透過使用 Microsoft Cloud for Healthcare,您可以建立解決方案來提高臨床和營運洞察力。 本文討論了這樣一種潛在的解決方案,並以從 Microsoft Cloud for Healthcare 上的虛擬健康中學到的知識為基礎。
架構
下載包含此架構圖的 Visio 檔案。
在架構圖中和本文中,術語 ED 指的是醫療機構的急診科,即專門從事急診醫學和患者急性護理的部門。
與 Microsoft Cloud for Healthcare 上的虛擬健康一樣,此體系架構圖中的藍色線框代表 Microsoft 服務,它們是 Microsoft Cloud for Healthcare 所需的基礎服務或附加服務。 其中每項服務均單獨獲得許可。
與先前的解決方案一樣,資料透過外部醫療系統 (例如患者和提供者時間表、醫療記錄、穿戴式裝置等) 流入此架構,然後使用 Azure 進行攝取。 此流程還可以獲得特定見解所需的其他結構化資料,例如財務資料。 然後,該資料以通用資料模型 (CDM) 格式儲存在 Microsoft Dataverse 中,供該解決方案中的 Dynamics 365 和 Power BI 元件使用。
資料流程
此解決方案支援圖中所示每個使用者群組的以下資料流:
護理經理。 繼續虛擬就診流程,護理經理可以在患者監控佇列的幫助下透過 Teams 查看當前患者記錄。 此 Dynamics 365 應用程式提供了患者清單以及每位患者的指數評分,表明治療他們的緊迫性。 護理經理可以選擇指數得分最高的患者,並在護理管理應用程式中查看病歷、護理計劃和預約等資訊。 該應用程式還能夠透過近乎即時地從註冊的 IoMT 裝置中提取心率等資料來深入了解患者的日常生活方式。 該應用程式追蹤傳入的裝置資料並使用自訂 Power BI 視覺化效果進行顯示。 為每個裝置指標設定閾值,如果超過閾值,Power Automate 會在應用程式內觸發銷售洞察警報。 這些閾值和警報可以為每個患者單獨設定。 如有必要,護理經理可以使用 Dataverse 中儲存的聯絡資訊直接從 Teams 致電患者。
教育部管理員。需要去急診室的病人可以與護理經理協調交通。 急診室管理員負責部門內的資源和日程安排。 床位使用、房間和人員等資源以及入院和再入院事件的趨勢均透過為部門客製化並與 Teams 整合的 Power BI 報告進行監控。 這些報告是使用 Dataverse 中儲存的醫院和病患資料建立的,並由 Azure Synapse 進行分析。 ED 群組是自訂 Dynamics 365 Web 資源,顯示各個階段 (如轉運、辦理入住、入院、房間分配等) 的入院病患群組。 急診室管理員可以使用此資訊根據患者的到達時間和醫療狀況對患者進行分類。 決策樹是使用 Power Automate 流程建立的,可自動執行病患照護所需的工作。 此類工作的範例包括房間或 ICU 分配、醫療裝置設置、所需測試的訂購以及分配給可用的醫務人員。 這些報告和自動化工作支援高效的患者護理和急診室管理。
專科醫生。 急診室管理員指派一位專科醫生來審查為病人建議的測試。 例如,如果需要進行 X 光檢查,則會指派肺科醫師進行檢查。 儲存測試結果會觸發 Power Automate,它會在護理管理應用程式的醫生視圖中顯示 Sales Insights 警報。 X 光等測試被視為非結構化資料。 這些資料透過 Azure Data Lake 拉入 Azure Synapse,並輸入到自訂機器學習模型中以解釋結果。 這些解釋可以幫助醫生做出診斷並規劃護理。
社會決定因素應用程式是為此解決方案定制的畫布應用程式,可以深入了解患者的社會經濟狀況。 這些資料可以幫助醫生製定患者可能遵循的護理計劃。 護理管理應用中的 Power BI 視覺化使用匯總的人口健康指標、人口統計、社會因素和醫院記錄中的其他可用資料,顯示患者醫療狀況的治療成功趨勢。 該應用程式可以設計為使用政府資助的研究中公開的醫療資料。 這些視覺化可以幫助醫生選擇成功率最高的護理計劃。 饋送到這些視覺化中的資料是透過 Azure Data Lake 提取的。 選定的護理計劃儲存在 Dataverse 中以供以後參考。
病人。 當病人按照照護計畫出院時,會被要求在病人入口網站上回答滿意度調查。 這是 Customer Voice 表單。 調查結果儲存在 Dataverse 中,以產生有關醫療機構的營運見解。
患者使用患者入口網站查看醫生推薦的護理計劃。 該入口網站還可以提供教育材料,幫助患者了解護理計劃。
醫院管理員。為醫院管理員量身訂做的 Power BI 報告提供了關鍵醫療保健指標的見解,例如病患再入院率、住院時間、員工與病患比例、病患滿意度和成本。 這些見解可以幫助改善醫療保健管理。 這些報告是使用 Azure Synapse 從多個系統彙總的資料建立的,例如患者就診記錄、財務資料和從患者調查中收集的情緒評分。 這些報告可以幫助醫院管理人員發現營運短缺。 例如,如果醫院的再入院率較高,管理員可以使用這些報告來尋找再入院率最高的科室,然後檢查並解決根本問題。
