Editar

Informações clínicas 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 possíveis soluções e baseia-se no conhecimento aprendido com a saúde virtual no Microsoft Cloud for Healthcare.

Arquitetura

Informações clínicas usando o Microsoft Cloud for Healthcare

Transfira um ficheiro Visio com este 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 no Virtual health on Microsoft Cloud for Healthcare, as caixas com 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 no Microsoft Dataverse no formato Common Data Model (CDM), para serem consumidos pelos componentes do Dynamics 365 e do Power BI nesta solução.

Fluxo de dados

Esta solução suporta os seguintes fluxos de dados para cada um dos grupos de utilizadores mostrados no diagrama:

  1. Gestor assistencial. Continuando a partir do fluxo de visitas virtuais, o gestor assistencial pode rever os registros atuais dos pacientes por meio do Teams, com o auxílio da fila de monitoramento de pacientes. Este aplicativo Dynamics 365 fornece uma lista de pacientes, juntamente com uma pontuação de índice para cada um que indica a urgência de atendê-los. O gestor de cuidados pode selecionar o paciente com a pontuação de índice mais elevada e visualizar informações como registos médicos, plano de cuidados e consultas na aplicação de gestão de cuidados. Este aplicativo também é capaz de mostrar informações 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 do dispositivo de entrada e os exibe com visualizações personalizadas do Power BI. Os limites são definidos para cada métrica de dispositivo e, se excedidos, o Power Automate dispara um alerta de insights de vendas dentro do aplicativo. Esses limites e alertas podem ser definidos para cada paciente individualmente. Se necessário, o gestor de cuidados pode ligar para o paciente diretamente do Teams, usando as informações de contato armazenadas no Dataverse.

  2. ED administrador. Um paciente que precisa visitar o pronto-socorro pode coordenar o transporte com o gerente de cuidados. Um administrador de ED é responsável pelos recursos e agendas no departamento. Recursos como uso de cama, quartos e pessoal, bem como tendências em eventos de admissão e readmissão, são monitorados com relatórios do Power BI que são personalizados para o departamento e integrados ao Teams. Esses relatórios são criados usando dados de hospitais e pacientes armazenados no Dataverse e analisados pelo Azure Synapse. A fila ED, um recurso da 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 triar os pacientes com base em seus horários de chegada e condições médicas. Uma árvore de decisão é criada com fluxos Power Automatic, que automatizam tarefas necessárias para o atendimento ao paciente. Exemplos de tais tarefas são atribuição de quarto ou UTI, configuração de equipamento médico, pedido de exames necessários e atribuição para a equipe médica disponível. Estes relatórios e tarefas automatizadas apoiam o cuidado eficiente do paciente e a gestão da disfunção erétil.

  3. Médico especialista. O administrador do ED designa um médico especialista para rever os testes que são recomendados para o paciente. Por exemplo, se forem necessários exames de raios-X, um pneumologista é designado para revisá-los. Salvar os resultados do teste aciona o Power Automate, que exibe um alerta do Sales Insights na visualização do médico do aplicativo de gerenciamento de cuidados. Testes como raios-X são considerados dados não estruturados. Esses dados são extraídos para o Azure Synapse por meio do Azure Data Lake e alimentados em um modelo de aprendizado de máquina personalizado para interpretar os resultados. Essas interpretações podem ajudar o médico a fazer o diagnóstico e planejar os cuidados.

    O aplicativo de determinantes sociais, um aplicativo de tela criado sob medida para essa solução, fornece informações 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 agregadas de saúde da população, dados demográficos, fatores sociais e outros dados disponíveis nos registros hospitalares. O aplicativo pode ser projetado para usar dados médicos publicamente disponíveis de pesquisas financiadas pelo governo. Estas visualizações podem ajudar o médico a escolher o plano de cuidados com a melhor taxa de sucesso. Os dados alimentados nessas visualizações são extraídos por meio do Azure Data Lake. O plano de cuidados selecionado é armazenado no Dataverse para referência posterior.

  4. Doente. Quando recebe alta com o plano de cuidados, o paciente é solicitado a responder a uma pesquisa de satisfação no portal do paciente. Este é um formulário de Voz do Cliente. 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 recomendado pelo médico. O portal também pode fornecer material educacional para ajudar o paciente a entender o plano de cuidados.

  5. Administração hospitalar. Os relatórios do Power BI que são personalizados para o administrador do hospital fornecem informações sobre as principais métricas de cuidados de saúde, tais como taxas de readmissão de pacientes, duração da permanência, proporção de funcionários para pacientes, satisfação do paciente e custos. Estas informações podem ajudar a melhorar a gestão dos cuidados 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 de pacientes. Os relatórios podem ajudar o administrador do hospital a detetar carências operacionais. Por exemplo, se um hospital tiver altas taxas de readmissão, o administrador poderá usar esses relatórios para localizar os departamentos que têm mais readmissões 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 os canais do Teams, resultando em uma 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 Saúde 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 máquinas ajudam os profissionais médicos no diagnóstico e tratamento de pacientes.

