ເຕັກໂນໂລຊີວິທີແກ້ໄຂດ້ານສຸຂະພາບທີ່ດີທີ່ສຸດ ທີ່ກຳລັງປ່ຽນແປງໂຮງໝໍທົ່ວໂລກ

ວິທີແກ້ໄຂດ້ານສຸຂະພາບທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ສຳລັບການວິເຄາະແລະການດຳເນີນງານທີ່ດີຂຶ້ນ

AI ທີ່ສາມາດອະທິບາຍໄດ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ຜິດພາດໃນການວິເຄາະເບື້ອງຕົ້ນແນວໃດ

ເມື່ອໝໍສາມາດເບິ່ງເຫັນວ່າປັນຍາປະດິດສ້າງ (AI) ໄດ້ມາຮອດຂໍ້ສະຫຼຸບຂອງມັນແນວໃດ ພວກເຂົາຈະສາມາດກວດສອບການμຕັດສິນໃຈເຫຼົ່ານີ້ ແລະ ຕັ້ງຄຳຖາມຕໍ່ມັນຖ້າຈຳເປັນ ແລະ ສຸດທ້າຍກໍຈະວາງຄວາມໄວ້ວາງໃຈໃນສິ່ງທີ່ລະບົບບອກພວກເຂົາ ໃນເວລາທີ່ເຮັດວຽກຢູ່ກັບຜູ້ປ່ວຍໂດຍກົງ. ຄວາມເປີດເຜີຍແບບນີ້ມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍເປັນພິເສດໃນສະຖານະການฉຸກເຊີນ ເນື່ອງຈາກວ່າເຮົາຮູ້ຈາກການສຶກສາວ່າ ຂໍ້ຜິດພາດໃນການວິເຄາະອາການນຳໄປສູ່ການເສຍຊີວິດທີ່ບໍ່ຈຳເປັນປະມານ 40,000 ຄົນທຸກໆປີ ໃນອາເມລິກາເທົ່ານັ້ນ. ລະບົບ AI ແບບດັ້ງເດີມເຮັດວຽກຄືກັບກ່ອງທີ່ປິດຢູ່ຢ່າງເຂັ້ມງວດ ໂດຍບໍ່ມີໃຜຮູ້ວ່າເກີດຫຍັງຂຶ້ນພາຍໃນ ແຕ່ AI ທີ່ສາມາດອະທິບາຍໄດ້ (Explainable AI) ຈະສະແດງຢ່າງຊັດເຈນວ່າຂໍ້ມູນໃດບ້າງທີ່ນຳໄປສູ່ຂໍ້ສະຫຼຸບແຕ່ລະຂໍ້. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ມັນອາດຈະຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າລະດັບລາກເຕດ (lactate) ກຳລັງເພີ່ມຂຶ້ນ ການປ່ຽນແປງນ້ອຍໆ ໃນຮູບລັກສະໜະຂອງປອດໃນຮູບເອກຊເຣ (X-rays) ຫຼື ລັກສະໜະທີ່ຂັດກັນໃນສັນຍານຊີວະພາບ (vital signs). ເມື່ອກຳລັງຊອກຫາເຊື້ອປອດ (pneumonia) ໂດຍເພີ່ມເຕີມ ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດກຳນົດບໍລິເວນທີ່ມີບັນຫາໃນປອດໄດ້ດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ດີຫຼາຍ ປະມານ 94 ເປີເຊັນ ແລ້ວຈຶ່ງນຳເອົາເອກສານທັງໝົດທີ່ສະໜັບສະໜູນຈາກທັງຮູບພາບ ແລະ ຜົນການທົດສອບໃນຫ້ອງທົດສອບມາສະເໜີຢ່າງເປີດເຜີຍ. ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ເຕັກໂນໂລຍີນີ້ມີຄຸນຄ່າເປັນຢ່າງຍິ່ງກໍຄືເວລາທີ່ບາງສິ່ງບາງຢ່າງບໍ່ເຂົ້າກັນຕາມປົກກະຕິ ເຊັ່ນ: ເວລາທີ່ລະດັບອົກຊີເຈັນຄົງທີ່ ແຕ່ການຫາຍໃຈກາຍເປັນການຫາຍໃຈທີ່ຫຍຸ້ງຍາກຂຶ້ນເລື່ອຍໆ. ຄວາມຂັດກັນເຫຼົ່ານີ້ມັກຖືກຂ້າມໄປໃນເວລາທີ່ມີການເຮັດວຽກຫຼາຍ ແລະ ພະນັກງານໃນໂຮງໝໍມີຈຳນວນນ້ອຍ. ການສຶກສາທີ່ດຳເນີນໃນຫ້ອງດູແລເປັນພິເສດ (intensive care units) ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ ການນຳເອົາເຕັກໂນໂລຍີທີ່ສາມາດອະທິບາຍໄດ້ແບບນີ້ມາໃຊ້ຈະຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການວິເຄາະອາການຜິດພາດລົງໄດ້ປະມານໜຶ່ງສາມສ່ວນ ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ບຸກຄະລາກອນດ້ານການແພດເຮັດວຽກໄດ້ດີຂຶ້ນ ແທນທີ່ຈະຕ້ອງແຂ່ງຂັນກັບເຄື່ອງຈັກ.