Power BI 報告與 Microsoft Teams 整合,以便可以使用 Teams 管道輕鬆與其他部門共用,從而實現更快的溝通和更好的協作。 可以透過按部門或使用者設定權限等級來控制對這些報告的存取。
元件
Microsoft Cloud for Healthcare 上的虛擬健康中詳細介紹了此解決方案中使用的大多數元件。 也使用以下組件:
Azure Synapse Analytics。 Azure Synapse Analytics 用於示範如何透過機器學習演算法解釋非結構化醫療資料 (例如診斷測試結果)、病患資料 (例如病史) 和日常健康指標。 這些機器產生的結果可幫助醫療服務提供者診斷和治療患者。
Azure Data Lake Storage。 Azure Data Lake Storage 為 Azure Synapse Analytics 提供快速、安全的資料倉儲。 與傳統資料倉儲不同,一旦分析所需的大量資料儲存在 Azure Data Lake 中,就可以進行查詢。 這消除了重複加載。
Azure Machine Learning。 該解決方案使用 Azure Machine Learning 來展示作為醫療提供者助理的潛在用途。 可以對其進行建模,以使用公開的醫療資料和診斷測試結果來提供對患者醫療狀況的更多見解。 最終診斷責任由醫療專業人員承擔。
Power BI。 透過 Power BI,視覺化大量資料可以更輕鬆地吸收見解並識別模式或趨勢。 請參閱 Power BI 中的視覺化類型和 Power BI 報表中的視覺化,以了解如何建立不同的 Power BI 視覺化。 您可以使用 Microsoft Teams 跨部門共用視覺效果以改善協作。 有關詳細資訊,請參閱在 Microsoft Teams、Outlook 和 Office 中與 Power BI 協作。
此解決方案使用 Azure Synapse Analytics 建立下列 Power BI 視覺化:
- 與 Teams 整合的 Power BI 儀表板用於 ED,提供以下內容的快照:
- 等待的患者人數
- 等候時間
- 床位狀況
- 預計床位佔用率
- 其他 ED 指標。
- 人口健康儀表板可幫助提供者將治療計劃的有效性與類似的人口統計和條件進行比較。
- 用於醫院管理的跨部門分析和報告。
- 與 Teams 整合的 Power BI 儀表板用於 ED,提供以下內容的快照:
Power Automate。 Power Automate 提供無程式碼和低程式碼平台來自動執行重複的手動工作。 建立的每個工作流程都是特定於業務或情境的,因此本質上是客製化的。 在此解決方案中,Power Automate 會提取儲存在 Dataverse 中的資料並執行自動化流程以對其進行操作,例如在資料變更時傳送通知。 有關建立基於資料的自訂流的資訊,請參閱建立使用 Microsoft Dataverse 的雲端流程。
Power Automate 流程也用於自動化 ED 中的流程,例如房間和人員分配。
Dynamics 365 Sales Insights。 此解決方案使用 Sales Insights (Dynamics 365 附加元件) 為以下事件提供警報和通知:
- 患者的穿戴式裝置超過了心率等健康指標的預設閾值。
- 新的診斷測試結果已可用。
這些通知是從 Power Automate 串流觸發的。 有關建立與 Sales Insights 整合的自動化流程的資訊,請參閱建立自訂深入解析卡。
病人監護佇列。 這是自訂 Dynamics 365 Web 資源,不是 Microsoft Cloud for Healthcare 的一部分。 它為護理經理提供來自多個來源的匯總患者資料,並且是護理管理應用程式存取個人患者資訊的客製化入口點。 它與 Microsoft Teams 整合以提供一致的平台。 它還以指數評分的形式顯示每個患者醫療關注的緊迫性。 該分數可以根據患者的裝置資料和已知的醫療狀況得出。
ED 佇列。 這是自訂 Dynamics 365 Web 資源,不是 Microsoft Cloud for Healthcare 的一部分。 急診室管理員使用此佇列來檢索醫療資訊和入院患者的到達時間以及治療的緊急程度。 這有助於管理員更有效地進行分類,並透過使用 Power Automate 根據患者的醫療狀況分配資源來啟動自動化工作流程。
社會決定因素。 這是一款 Power BI Canvas 應用程式,可向醫療服務提供者顯示患者的社會經濟因素。 這些資訊是透過標準化問卷收集的,有助於預測患者遵守護理計劃的程度。 這些資料是在患者就診期間收集的,並儲存在 Dataverse 中,以便為未來的決策提供資訊。
