Redigera

Kliniska insikter med Microsoft Cloud for Healthcare

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

Genom att använda Microsoft Cloud for Healthcare kan du skapa lösningar för att förbättra kliniska och operativa insikter. Den här artikeln beskriver en sådan potentiell lösning och bygger på den kunskap som lärts från Virtuell hälsa i Microsoft Cloud for Healthcare.

Arkitektur

Kliniska insikter med Microsoft Cloud for Healthcare

Ladda ned en Visio-fil som innehåller det här arkitekturdiagrammet.

I arkitekturdiagrammet och i den här artikeln refererar termen ED till akutavdelningen på en sjukvårdsanläggning – den avdelning som specialiserat sig på akutmedicin och akutvård av patienter.

Precis som i Virtuell hälsa i Microsoft Cloud for Healthcare representerar de blåfodrade rutorna i det här arkitekturdiagrammet de Microsoft-tjänster som antingen är underliggande tjänster eller tillägg som krävs för Microsoft Cloud for Healthcare. Var och en av dessa tjänster licensieras separat.

Precis som i den tidigare lösningen flödar data in i den här arkitekturen via externa medicinska system, till exempel patient- och leverantörsscheman, medicinska journaler, bärbara enheter och så vidare, och matas sedan in med hjälp av Azure. Den här processen kan också mata in andra strukturerade data som krävs för specifika insikter, till exempel finansiella data. Dessa data lagras sedan i Microsoft Dataverse i CDM-format (Common Data Model) som ska användas av Dynamics 365 - och Power BI-komponenter i den här lösningen.

Dataflöde

Den här lösningen stöder följande dataflöden för var och en av användargrupperna som visas i diagrammet:

  1. Vårdansvarig. Om du fortsätter från flödet för virtuella besök kan vårdchefen granska aktuella patientposter via Teams med hjälp av patientövervakningskön. Det här Dynamics 365-programmet innehåller en lista över patienter tillsammans med en indexpoäng för var och en som anger hur brådskande det är att ta hand om dem. Vårdchefen kan välja den patient som har högst indexpoäng och visa information som medicinska journaler, vårdplan och avtalade tider i vårdhanteringsappen. Den här appen kan också visa insikter om patientens dagliga livsstil genom att hämta in data, till exempel puls från deras registrerade IoMT-enhet, nästan i realtid. Appen spårar inkommande enhetsdata och visar dem med anpassade Power BI-visualiseringar. Tröskelvärden anges för varje enhetsmått och om det överskrids utlöser Power Automate en försäljningsinsiktsavisering i appen. Dessa tröskelvärden och aviseringar kan anges för varje patient individuellt. Om det behövs kan vårdchefen ringa patienten direkt från Teams med hjälp av kontaktinformationen som lagras i Dataverse.

  2. ED-administratör. En patient som behöver besöka ED kan samordna transporten med vårdchefen. En ED-administratör ansvarar för resurserna och scheman på avdelningen. Resurser som sänganvändning, rum och personal samt trender i intags- och återtagandehändelser övervakas med Power BI-rapporter som är anpassade för avdelningen och integrerade med Teams. Dessa rapporter skapas med hjälp av sjukhus- och patientdata som lagras i Dataverse och analyseras av Azure Synapse. ED-kön, en anpassad Dynamics 365-webbresurs, visar en kö med inkommande patienter i olika steg, till exempel under överföring, incheckning, intag, rumstilldelning och så vidare. ED-administratören kan använda denna information för att triage patienter baserat på deras ankomsttider och medicinska tillstånd. Ett beslutsträd skapas med Power Automate-flöden som automatiserar uppgifter som krävs för patientvård. Exempel på sådana uppgifter är rums- eller ICU-tilldelning, installation av medicinsk utrustning, beställning av nödvändiga tester och tilldelning till tillgänglig medicinsk personal. Dessa rapporter och automatiserade uppgifter stöder effektiv patientvård och ED-hantering.

  3. Specialistläkare. ED-administratören tilldelar en specialistläkare för att granska de tester som rekommenderas för patienten. Om röntgentester till exempel krävs tilldelas en pulmonolog att granska dem. Om du sparar testresultaten utlöses Power Automate, som visar en Sales Insights-avisering i läkarens vy över vårdhanteringsappen. Tester som röntgenbilder anses vara ostrukturerade data. Dessa data hämtas till Azure Synapse via Azure Data Lake och matas in i en anpassad maskininlärningsmodell för att tolka resultaten. Dessa tolkningar kan hjälpa läkaren att ställa diagnosen och planera vården.