ຜົນກະທົບໃນໂລກຈິງ: ລະບົບຄາດເດົາໄຂ້ເຊື້ອໃນເລືອດຂອງ Mayo Clinic ດ້ວຍປັນຍາປະດິດສ້າງ (AI) ລົດຕຳຫຼວດການເສຍຊີວິດລົງ 18.2%

ລະບົບທີ່ພັດທະນາຂຶ້ນເພື່ອຄາດເດົາເຊີປຊີສ (sepsis) ທີ່ Mayo Clinic ແສດງໃຫ້ເຫັນວ່າເກີດຫຍັງຂຶ້ນເມື່ອປັນຍາຈຳລອງ (artificial intelligence) ປ່ຽນຈາກການພຽງແຕ່ຕອບສະຫນອງຕໍ່ສະຖານະການ ເປັນການຄາດເດົາບັນຫາລ່ວງໆ ໄປ. ລະບົບນີ້ຕິດຕາມປັດໄຈຕ່າງໆ ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບສະພາບຂອງຜູ້ປ່ວຍປະມານ 165 ປັດໄຈ ເຊັ່ນ: ການປ່ຽນແປງຂອງອຸນຫະພູມຮ່າງກາຍ, ອັດຕາສ່ວນລະຫວ່າງເຊື້ອເລືອດຂາວປະເພດໆ ໜຶ່ງ, ແລະ ການປ່ຽນແປງຂອງລະດັບລາກເຕດ (lactate) ໃນໄລຍະເວລາ. ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ລະບົບນີ້ເປັນທີ່ນ່າທີ່ເຄົາລົບແມ່ນມັນສາມາດຈັບສັນຍານຂອງເຊີປຊີສທີ່ກຳລັງເກີດຂຶ້ນໄດ້ລ່ວງໆ ໄປຈາກ 6 ຫາ 12 ຊົ່ວໂມງ ກ່ອນທີ່ໝໍຈະຮູ້ຕົວວ່າມີບັນຫາ. ເມື່ອຕິດຕັ້ງເຂົ້າກັບລະບົບບັນທຶກສຸຂະພາບເອເລັກໂຕຣນິກ (electronic health records) ແລະ ຕໍ່ເຂົ້າກັບອຸປະກອນການຕິດຕາມທີ່ເຕັ້ງຂອງຜູ້ປ່ວຍ ເຕັກໂນໂລຢີນີ້ຈະສົ່ງການເຕືອນຜ່ານແຖວຄວບຄຸມທີ່ປອດໄພ (secure dashboards) ເພື່ອໃຫ້ບຸກຄະລາກອນດ້ານສຸຂະພາບເຂົ້າໄປດຳເນີນການ. ຫຼັງຈາກນຳໄປໃຊ້ງານເປັນເວລາປະມານ 18 ເດືອນ ໂຮງໝໍຕ່າງໆ ໄດ້ສັງເກດເຫັນການຫຼຸດລົງຂອງອັດຕາການເສຍຊີວິດຈາກເຊີປຊີສ ເຖິງ 18%. ເຕັກໂນໂລຢີພື້ນຖານທີ່ໃຊ້ໃນລະບົບນີ້ເຮັດວຽກດ້ວຍວິທີການທີ່ເອີ້ນວ່າ 'federated learning' ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ແບບຈຳລອງ (model) ມີຄວາມດີຂຶ້ນຕາມເວລາ ໂດຍການຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນທີ່ແບ່ງປັນກັນລະຫວ່າງສະຖາບັນຕ່າງໆ ໂດຍທີ່ຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນທັງໝົດຖືກປ້ອງກັນຢ່າງເຂັ້ມງວດ. ການວິເຄາະຕົວຢ່າງກໍລະນີນີ້ເປີດເຜີຍຄວາມຈິງທີ່ສຳຄັນກ່ຽວກັບການນຳໃຊ້ AI ໃນດ້ານສຸຂະພາບທີ່ມີປະສິດທິຜົນ: ມັນຈຳເປັນຕ້ອງສ້າງຄຸນຄ່າທີ່ຈັບຕ້ອງໄດ້ໃຫ້ແກ່ບຸກຄະລາກອນດ້ານສຸຂະພາບ, ສອດຄ່ອງກັບຂໍ້ບັງຄັບທີ່ກຳນົດ, ແລະ ສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ຢ່າງລຽບງ່າຍພາຍໃນລະບົບວຽກທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ ແທນທີ່ຈະເປັນພຽງການສະແດງເທັກນິກອັນສຸດລ້ຳທີ່ເປັນເພີຍງພຽງ.

