exames necessários e a atribuição à equipe médica disponível. Esses relatórios e tarefas automatizadas dão suporte ao atendimento eficiente ao paciente e ao gerenciamento de emergência.

  3. Médico especialista. O administrador do ED designa um médico especialista para revisar os testes que são recomendados para o paciente. Por exemplo, se forem necessários exames de raio X, um pneumologista será atribuído para analisá-los. Salvar os resultados do teste aciona o Power Automate, que exibe um alerta do Sales Insights na visão do médico do aplicativo de gerenciamento de atendimento. Exames como raios-X são considerados dados não estruturados. Esses dados são extraídos no Azure Synapse por meio do Azure Data Lake e inseridos em um modelo de aprendizado de máquina personalizado para a interpretação dos resultados. Essas interpretações podem ajudar o médico a fazer o diagnóstico e planejar o atendimento.

    O aplicativo de determinantes sociais, um aplicativo de tela personalizado para essa solução, fornece insights sobre as condições socioeconômicas do paciente. Esses dados podem ajudar o médico a prescrever um plano de cuidados que o paciente provavelmente seguirá. As visualizações do Power BI no aplicativo de gerenciamento de cuidados exibem as tendências de sucesso do tratamento para a condição médica do paciente, usando métricas de integridade populacionais agregadas, dados demográficos, fatores sociais e outros dados disponíveis nos registros hospitalares. O aplicativo pode ser projetado para usar dados médicos disponíveis publicamente de pesquisas financiadas pelo governo. Essas visualizações podem ajudar o médico a escolher o plano de atendimento com a melhor taxa de sucesso. Os dados inseridos nessas visualizações são obtidos por meio do Azure Data Lake. O plano de atendimento selecionado é armazenado no Dataverse para referência posterior.

  4. Paciente. Ao receber alta com o plano de cuidados, o paciente é solicitado a responder a uma pesquisa de satisfação no portal do paciente. Ela consiste em um formulário de Customer Voice. O resultado da pesquisa é armazenado no Dataverse para gerar insights operacionais sobre a unidade de saúde.

    O paciente usa o portal do paciente para visualizar o plano de cuidados que o médico recomenda. O portal também pode fornecer material educativo para ajudar o paciente a entender o plano de cuidados.

  5. Administração hospitalar. Os relatórios do Power BI personalizados para o administrador do hospital fornecem insights sobre as principais métricas de assistência médica, como taxas de readmissão de pacientes, tempo de permanência, proporção de funcionários para pacientes, satisfação do paciente e custos. Esses insights podem ajudar a melhorar o gerenciamento de saúde. Esses relatórios são criados usando dados agregados pelo Azure Synapse de vários sistemas, como registros de visitas de pacientes, dados financeiros e pontuações de sentimento coletadas de pesquisas com pacientes. Os relatórios podem auxiliar o administrador do hospital na detecção de faltas operacionais. Por exemplo, se um hospital tiver altas taxas de readmissão, o administrador poderá usar esses relatórios para localizar os departamentos que têm mais reinternações e, em seguida, solucionar e corrigir os problemas subjacentes.

    Os relatórios do Power BI são integrados ao Microsoft Teams para que possam ser facilmente compartilhados com outros departamentos usando canais do Teams, resultando em comunicação mais rápida e melhor colaboração. O acesso a esses relatórios pode ser controlado definindo níveis de permissão por departamento ou usuário.

Componentes

A maioria dos componentes usados nesta solução são detalhados em Integridade virtual no Microsoft Cloud for Healthcare. Os seguintes componentes também são usados:

  • Azure Synapse Analytics. O Azure Synapse Analytics é usado para demonstrar como dados médicos não estruturados, como resultados de testes de diagnóstico, dados de pacientes, como histórico médico e métricas de integridade diárias, podem ser interpretados por algoritmos de aprendizado de máquina. Essas descobertas geradas por máquina ajudam os provedores médicos a diagnosticar e tratar pacientes.

  • Azure Data Lake Storage. O Armazenamento Azure Data Lake fornece um data warehouse rápido e seguro para o Azure Synapse Analytics. Ao contrário dos data warehouses tradicionais, uma vez que a grande quantidade de dados necessária para análise é armazenada no Azure Data Lake, eles estão prontos para serem consultados. Isso elimina o carregamento repetido.

  • Azure Machine Learning. Esta solução usa o Azure Machine Learning para demonstrar um possível uso como assistente de um médico. Ele pode ser modelado para usar dados médicos disponíveis publicamente e resultados de testes de diagnóstico para fornecer informações adicionais sobre as condições médicas dos pacientes. A responsabilidade do diagnóstico final é do profissional médico.

