電子病歷(EMR)檢索對于訴訟人和保險公司而言是一項艱巨而重要的任務。但是,它不再需要遍歷多塵文件柜中的記錄堆棧,而完全依靠繁瑣的交付過程。電子病歷解決方案徹底改變了病歷收集,存儲和處理方式?,F(xiàn)在,電子病歷的采用率已提高到近90%,從而使工作流程越來越簡化,并帶來了許多成本和管理優(yōu)勢。但是,盡管有了這些改進,電子病歷仍有很長的路要走。
以下是我們預期在2020年及以后看到的一些電子病歷挑戰(zhàn)和趨勢:
1、輔助功能
長期以來,關鍵信息的可訪問性一直是訴訟人和保險公司面臨的最大挑戰(zhàn)之一。在根據合規(guī)性要求確?;颊唠[私與正確的當事人能夠快速獲取關鍵信息之間找到適當的平衡至關重要。正是由于這個確切的原因,近年來電子病歷被廣泛采用,但是檢索記錄通常需要兩到四個星期。實施電子病歷的成本也高得令人難以置信,但是希望政府激勵措施最終也將適用于較小的實踐,以幫助克服成本和可及性方面的挑戰(zhàn)。
2、互通性
盡管電子病歷已經存在了一段時間,但它們的迅速采用已經超過了與現(xiàn)有系統(tǒng)有效集成的能力。普遍缺乏標準化,這可能會使相關方難以全面了解患者的健康狀況。雖然這對于電子病歷系統(tǒng)開發(fā)人員來說應該是頭等大事,但仍然嚴重缺乏互操作性。醫(yī)院工作人員仍然必須手動將患者信息輸入多個系統(tǒng)。這使過程很容易受到人為錯誤的影響,同時又浪費了寶貴的工作時間。值得一提的是,改善互操作性并規(guī)范病歷的歸檔和處理方式已成為政府和供應商的當務之急。
3、可搜尋性
在任何數據繁重的環(huán)境中缺乏標準化都會導致可搜索性和易用性方面的問題。我們能夠記錄的數據質量與實際擁有的質量之間存在很大差異。因此,許多電子病歷系統(tǒng)在用戶友好性和效率方面都落后于其他操作和過程。幸運的是,諸如機器學習(ML)和人工智能(AI)之類的新興技術正在幫助人們從越來越龐大的非結構化信息存儲庫中理解事物。在未來的幾年中,我們期望借助這些新技術的可搜索性將得到大幅改善。較新的提供商已經開始使用此關鍵功能。
4、適應性
隨著技術的快速發(fā)展,許多組織和流程都難以跟上。這正在改變行業(yè)的動態(tài),迫使醫(yī)療保健提供者及其員工在機會與風險之間找到最佳平衡。這些發(fā)展中的許多也對電子病歷產生了深遠的影響。組織需要變得更加適應變化。隨著人口的增長以及公共衛(wèi)生的需求,對可伸縮性和靈活性的需求也將繼續(xù)增長。例如,許多患者現(xiàn)在希望在線或通過移動設備訪問其健康信息,這意味著提供商需要一種通過云實時更新其信息的方法。
許多世界上最大的技術提供商,例如亞馬遜,谷歌和蘋果,現(xiàn)在都在投入大量資金來推動醫(yī)療保健領域的創(chuàng)新。如果他們想要生存,這將使電子病歷供應商承受巨大的創(chuàng)新壓力。