    Appen social determinants, en app för arbetsytor som är anpassad för den här lösningen, ger insikter om patientens socioekonomiska förhållanden. Dessa data kan hjälpa läkaren att förskriva en vårdplan som patienten sannolikt kommer att följa. Power BI-visualiseringar i vårdhanteringsappen visar trender för behandlingsframgång för patientens medicinska tillstånd med hjälp av aggregerade befolkningshälsomått, demografi, sociala faktorer och andra data som är tillgängliga i sjukhusjournalerna. Appen kan utformas för att använda offentligt tillgängliga medicinska data från statligt finansierade forskningar. Dessa visualiseringar kan hjälpa läkaren att välja vårdplan med bästa framgångsgrad. Data som matas in i dessa visualiseringar hämtas via Azure Data Lake. Den valda vårdplanen lagras i Dataverse för senare referens.

  4. Patienten. När patienten skrivs ut med vårdplanen uppmanas den att besvara en nöjdhetsundersökning på patientportalen. Det här är ett customer voice-formulär . Undersökningsresultatet lagras i Dataverse för att generera operativa insikter om vårdinrättningen.

    Patienten använder patientportalen för att visa den vårdplan som läkaren rekommenderar. Portalen kan också tillhandahålla utbildningsmaterial som hjälper patienten att förstå vårdplanen.

  5. Sjukhusadministratör. Power BI-rapporter som är anpassade för sjukhusadministratören ger insikter om viktiga sjukvårdsmått, till exempel antalet återtaganden av patienter, vistelsens längd, förhållandet mellan personal och patient, patientnöjdhet och kostnader. Dessa insikter kan hjälpa till att förbättra hälso- och sjukvårdshanteringen. Dessa rapporter skapas med hjälp av data aggregerade av Azure Synapse från flera system, till exempel patientbesöksposter, finansiella data och sentimentpoäng som samlats in från patientundersökningar. Rapporterna kan hjälpa sjukhusadministratören att identifiera driftsbrist. Om ett sjukhus till exempel har höga återtagandefrekvenser kan administratören använda dessa rapporter för att hitta de avdelningar som har flest återtaganden och sedan felsöka och åtgärda de underliggande problemen.

    Power BI-rapporterna är integrerade med Microsoft Teams så att de enkelt kan delas med andra avdelningar med hjälp av Teams-kanaler, vilket resulterar i snabbare kommunikation och bättre samarbete. Åtkomst till dessa rapporter kan styras genom att ange behörighetsnivåer per avdelning eller användare.

Komponenter

De flesta komponenter som används i den här lösningen beskrivs i Virtuell hälsa i Microsoft Cloud for Healthcare. Följande komponenter används också:

  • Azure Synapse Analytics. Azure Synapse Analytics används för att visa hur ostrukturerade medicinska data som diagnostiska testresultat, patientdata som medicinsk historia och dagliga hälsomått kan tolkas av maskininlärningsalgoritmer. Dessa maskingenererade fynd hjälper medicinska leverantörer att diagnostisera och behandla patienter.

  • Azure Data Lake Storage. Azure Data Lake Storage tillhandahåller ett snabbt och säkert informationslager för Azure Synapse Analytics. Till skillnad från traditionella informationslager är den redo att frågas när den stora mängden data som krävs för analys lagras i Azure Data Lake. Detta eliminerar upprepad inläsning.

  • Azure Machine Learning. Den här lösningen använder Azure Machine Learning för att demonstrera en potentiell användning som en medicinsk leverantörs assistent. Det kan modelleras för att använda offentligt tillgängliga medicinska data och diagnostiska testresultat för att ge ytterligare insikter om patienternas medicinska tillstånd. Det slutliga diagnostiska ansvaret ligger hos den medicinska proffsen.

  • Power BI. Med Power BI gör visualisering av stora mängder data det enklare att assimilera insikter och identifiera mönster eller trender. Se Visualiseringstyper i Power BI och Visualiseringar i Power BI-rapporter för att lära dig hur du skapar olika Power BI-visualiseringar. Du kan använda Microsoft Teams för att dela visuella objekt mellan avdelningar för att förbättra samarbetet. Mer information finns i Samarbeta med Power BI i Microsoft Teams, Outlook och Office .

    Den här lösningen använder Azure Synapse Analytics för att skapa följande Power BI-visualiseringar:

    • En Power BI-instrumentpanel integrerad med Teams för ED som ger en ögonblicksbild av följande:
      • Antal patienter som väntar
      • Väntetider
      • Sängstatus
      • Beräknad sängbeläggning
      • Andra ED-mått.
    • En instrumentpanel för befolkningshälsa som hjälper leverantörer att jämföra effektiviteten i behandlingsplaner med liknande demografi och villkor.
    • Analys och rapporter mellan avdelningar för sjukhusadministration.

  • Power Automate. Power Automate tillhandahåller en plattform utan kod och låg kod för att automatisera repetitiva manuella uppgifter. Varje arbetsflöde som skapas är specifikt för ett företag eller scenario och är därför anpassat i sig. I den här lösningen matar Power Automate in data som lagras i Dataverse och kör automatiserade flöden för att agera på dem, till exempel att skicka meddelanden när data ändras. Mer information om hur du skapar anpassade databaserade flöden finns i Skapa ett molnflöde som använder Microsoft Dataverse .

    Power Automate-flöden används också för att automatisera procedurer i ED, till exempel rums- och personaltilldelningar.

  • Dynamics 365 Sales Insights. Den här lösningen använder Sales Insights, ett Dynamics 365-tillägg, för att tillhandahålla aviseringar och meddelanden för följande händelser:

    • En patients bärbara enhet överskrider förinställda tröskelvärden för hälsomått, till exempel hjärtfrekvens.
    • Nya diagnostiska testresultat är tillgängliga.

    Dessa meddelanden utlöses från ett Power Automate-flöde. Mer information om hur du skapar automationsflöden som integreras med Sales Insights finns i Skapa anpassade insiktskort .

  • Patientövervakningskö. Det här är en anpassad Dynamics 365-webbresurs och är inte en del av Microsoft Cloud for Healthcare. Den ger vårdchefen aggregerade patientdata från flera källor och är en anpassad startpunkt för vårdhanteringsappen för att få åtkomst till individuell patientinformation. Den är integrerad med Microsoft Teams för att tillhandahålla en konsekvent plattform. Det visar också hur brådskande läkarvården är för varje patient, i form av en indexpoäng. Denna poäng kan härledas från patientens enhetsdata och kända medicinska tillstånd.

  • ED-kö. Det här är en anpassad Dynamics 365-webbresurs och är inte en del av Microsoft Cloud for Healthcare. ED-administratören använder den här kön för att hämta medicinsk information och ankomsttider för inkommande patienter, och även hur brådskande deras behandling är. Detta hjälper administratören att sortera mer effektivt och starta automatiserade arbetsflöden med hjälp av Power Automate för att tilldela resurser baserat på patientens medicinska tillstånd.

  • Sociala determinanter. Det här är en Power BI Canvas-app som visar en patients socioekonomiska faktorer för vårdgivare. Den här informationen samlas in med hjälp av ett standardiserat frågeformulär och hjälper till att förutsäga hur väl patienten kommer att följa vårdplanen. Dessa data samlas in under ett patientbesök och lagras i Dataverse för att informera framtida beslut.

  • Kundens röst. Dynamics 365 Customer Voice är ett program för feedbackhantering för företag. Det används för att få patientfeedback efter ett akutsjukhusbesök. Den här feedbacken kan ge insikter om HANTERINGEN av ED-processer. Undersökningsresultaten lagras i Dataverse för användning av sjukhusadministratören för processförbättringar.

  • Ostrukturerade data. Det här blocket i arkitekturdiagrammet representerar ostrukturerade binära data, till exempel röntgenresultat. Dessa data kan lagras i befintliga EHR-system. Den matas in av Azure Data Lake för användning av Azure Synapse.

  • Strukturerade data. Det här blocket representerar alla strukturerade data som vanligtvis inte betraktas som en del av EMR/EHR- eller PAS-system som kan användas för att skapa insikter för sjukhushanteringen. Ett exempel är hälso- och sjukvårdsorganisationens ekonomiska poster.

Alternativ

De alternativ som anges i Virtuell hälsa i Microsoft Cloud for Healthcare gäller även för den här arkitekturen.