ວິທີແກ້ໄຂດ້ານສຸຂະພາບທີ່ໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີ IoMT ເພື່ອການຕິດຕາມຄລີນິກແບບເປັນເນື້ອເດີ່ยว ແລະ ຈິງຈັງໃນເວລາຈິງ

ການແກ້ໄຂບັນຫາຄວາມແຕກຕ່າງຂອງອຸປະກອນດ້ວຍ middleware ທີ່ສາມາດເຮັດວຽກຮ່ວມກັນໄດ້ຕາມມາດຕະຖານ FHIR

ບັນຫາການແຍກອຸປະກອນຍັງຄົງເປັນບັນຫາທີ່ຮຸນແຮງຕໍ່ຫ້ອງດູແລຜູ້ປ່ວຍທີ່ມີຄວາມສຳຄັນທົ່ວທຸກບ່ອນ. ລະບົບເຄື່ອງມືທີ່ຖືກຈັດຕັ້ງຂຶ້ນເປັນພິເສດ (proprietary protocols) ເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນຈາກອຸປະກອນທາງການແພດທຸກຊະນິດ ເຊັ່ນ: ເຄື່ອງຕິດຕາມ ECG, ເຄື່ອງຊ່ວຍຫາຍໃຈ, ເຄື່ອງວັດແທກນ້ຳຕານໃນເລືອດ, ແລະ ເຄື່ອງສູບຢາທີ່ເຮົາເຫັນໄດ້ທົ່ວໄປໃນໂຮງໝໍ ຖືກປິດກັ້ນໄວ້. ສິ່ງທີ່ຕ້ອງການແມ່ນເຄື່ອງມືທີ່ສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ເກາະຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ເຂົ້າດ້ວຍກັນ. ນີ້ແມ່ນຈຸດທີ່ middleware ທີ່ອີງໃສ່ມາດຕະຖານ FHIR ເຂົ້າມามີບົດບາດ. ຈິນຕະນາການມັນເປັນຄືນກັບ 'ລ່າມທົ່ວໄປ' ທີ່ຮັບຂໍ້ມູນຈາກອຸປະກອນທີ່ປະກອບດ້ວຍຮູບແບບທີ່ແຕກຕ່າງກັນ ແລ້ວປ່ຽນໃຫ້ເປັນບັນທຶກສຸຂະພາບທີ່ມາດຕະຖານ ເຊິ່ງທຸກຄົນສາມາດອ່ານໄດ້. ຜົນທີ່ໄດ້ຮັບ? ການຕິດຕາມແບບ real-time ຜ່ານ dashboard ທາງການແພດ ແທນທີ່ຈະໃຫ້ພະຍາບານໃຊ້ເວລາເປັນຊົ່ວໂມງໃນການປັບປຸງບັນທຶກດ້ວຍຕົວເອງ ແລະ ການປັບສອດຄ່ອງຕົວເລກ. ມາເບິ່ງຕົວຢ່າງການນຳໃຊ້ໃນທາງປະຕິບັດ. ເມື່ອແຜ່ນຕິດຕາມທີ່ສາມາດໃຊ້ໄດ້ກັບຮ່າງກາຍ (wearable patch) ສັງເກດເຫັນຈັງຫວะໃຈທີ່ຜິດປົກກະຕິ ມັນຈະສົ່ງສັນຍານອັດຕະໂນມັດໄປຍັງສະຖານີພະຍາບານເພື່ອການກວດ ECG. ໃນເວລາດຽວກັນ ຖ້າລະດັບນ້ຳຕານໃນເລືອດຂອງຜູ້ປ່ວຍຕ່ຳເກີນໄປຕາມທີ່ເຄື່ອງວັດແທກນ້ຳຕານໃນເລືອດສະແດງ, ລະບົບຈະສົ່ງຄຳແນະນຳໃຫ້ປັບການສົ່ງອິນຊູລິນ ໂດຍບໍ່ຕ້ອງໃຫ້ໃຜຕ້ອງຄົ້ນຫາຂໍ້ມູນກ່ອນ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ທີ່ຖືກເຂົ້າລະຫັດ (encrypted) ສອດຄ່ອງກັບກົດລະບຽບ HIPAA ເພື່ອຮັບປະກັນວ່າຂໍ້ມູນຂອງຜູ້ປ່ວຍຈະປອດໄພທັງໃນຂະນະທີ່ຖືກສ่งຜ່ານ ແລະ ເກັບຮັກສາ. ບາງການສຶກສາເຮັດໃຫ້ເຫັນວ່າ ການນຳເອົາໂຄງສ້າງດັ່ງກ່າວໄປໃຊ້ຈິງ ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນການຂັດຂວາງໃນການດູແລທາງການແພດໄດ້ປະມານ 30 ຫາ 45 ເປີເຊັນ. ນີ້ໝາຍຄວາມວ່າ ແພດ ແລະ ພະຍາບານສາມາດຕອບສະຫນອງ ແລະ ຕັດສິນໃຈໄດ້ໄວຂຶ້ນ ແລະ ມີຄວາມຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນເມື່ອຜູ້ປ່ວຍຕ້ອງການຄວາມຊ່ວຍເຫຼືອ. ນອກຈາກການແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ເກີດຂື້ນທັນທີ ໂຄງສ້າງດັ່ງກ່າວຍັງເປັນພື້ນຖານສຳລັບເຄືອຂ່າຍ IoMT ທີ່ໃຫຍ່ຂື້ນ ໂດຍທີ່ອຸປະກອນບໍ່ພຽງແຕ່ເຮັດວຽກຮ່ວມກັນໄດ້ດີຂື້ນເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ການເຂົ້າກັນໄດ້ (interoperability) ກາຍເປັນເລື່ອງທີ່ເກີດຂື້ນຕາມທຳມະຊາດໃນການດຳເນີນງານປະຈຳວັນຂອງໂຮງໝໍ.

ວິທີແກ້ໄຂດ້ານສຸຂະພາບທີ່ອີງໃສ່ເຕັກໂນໂລຢີ Cloud ເພື່ອສະໜັບສະໜູນໂຄງສ້າງພື້ນຖານຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ ແລະ ປອດໄພ

ເປັນຫຍັງການນຳໃຊ້ Hybrid Cloud ຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນຢ່າງຍິ່ງຕໍ່ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດວິທີແກ້ໄຂດ້ານສຸຂະພາບໃນປັດຈຸບັນ