客戶的聲音。 Dynamics 365 Customer Voice 是一款企業回饋管理應用程式。 它用於在緊急醫院就診後獲取患者回饋。 此回饋可以提供 ED 流程管理的見解。 調查結果儲存在 Dataverse 中,供醫院管理員用於改善流程。
非結構化資料。 架構圖中的此區塊表示非結構化二進位資料,例如 X 射線結果。 這些資料可以儲存在現有的 EHR 系統中。 它由 Azure Data Lake 攝取以供 Azure Synapse 使用。
結構化資料。 此區塊代表通常不被視為 EMR/EHR 或 PAS 系統一部分的任何結構化資料,可用於為醫院管理建立見解。 一個例子是醫療保健組織的財務記錄。
替代項目
Microsoft Cloud for Healthcare 上的虛擬健康中列出的替代方案也適用於此架構。
此架構中使用的 Dynamics 365 和 Power BI 應用程式與 Dataverse 作為其資料來源緊密整合。 如果這些被第三方應用程式取代,例如用於病患監測和急診分流的內建 EHR 工具,它們可以使用 Dataverse 的 RESTful API 介面與 Dataverse 進行互動。 Dataverse 是彙總資料的便利資料來源,可供 Power BI、Power Automate、Synapse Analytics、Patient Portal、Teams 等多個元件使用。
架構圖中顯示的沒有藍色輪廓的元件需要根據醫療保健組織的需求建立或用可用工具取代。
案例詳細資料
醫療保健行業傳統上一直在努力有效地利用其建立的大量資料。 大多數醫療資料都是非結構化的,無法用於資料驅動的決策。 在尋找見解時,提供者花費大量時間進行資料攝取和統一。 醫療保健組織還面臨安全和合規壓力以及資料外洩風險。
該解決方案使用 Azure Data Lake 來儲存報告和分析所需的大量資料。 使用 Azure Synapse 分析此資料,以供機器學習模組和 Power BI 視覺化使用。 Synapse 還可以提取 X 光影像等非結構化資料,並將其輸入機器學習演算法以產生解釋。 這些解釋與影像快照一起儲存在 Microsoft Word 文件中。 該文件作為 blob 或文件儲存在 Dataverse 中,以供日後參考。
潛在使用案例
此解決方案適用於醫療保健產業。 該情境還展示了以下能力,適用於多個行業:
- 從多個來源收集結構化和非結構化資料,並使用 Power BI 視覺化趨勢和見解。
- 根據這些深入解析設定自動化操作工作。
- 使用機器學習解釋來自不同系統的資料,並協助系統中的各種角色。
- 使用 Microsoft Teams 安全地共用資料和見解,並與不同部門和角色進行協作。
考量
這些考量能實作 Azure Well-Architected Framework 的支柱,其為一組指導原則,可以用來改善工作負載的品質。 如需更多資訊,請參閱 Microsoft Azure 結構完善的架構。
安全性
安全性可提供保證,以避免刻意攻擊和濫用您寶貴的資料和系統。 如需詳細資訊,請參閱安全性支柱的概觀。
使用 Microsoft Cloud for Healthcare 的任何體系架構的安全注意事項均適用於此處。 例如,請參閱 Microsoft Cloud for Healthcare 上的虛擬健康中討論的安全注意事項。
成本最佳化
成本最佳化是關於考慮如何減少不必要的費用,並提升營運效率。 如需詳細資訊,請參閱成本最佳化支柱的概觀。
此架構的定價注意事項與 Microsoft Cloud for Healthcare 上的虛擬健康中的定價注意事項類似。
部署此案例
若要部署此解決方案,請執行 Microsoft Cloud for Healthcare 上的虛擬健康中的步驟 1 到 4。
以下是專門為此解決方案建立的附加元件。 您可以選擇建立類似的應用程式,或使用目前 EHR 系統提供的工具。
- 病人監護佇列
- ED 佇列
- Power BI 報告和視覺化
- 有關裝置閾值和診斷測試可用性的 Power Automate 通知
- 機器學習演算法,例如機器產生的診斷結果
- 社會決定因素和滿意度調查應用程式
參與者
本文由 Microsoft 維護。 原始投稿人如下。
主要作者:
- Slavica Frljanic | 首席群組專案經理
- Dhanashri Kshirsagar | 高級內容 PM -
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下一步
- 什麼是 Microsoft Cloud for Healthcare?
- Azure 醫療保健 — 醫療保健解決方案
- 問卷調查以了解患者的社會經濟狀況
- Azure 資料湖概述
- Azure Machine Learning 文件
- Power Automate 概觀