  • Azure Data Lake Storage. O Armazenamento Azure Data Lake fornece um armazém de dados rápido e seguro para o Azure Synapse Analytics. Ao contrário dos armazéns de dados tradicionais, assim que a grande quantidade de dados necessária para análise é armazenada no Azure Data Lake, ela está pronta para ser consultada. Isso elimina o carregamento repetido.

  • Azure Machine Learning. Esta solução utiliza o Azure Machine Learning para demonstrar uma potencial utilização como assistente de um prestador de cuidados médicos. Ele pode ser modelado para usar dados médicos publicamente disponíveis 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, a visualização de grandes quantidades de dados facilita a assimilação de informações 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 for the ED que fornece um instantâneo do seguinte:
      • Número de doentes à espera
      • Tempos de espera
      • Estado da cama
      • Ocupação projetada de leitos
      • Outras métricas de ED.
    • Um painel de saúde da população que ajuda os prestadores a comparar a eficácia dos planos de tratamento com dados demográficos e condições semelhantes.
    • Análise e relatórios entre departamentos para administração hospitalar.

  • Power Automate. O Power Automate fornece uma plataforma sem código 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. Nesta 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 pessoal.

  • Dynamics 365 Sales Insights. Esta solução utiliza 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 a frequência cardíaca.
    • Estão disponíveis novos resultados de testes de diagnóstico.

    Essas notificações são acionadas a partir de um fluxo do Power Automatic. 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 cuidados dados agregados do paciente de várias fontes e é um ponto de entrada personalizado para o aplicativo de gerenciamento de cuidados acessar informações individuais do paciente. É integrado com o Microsoft Teams para fornecer uma plataforma consistente. Também mostra a urgência de atendimento médico para cada paciente, na forma de uma pontuação de índice. Esta pontuação pode ser derivada dos dados do dispositivo do doente e das condições médicas conhecidas.

  • Fila 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 dos pacientes que chegam, bem como a urgência do seu tratamento. Isso ajuda o administrador a fazer a triagem de forma mais eficiente 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 prever o quão bem o paciente aderirá ao plano de cuidados. 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 de gerenciamento de feedback corporativo. É usado para obter feedback do paciente após uma visita de emergência ao hospital. Esse feedback pode fornecer informações sobre o gerenciamento de processos de ED. Os resultados da pesquisa são armazenados no Dataverse para uso pelo administrador do hospital para melhorias de processos.

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

  • Dados estruturados. Este 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 Saúde virtual 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 fonte de dados. Se eles forem substituídos por aplicativos de terceiros, como ferramentas de EHR integradas para monitoramento de pacientes e triagens de ED, eles poderão interagir com o Dataverse usando sua interface de API RESTful. O Dataverse é uma fonte de dados conveniente para dados agregados e é usado por vários componentes, como Power BI, Power Automate, Synapse Analytics, Portal do Paciente, Teams e assim por diante.

  • Os componentes mostrados no diagrama de arquitetura que não têm 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 tradicionalmente tem lutado para usar efetivamente a vasta quantidade de dados que cria. A maioria dos dados médicos é desestruturada e inacessível para decisões baseadas em dados. Ao procurar insights, os provedores gastam uma quantidade considerável de tempo na ingestão e unificação de dados. As organizações de saúde também enfrentam pressões de segurança e conformidade e riscos de violações de dados.

Esta solução utiliza 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, juntamente com um instantâneo da imagem. Este documento é armazenado como um blob ou arquivo no Dataverse, para referência futura.

Potenciais casos de utilização

Esta solução é ideal para a indústria da 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.
  • Partilhe os dados e informações de forma segura e colabore com diferentes departamentos e funções utilizando o Microsoft Teams.

Considerações

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

Segurança

A segurança oferece garantias contra ataques deliberados e o abuso de seus valiosos dados e sistemas. Para obter mais informações, consulte 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 Saúde virtual no Microsoft Cloud for Healthcare.

Otimização de custos

A otimização de custos consiste em procurar formas de reduzir despesas desnecessárias e melhorar a eficiência operacional. Para obter mais informações, consulte Visão geral do pilar de otimização de custos.

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

Implementar este cenário

Para implantar essa solução, execute as etapas um a quatro da Saúde 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. Power Automate notificações para limites de dispositivos e disponibilidade de testes de diagnóstico
  5. Algoritmos de aprendizado de máquina, como as descobertas de diagnóstico geradas por máquina
  6. Determinantes sociais e aplicativos de pesquisa de satisfação

Contribuidores

Este artigo é mantido pela Microsoft. Foi originalmente escrito pelos seguintes contribuidores.

Principais autores:

Para ver perfis não públicos do LinkedIn, inicie sessão no LinkedIn.

Próximos passos