ການໃຊ້ຄລາວດ໌ປະສົມ (Hybrid cloud) ມີບໍ່ແມ່ນເປັນພຽງຕົວເລືອກອີກຕໍ່ໄປ; ມັນໄດ້ກາຍເປັນສິ່ງທີ່ຈຳເປັນເພື່ອການສ້າງວິທີແກ້ໄຂດ້ານສຸຂະພາບທີ່ເຂັ້ມແຂງ ເຊິ່ງສອດຄ່ອງກັບມາດຕະຖານການປະກັນຄວາມປອດໄພ ແລະ ສາມາດຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການໄດ້ຢ່າງໄວວ່າ. ລະບົບນີ້ແບ່ງແຍກເປີດເຜີຍເຖິງບັນດາເວີກໂລດທີ່ແຕກຕ່າງກັນໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ. ສິ່ງທີ່ຕ້ອງການຄວາມສົນໃຈທັນທີ ເຊັ່ນ: ສັນຍານການຕິດຕາມຫ້ອງ ICU ຫຼື ການຄວບຄຸມອຸປະກອນຜ່າຕັດດ້ວຍຫຸ່ນຍົນ ຈະດຳເນີນການຢູ່ໃນທ້ອງຖິ່ນ ພາຍໃນສະຖານທີ່ທີ່ມີຄວາມປອດໄພ. ໃນຂະນະດຽວກັນ, ວຽກງານທີ່ຕ້ອງໃຊ້ຄວາມສາມາດດ້ານຄຳນວນທີ່ໃຫຍ່ຂຶ້ນ ເຊັ່ນ: ການວິເຄາະຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ໃຫຍ່ເພື່ອຄົ້ນຫາແນວໂນ້ມສຸຂະພາບຂອງປະຊາກອນ ຫຼື ການຝຶກຮູ້ແບບ AI (Artificial Intelligence) ຈະມີປະໂຫຍດຈາກຄວາມຫຼາກຫຼາຍທີ່ມີໃຫ້ຈາກຄລາວດ໌ສາທາລະນະ. ລະບົບນີ້ຊ່ວຍຮັກສາການດຳເນີນງານທັງໝົດໃຫ້ເປັນປົກກະຕິ ເຖິງແມ່ນຈະມີການເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງທັນທີຂອງກິດຈະກຳທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບບັນທຶກການແພດເອເລັກໂຕຣນິກ (EMR), ສອດຄ່ອງກັບກົດໝາຍ HIPAA ແລະ ກົດໝາຍທ້ອງຖິ່ນກ່ຽວກັບການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນ, ແລະ ປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ໂຮງໝໍຕິດຢູ່ກັບຜູ້ໃຫ້ບໍລິການເດີ່ยวເປັນເວລາດົນ. ຈາກຕົວເລກໃນບົດລາຍງານ HealthTech ROI ປີທີ່ຜ່ານມາ, ການປ່ຽນໄປໃຊ້ຮູບແບບ hybrid ຈະຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທັງໝົດດ້ານ IT ລະຫວ່າງ 18% ແລະ 34%. ແຕ່ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ວິທີການນີ້ມີຄຸນຄ່າຢ່າງແທ້ຈິງ ແມ່ນວ່າ ມັນຊ່ວຍໃຫ້ອົງການຕ່າງໆສາມາດນຳເອົາເຕັກໂນໂລຢີໃໝ່ໆອອກໃຊ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງທົ່ວທັງຫຼາຍຄະແນນຂອງໂຮງໝໍ ໂດຍບໍ່ຕ້ອງສູນເສຍການຄວບຄຸມຕໍ່ການດຳເນີນງານ, ຄວາມສາມາດໃນການຕິດຕາມວ່າເກີດຫຍັງຂຶ້ນທີ່ໃດ, ແລະ ສິ່ງທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດ ຄື ບໍ່ສູນເສຍການຄວບຄຸມຂໍ້ມູນທີ່ອ່ອນໄຫວຂອງຜູ້ປ່ວຍ.