  • Power BI. Com o Power BI, visualizar grandes quantidades de dados facilita a assimilação de insights e a identificação de padrões ou tendências. Consulte Tipos de visualização no Power BI e Visualizações em relatórios do Power BI para saber como criar diferentes visualizações do Power BI. Você pode usar o Microsoft Teams para compartilhar os elementos visuais entre departamentos para melhorar a colaboração. Consulte Colaborar com o Power BI no Microsoft Teams, Outlook e Office para obter mais informações.

    Esta solução usa o Azure Synapse Analytics para criar as seguintes visualizações do Power BI:

    • Um painel do Power BI integrado ao Teams para o ED que fornece um instantâneo do seguinte:
      • Número de pacientes em espera
      • Tempos de espera
      • Estado do leito
      • Ocupação projetada de leitos
      • Outras métricas de DE.
    • Um painel de saúde da população que ajuda os provedores a comparar a eficácia dos planos de tratamento com dados demográficos e condições semelhantes.
    • Análises e relatórios interdepartamentais para administração hospitalar.

  • Power Automate. O Power Automate fornece uma plataforma no-code e low-code para automatizar tarefas manuais repetitivas. Cada fluxo de trabalho criado é específico para um negócio ou cenário e, como tal, é inerentemente personalizado. Nessa solução, o Power Automate ingere dados armazenados no Dataverse e executa fluxos automatizados para agir sobre eles, como o envio de notificações quando os dados são alterados. Consulte Criar um fluxo de nuvem que usa o Microsoft Dataverse para obter informações sobre como criar fluxos personalizados baseados em dados.

    Os fluxos do Power Automate também são usados para automatizar procedimentos no ED, como atribuições de sala e equipe.

  • Dynamics 365 Sales Insights. Esta solução usa o Sales Insights, um suplemento do Dynamics 365, para fornecer alertas e notificações para os seguintes eventos:

    • O dispositivo vestível de um paciente excede os limites predefinidos para métricas de saúde, como frequência cardíaca.
    • Novos resultados de testes diagnósticos estão disponíveis.

    Essas notificações são disparadas por um fluxo do Power Automate. Consulte Criar cartões de insight personalizados para obter informações sobre como criar fluxos de automação que se integram ao Sales Insights.

  • Fila de monitoramento de pacientes. Este é um recurso Web personalizado do Dynamics 365 e não faz parte do Microsoft Cloud for Healthcare. Ele fornece ao gerente de atendimento dados agregados de pacientes de várias fontes e é um ponto de entrada personalizado para o aplicativo de gerenciamento de cuidados acessar informações individuais do paciente. Ele é integrado ao Microsoft Teams para fornecer uma plataforma consistente. Ele também mostra a urgência de atendimento médico para cada paciente, na forma de um escore de índice. Essa pontuação pode ser derivada dos dados do dispositivo do paciente e das condições médicas conhecidas.

  • Fila de ED. Este é um recurso Web personalizado do Dynamics 365 e não faz parte do Microsoft Cloud for Healthcare. O administrador do ED usa essa fila para recuperar informações médicas e horários de chegada de pacientes que chegam, e também a urgência de seu tratamento. Isso ajuda o administrador a triar com mais eficiência e iniciar fluxos de trabalho automatizados usando o Power Automate para atribuir recursos com base nas condições médicas do paciente.

  • Determinantes sociais. Este é um aplicativo Power BI Canvas que exibe os fatores socioeconômicos de um paciente para provedores médicos. Essas informações são coletadas por meio de um questionário padronizado e ajudam a aderência do paciente ao plano de atendimento. Esses dados são coletados durante uma visita ao paciente e armazenados no Dataverse para informar decisões futuras.

  • Voz do cliente. O Dynamics 365 Customer Voice é um aplicativo empresarial de gerenciamento de comentários. Ele é usado para obter feedback do paciente após uma visita de emergência ao hospital. Esses comentários podem fornecer insights sobre o gerenciamento dos processos do ED. Os resultados da pesquisa são armazenados no Dataverse para uso pelo administrador do hospital em melhorias de processo.

  • Dados não estruturados. Esse bloco no diagrama de arquitetura representa dados binários não estruturados, como resultados de raios-X. Esses dados podem ser armazenados nos sistemas de EHR existentes. Ele é ingerido pelo Azure Data Lake para uso pelo Azure Synapse.

