healowおよびhealow Genieの戦略・事業成長担当バイスプレジデント、シッド・シャー氏。
今日の複雑な医療環境では、患者が複数の医療提供者を受診することが多く、患者データを正確かつ効率的に収集、管理、共有する能力が最も重要です。重要な医療判断は決して真空状態で行われるべきではなく、データの相互運用性により、患者と医療提供者が十分な情報に基づいた個別化された選択を行うために必要な完全な文脈を確保することができます。
しかし、時間外の患者ケアのギャップ、データサイロ、相互運用性の問題、データ品質の不整合など、さまざまな課題が、タイムリーなデータアクセスと効果的な医療提供を妨げる可能性があります。しかし、AIの力を活用し、データ駆動型の洞察を利用することで、患者ケアを向上させ、臨床判断における医療提供者をサポートすることが可能になります。
データ駆動型ケアによる患者体験の向上
医療提供者と患者により賢明で情報に基づいた意思決定を可能にするために、医療機関は適切なデジタル基盤の構築に注力する必要があります。短期的には、3つの戦略的優先事項が際立っています：
1. スケーラブルなソリューションによる高度な相互運用性の実現：診療所や専門分野を超えた連携ケアには、シームレスなデータ交換が不可欠です。組織は、信頼できる交換フレームワークと共通合意（TEFCA）の下で適格健康情報ネットワーク（QHIN）のステータスを追求することで、相互運用性を加速できます。QHINステータスを獲得することで、ケア環境全体でのリアルタイムのコラボレーションを可能にし、価値に基づくケアを促進することで、データサイロを打破し、患者ケアを改善できます。
2. 臨床専門分野の統合を優先する：以前は、専門診療所は独自の文書化ニーズを満たすために、サードパーティのEHRソリューションを採用する必要がありました。現代のEHRプラットフォームは、プライマリケアと専門ケア提供者間の健康データ共有をより効率的に提供し、すべての提供者が正確な文書化と患者記録の包括的な理解を確保するのに役立ちます。
3. データ収集と共有を簡素化するAIソリューションの採用：医療データの収集と文書化を効率化し、医療提供者が患者とより多くの時間を過ごせるようにする、多くのAI搭載の医療スクライブが利用可能です。さらに、AI搭載のコンタクトセンターソリューションは、AIエージェントまたは提供者との時間外の通話中に共有された患者データを収集し、ケアの継続性を確保するために患者のプライマリケアチームに伝達することができます。
データ駆動型の洞察が患者の医療の旅をガイドする方法
診断から治療、そして疾患の管理まで、患者の医療の旅の軌跡、そして最終的な結果は、医療提供者と患者の両方が行うデータ駆動型の決定によって形作られます：
• 医療提供者：医療提供者は、臨床診断と治療推奨を行い、パーソナライズされたケアを提供する際に、信頼できる患者データと包括的な医療記録に依存しています。
• 患者：患者もまた、予約のスケジュール、薬の補充依頼などの際に、情報に基づいた医療判断を行うために自身の健康データへのアクセスに依存しています。オンラインポータルなどの患者エンゲージメントツールは、パーソナライズされた健康情報、リマインダー、教育リソースを提供するために、接続されたデータシステムに依存し、患者が自身の健康をより良く管理できるよう支援します。例えば、糖尿病や高血圧の患者は、必要なフォローアップ予約や薬の補充のための自動リマインダーを受け取ることがあります。
より賢明なデータシステムが患者の健康結果のギャップを埋める
あまりにも頻繁に、患者は医療提供者が健康データを取得し共有する際に直面するシステム的な障壁により、断片的なケアを経験しています。これらの課題は、重要な健康情報の流れを妨げ、ケアの遅延や結果の低下につながる可能性があります。適切なデータインフラに投資することで、診療所はこれらの長年の課題を軽減することができます：
• 時間外のギャップ：患者の完全な医療履歴にアクセスできない時間外のケア提供者は、情報に基づいたガイダンスを提供できない可能性があります。統合された健康情報交換を実装することで、これらの提供者が特に緊急時に、タイムリーで情報に基づいた決定を可能にするために必要な情報にアクセスできるようになります。
• データサイロ：従来の医療システムはしばしばサイロ化されており、データは他の医療施設が簡単にアクセスできない孤立したシステムに保存されています。集中型データプラットフォームとクラウドベースのソリューションにより、医療組織は機関全体で患者記録を統合することができます。この全体的な視点により、提供者はよりパーソナライズされ、文脈に沿ったケアを提供することができます。
• 相互運用性の障壁：異なるEHRシステムはしばしば互換性がなく、異なる提供者や施設間で患者データを送信、受信、統合することが困難になります。相互運用可能なEHRシステムを採用することで、プライマリケア、専門医、その他のケアチーム間のデータ共有が促進され、患者の旅全体を通じた継続性と調整が可能になります。
• データ品質と標準化：一貫性のないデータ形式、不完全な記録、その他の人的エラーは、共有情報の正確性を損なう可能性があります。データ検証、標準化、エラー検出のためのAI搭載ツールを活用することで、共有情報の信頼性が向上し、臨床判断のためのより強固な基盤となります。
健康データの収集と共有を効率化することで、新しいAI技術は、医療提供者と患者のためのより情報に基づいた意思決定を促進するだけでなく、より協力的で効率的な医療環境を育成しています。最近のAIの進歩は、患者の体験を変革し、医療がより接続され、応答性の高い未来を可能にする態勢を整えています。