ການຮຽນຮູ້ທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນ: ການເປີດໃຫ້ AI ມີຄວາມຮ່ວມມືໂດຍບໍ່ຕ້ອງເສຍເສຖີຍຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນ

ການຮຽນຮູ້ແບບເຄື່ອນໄຫວ (Federated learning) ເປັນການປ່ຽນແປງວິທີທີ່ປັນຍາປະດິດສ້າງ (AI) ດ້ານສຸຂະພາບເຮັດວຽກຮ່ວມກັນ ໂດຍທີ່ຂໍ້ມູນຂອງຜູ້ປ່ວຍຍັງຄົງຢູ່ໃນສະຖານທີ່ທີ່ຄວນຈະຢູ່. ວິທີການດັ້ງເດີມຈະລວບລວມຂໍ້ມູນທີ່ອ່ອນໄຫວເຂົ້າໃນຖານຂໍ້ມູນສູນກາງ ເຊິ່ງຂັດຕໍ່ຂໍ້ກຳນົດເຊັ່ນ: HIPAA ແລະ GDPR. ໃນການຮຽນຮູ້ແບບເຄື່ອນໄຫວ, ໂຮງໝໍຈະຝຶກສອນແບບຈຳລອງ AI ໃນທ້ອງຖິ່ນແທນ. ແຕ່ລະສະຖານທີ່ຈະປັບປຸງອັລກົຣິດີມທີ່ຮ່ວມກັນດ້ວຍຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ເປີດເຜີຍຂອງຕົນເອງ ແລ້ວຈຶ່ງແບ່ງປັນເພີຍງແຕ່ການອັບເດດທີ່ຖືກເຂົ້າລະຫັດກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ພວກເຂົາໄດ້ຮຽນຮູ້. ໂຄງການໃຫຍ່ໜຶ່ງທີ່ດຳເນີນຢູ່ໃນ 22 ໂຮງໝໍທົ່ວເອີໂຣບໄດ້ທົດສອບວິທີການນີ້ສຳລັບການກວດຫາເນື້ອງອກ. ລະບົບຂອງພວກເຂົາບັນລຸຄວາມຖືກຕ້ອງໄດ້ 94% ແລະ ທ່ານຮູ້ບໍ່ວ່າ? ບໍ່ມີຂໍ້ມູນຂອງຜູ້ປ່ວຍໃດໆເລີຍອອກຈາກເຊີເວີຂອງໂຮງໝໍເຫຼົ່ານັ້ນ. ຈາກມຸມມອງດ້ານຄວາມປອດໄພ ວິທີນີ້ຍັງເຮັດໃຫ້ຊີວິດງ່າຍຂຶ້ນຫຼາຍອີກດ້ວຍ. ບໍ່ມີຈຸດດຽວທີ່ຜູ້ຮຸກຮານສາມາດເປົ້າໝາຍໄດ້ອີກຕໍ່ໄປ ແລະ ໂຮງໝໍສາມາດປະຢັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍດ້ານການປະຕິບັດຕາມຂໍ້ກຳນົດໄດ້ປະມານ 740,000 ໂດລາສະຫະລັດຕາເມີກຕໍ່ປີ ອີງຕາມການສຶກສາຂອງ Ponemon Institute ໃນປີທີ່ຜ່ານມາ. ເນື່ອງຈາກວ່າການໂຈມຕີດ້ານໄຊເບີຂອງສຸຂະພາບເພີ່ມຂຶ້ນ 45% ຕໍ່ປີ ວິທີນີ້ຈຶ່ງໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄຸນຄ່າໂດຍບໍ່ຕ້ອງລະເມີດຫຼັກການພື້ນຖານດ້ານການປ້ອງກັນຂໍ້ມູນສຸຂະພາບ. ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຈຶ່ງກາຍເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງລະບົບ ແທນທີ່ຈະເປັນສິ່ງທີ່ເພີ່ມເຂົ້າໄປທີ່ຫຼັງ.

ການບູລະນາການແກ້ໄຂດ້ານສຸຂະພາບເຂົ້າໃນຂະບວນການດ້ານຄລີນິກ: ອຸປະສັກຕໍ່ການຮັບເອົາ ແລະ ວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດ

