Den stora mängden data som genereras inom sjukvården och den senaste tidens snabba tekniska utveckling ger bra förutsättningar för att sjukvården ska kunna utnyttja digitala verktyg, både för att behandla patienter och för att effektivisera vården.
Bättre kliniska resultat med insikter från data
Idag utför och registrerar sjukhus globalt ungefär 3,6 miljarder bildrelaterade arbetsmoment varje år, vilket genererar femtio petabyte data årligen. [1] Datan består bland annat av kliniska anteckningar, labbtester, medicinska bilder, information från olika sensorer och operationsdata. Den största delen av datan, 97 procent, används inte. I takt med att digitala plattformar utvecklas som kan hjälpa hälso- och sjukvården att samla ihop och använda data på ett intelligent sätt, finns också potential att höja vårdkvaliteten. Region Halland till exempel tillämpar metoden med informationsdriven vård. Människor har inte självt förmågan att analysera och omvandla all tillgänglig data till användbar information. Artificiell intelligens (AI)-drivna medicinska bildbehandlingssystem kan hjälpa radiologer att tidigare diagnostisera och behandla patienter med nya eller allvarliga tillstånd och på så sätt korta ledtider och öka patientsäkerheten.
GE HealthCare och AWS erbjuder till exempel en AI-aktiverad molnbaserad bildbehandlingslösning för diagnostisering, så att vårdinrättningar kan erhålla kliniska insikter för att förbättra vården. Data kan samlas ihop från olika typer av uppkopplad medicinsk utrustning och från bildbehandlingsenheter. Med enkel tillgång till data har personalen också möjlighet att snabbt komma åt viktig information och samarbeta för att behandla patienterna bättre.
Genom att använda datavetenskap och AI, kan personalen utnyttja de enorma dataresurserna som finns i patientinformationen på ett effektivt sätt. Det gör att resultaten blir bättre samtidigt som vi minskar den totala dataöverbelastningen som många vårdinrättningar står inför idag.
Minska pressen på personalen
Genom att använda digitala plattformar kan läkare fokusera på sina patienter istället för att tillbringa större delen av arbetstiden med att samla in patientdata och utföra administrativa uppgifter. Med digitala verktyg kan administratörer optimera patientflödet och göra schemaläggningen smidigare. Dataanalysverktyg kan hjälpa till att maximera användningen av viktig utrustning och säkerställa att personalens tid nyttjas på ett effektivt sätt och i samspel med AI-/beslutsstödslösningar.
Edison Open AI Orchestrator är del av Edison-serien från GE HealthCare och har utformats för smidig integrering av kliniska program baserade på artificiell intelligens i arbetsflödet vid radiologiska tillämpningar, vilket möjliggör att funktioner baserade på artificiell intelligens kan integreras i olika arbetsflöden för tex PACS-bildtagning. Med Edison Open AI Orchestrator kan du distribuera både AI-baserade och andra kliniska program snabbt, konfigurera parametrar för arbetsflöden och algoritmer samt använda andra AI-program från GE eller tredje part.
Skapa en hållbar framtid för sjukvården
Inom vården läggs stora ansträngningar på att hitta sätt som kan effektivisera verksamheten. Digitala plattformar kan öka synligheten och transparensen i verksamheten och tillhandahålla verktyg som kopplar samman data, medicinsk utrustning och vårdpersonal för att möjliggöra både en effektivare process och bättre vårdresultat.
CGI:s uppgift – se till att det händer
I samverkan med våra partners vägleder vi våra kunder i hur modern teknologi bör användas för att möjliggöra fortsatt förbättringsarbete inom sjukvården. När teknologivalen är gjorda stödjer vi kunderna i deras införandeprojekt för att säkerställa realiseringen av identifierade effekter och för att skapa framtidssäkra lösningar. CGI tar fram det bästa av produkt- och konsultbolagen för att din verksamhet ska få bättre kliniska resultat, minskad press på personalen och en hållbar framtid.
Vill du veta mer om hur vi kan hjälpa dig? Kontakta oss eller klicka på läs mer nedan.
REFERENSER
[1] https://www.wipo.int/edocs/pubdocs/en/wipo_pub_gii_2019-chapter8.pdf