  • De Dynamics 365- och Power BI-program som används i den här arkitekturen är nära integrerade med Dataverse som datakälla. Om dessa ersätts av program från tredje part, till exempel inbyggda EHR-verktyg för patientövervakning och ED-triages, kan de interagera med Dataverse med hjälp av dess RESTful API-gränssnitt. Dataverse är en praktisk datakälla för aggregerade data och används av flera komponenter som Power BI, Power Automate, Synapse Analytics, patientportalen, Teams och så vidare.

  • Komponenterna som visas i arkitekturdiagrammet som inte har blå konturer måste skapas eller ersättas av tillgängliga verktyg, enligt hälso- och sjukvårdsorganisationens behov.

Information om scenario

Sjukvårdsindustrin har traditionellt kämpat för att effektivt använda den stora mängd data som den skapar. De flesta medicinska data är ostrukturerade och otillgängliga för datadrivna beslut. När du letar efter insikter lägger leverantörer mycket tid på datainmatning och enande. Hälso- och sjukvårdsorganisationer utsätts också för säkerhets- och efterlevnadstryck och risker för dataintrång.

Den här lösningen använder Azure Data Lake för att lagra de stora mängder data som krävs för rapportering och analys. Dessa data analyseras med hjälp av Azure Synapse för användning av maskininlärningsmodulen och Power BI-visualiseringar. Synapse kan också hämta ostrukturerade data, till exempel röntgenbilder, och mata in dem i maskininlärningsalgoritmen för att generera tolkningar. Dessa tolkningar lagras i ett Microsoft Word-dokument, tillsammans med en ögonblicksbild av bilden. Det här dokumentet lagras som en blob eller fil i Dataverse för framtida referens.

Potentiella användningsfall

Den här lösningen är idealisk för sjukvårdsbranschen. Scenariot visar också följande funktioner, som gäller för många branscher:

  • Samla in strukturerade och ostrukturerade data från flera källor och visualisera trender och insikter med hjälp av Power BI.
  • Konfigurera automatiserade operativa uppgifter baserat på dessa insikter.
  • Tolka data från olika system med hjälp av maskininlärning och hjälp med olika roller i systemet.
  • Dela data och insikter på ett säkert sätt och samarbeta med olika avdelningar och roller med hjälp av Microsoft Teams.

Att tänka på

Dessa överväganden implementerar grundpelarna i Azure Well-Architected Framework, som är en uppsättning vägledande grundsatser som kan användas för att förbättra kvaliteten på en arbetsbelastning. Mer information finns i Microsoft Azure Well-Architected Framework.

Säkerhet

Säkerhet ger garantier mot avsiktliga attacker och missbruk av dina värdefulla data och system. Mer information finns i Översikt över säkerhetspelare.

Säkerhetsöverväganden för alla arkitekturer som använder Microsoft Cloud for Healthcare gäller här. Se till exempel de säkerhetsöverväganden som beskrivs i Virtuell hälsa i Microsoft Cloud for Healthcare.

Kostnadsoptimering

Kostnadsoptimering handlar om att titta på sätt att minska onödiga utgifter och förbättra drifteffektiviteten. Mer information finns i Översikt över kostnadsoptimeringspelare.

Prisöverväganden för den här arkitekturen liknar dem i Virtuell hälsa i Microsoft Cloud for Healthcare.

Distribuera det här scenariot

Distribuera den här lösningen genom att utföra steg ett till fyra av Virtuell hälsa i Microsoft Cloud for Healthcare.

Följande är de ytterligare komponenter som skapas specifikt för den här lösningen. Du kan välja att skapa liknande program eller använda verktyg som tillhandahålls av ditt nuvarande EHR-system.

  1. Patientövervakningskö
  2. ED-kö
  3. Power BI-rapporter och visualiseringar
  4. Power Automate-meddelanden för enhetströsklar och tillgänglighet för diagnostiktest
  5. Maskininlärningsalgoritmer som de maskingenererade diagnostikresultaten
  6. Appar för sociala determinanter och nöjdhetsundersökningar

Deltagare

Den här artikeln underhålls av Microsoft. Det har ursprungligen skrivits av följande medarbetare.

Huvudsakliga författare:

Om du vill se icke-offentliga LinkedIn-profiler loggar du in på LinkedIn.

Nästa steg