  • Dados estruturados. Esse bloco representa quaisquer dados estruturados que normalmente não são considerados parte dos sistemas EMR/EHR ou PAS que podem ser usados para criar insights para a gestão hospitalar. Um exemplo são os registros financeiros da organização de saúde.

Alternativas

As alternativas listadas em Virtual health no Microsoft Cloud for Healthcare também são aplicáveis a essa arquitetura.

  • Os aplicativos Dynamics 365 e Power BI usados ​​nessa arquitetura são totalmente integrados ao Dataverse como sua fonte de dados. Se eles forem substituídos por aplicativos de terceiros, como ferramentas internas de EHR para monitoramento de pacientes e triagens de DE, eles poderão interagir com o Dataverse usando sua interface de API RESTful. O Dataverse é uma fonte de dados conveniente para dados agregados que é usada por diversos componentes, como o Power BI, o Power Automate, o Synapse Analytics, o portal do paciente, o Teams e assim por diante.

  • Os componentes mostrados no diagrama de arquitetura que não possuem contornos azuis precisam ser criados ou substituídos por ferramentas disponíveis, de acordo com as necessidades da organização de saúde.

Detalhes do cenário

O setor de saúde se esforça tradicionalmente para usar com eficiência a grande quantidade de dados que cria. A maioria desses dados médicos é desestruturada e inacessível para decisões baseadas em dados. Para procurar insights, os provedores gastam uma quantidade considerável de tempo na ingestão e na unificação de dados. As organizações de saúde também enfrentam pressões de segurança e conformidade e riscos de violações de dados.

Essa solução usa o Azure Data Lake para armazenar as grandes quantidades de dados necessárias para relatórios e análises. Esses dados são analisados usando o Azure Synapse, para uso pelo módulo de aprendizado de máquina e visualizações do Power BI. O Synapse também pode extrair dados não estruturados, como imagens de raios X, e alimentá-los no algoritmo de aprendizado de máquina para gerar interpretações. Essas interpretações são armazenadas em um documento do Microsoft Word com um instantâneo da imagem. Este documento é armazenado como um blob ou um arquivo no Dataverse para referência futura.

Possíveis casos de uso

Essa solução é ideal para o setor de saúde. O cenário também demonstra os seguintes recursos, que são aplicáveis a muitos setores:

  • Reúna dados estruturados e não estruturados de várias fontes e visualize tendências e insights usando o Power BI.
  • Configure tarefas operacionais automatizadas com base nesses insights.
  • Interprete os dados de sistemas diferentes usando aprendizado de máquina e auxilie várias funções no sistema.
  • Compartilhe os dados e insights com segurança e colabore com diferentes departamentos e funções usando o Microsoft Teams.

Considerações

Essas considerações implementam os pilares do Azure Well-Architected Framework, que é um conjunto de princípios de orientação que podem ser usados para aprimorar a qualidade de uma carga de trabalho. Para obter mais informações, confira Microsoft Azure Well-Architected Framework.

Segurança

A segurança fornece garantias contra ataques deliberados e o abuso de seus dados e sistemas valiosos. Para saber mais, confira Visão geral do pilar de segurança.

As considerações de segurança para qualquer arquitetura que use o Microsoft Cloud for Healthcare se aplicam aqui. Por exemplo, consulte as considerações de segurança discutidas em Integridade virtual no Microsoft Cloud for Healthcare.

Otimização de custo

A otimização de custos é a análise de maneiras de reduzir as despesas desnecessárias e melhorar a eficiência operacional. Para obter mais informações, confira Visão geral do pilar de otimização de custo.

As considerações de preços para essa arquitetura são semelhantes às da Integridade virtual no Microsoft Cloud for Healthcare.

Implantar este cenário

Para implantar essa solução, execute as etapas de um a quatro da integridade virtual no Microsoft Cloud for Healthcare.

A seguir estão os componentes adicionais que são criados especificamente para esta solução. Você pode optar por criar aplicativos semelhantes ou usar ferramentas fornecidas pelo seu sistema EHR atual.

  1. Fila de monitoramento de pacientes
  2. Fila ED
  3. Relatórios e visualizações do Power BI
  4. Notificações do Power Automate para limites de dispositivos e disponibilidade de teste de diagnóstico
  5. Algoritmos de aprendizado de máquina, como as descobertas de diagnóstico geradas pelo computador
  6. Determinantes sociais e aplicativos de pesquisa de satisfação

Colaboradores

Esse artigo é mantido pela Microsoft. Ele foi originalmente escrito pelos colaboradores a seguir.

Principais autores:

Para ver perfis não públicos do LinkedIn, entre no LinkedIn.

Próximas etapas