ວິທີແກ້ໄຂດ້ານສຸຂະພາບປະເຊີນໜ້າກັບບັນຫາສອງຢ່າງໃຫຍ່ເມື່ອພະຍາຍາມນຳເອົາມາໃຊ້: ບັນຫາດ້ານການຈັດຕັ້ງ ແລະ ບັນຫາດ້ານເຕັກນິກ. ສ່ວນຫຼາຍຂອງໂຮງໝໍ ແລະ ຄິນິກເອົາມາເວົ້າວ່າ ພວກເຂົາບໍ່ມີບຸກຄະລາກອນພຽງພໍ ຫຼື ເຖິງແມ່ນວ່າຈະຖືກທົ້ມທ່ຽວດ້ວຍເອກະສານເປັນອັນໃຫຍ່ທີ່ສຸດທີ່ຂັດຂວາງການນຳເອົາເຕັກໂນໂລຊີໃໝ່ມາໃຊ້. ປະມານສີ່ໃນຫ້າຂອງສະຖານທີ່ເຫຼົ່ານີ້ຍັງປະເຊີນໜ້າກັບບັນຫາດ້ານເຕັກນິກເຊັ່ນ: ການເຊື່ອມຕໍ່ລະບົບບັນທຶກສຸຂະພາບເອເລັກໂຕຣນິກ (EHR) ທີ່ບໍ່ດີ, ລະບົບຊອບແວທີ່ມີອິນເຕີເຟດທີ່ເຂົ້າໃຈຍາກ, ແລະ ວິທີການທີ່ບໍ່ເຂົ້າກັບວິທີການທີ່ໝໍເຮັດວຽກຈິງໆ. ຜົນທີ່ໄດ້? ບຸກຄະລາກອນດ້ານການແພດຈຶ່ງຕ້ອງຕໍ່ສູ້ກັບລະບົບເຫຼົ່ານີ້ ແທນທີ່ຈະເຮັດວຽກຮ່ວມກັນກັບມັນ, ສິ່ງນີ້ນຳໄປສູ່ການມີສ່ວນຮ່ວມທີ່ຕ່ຳລົງຂອງບຸກຄະລາກອນດ້ານການແພດ ແລະ ສ້າງຄວາມກັງວົນດ້ານຄວາມປອດໄພທີ່ຈິງຈັງໃຫ້ແກ່ຜູ້ປ່ວຍ. ສິ່ງທີ່ການຄົ້ນຄວ້າຢູ່ເທິງເວທີທັງໝົດເຫັນຮ່ວມກັນກໍຄື: ມັນບໍ່ໄດ້ເປັນເລື່ອງຂອງການມີເຕັກໂນໂລຊີທີ່ທັນສະໄໝທີ່ສຸດ, ແຕ່ເປັນເລື່ອງຂອງການຮັບປະກັນວ່າເຕັກໂນໂລຊີນັ້ນເຮັດວຽກໄດ້ດີສຳລັບບຸກຄະລາກອນທີ່ຈະຕ້ອງໃຊ້ມັນທຸກໆວັນ. ອົງການທີ່ປະສົບຜົນສຳເລັດທີ່ສຸດຈະເນັ້ນໃສ່ວິທີການສາມຢ່າງທີ່ພິສູດແລ້ວວ່າມີປະສິດທິຜົນຜ່ານການປະຕິບັດຈິງ:

• ການແຜນທີ່ລະບົບວຽກກ່ອນການປະຕິບັດ , ການກຳນົດຈຸດສຳຫຼັບການໃຊ້ງານທາງດ້ານການແພດທີ່ເກີດຂຶ້ນຈິງໃນທີ່ຕັ້ງ—ບໍ່ແມ່ນຈຸດທີ່ຄາດຄະເນໄວ້ເທົ່ານັ້ນ—ເພື່ອຊີ້ບອກຈຸດທີ່ມີຂໍ້ບົກຂາດໃນການເຊື່ອມຕໍ່;
• ການປະຕິບັດຢ່າງເປັນຂັ້ນຕອນ ແລະ ແບ່ງເປັນສ່ວນຍ่อย , ເພື່ອໃຫ້ທີມງານສາມາດປັບຕົວໄດ້ຢ່າງຄ່ອຍເປັນຄ່ອຍໄປໂດຍບໍ່ເຮັດໃຫ້ການດຳເນີນງານປະຈຳວັນເກີດຄວາມເຄັ່ງຕຶງ;
• ການຮັບຟັງຄຳຄິດເຫັນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຈາກບຸກຄະລາກອນທີ່ຢູ່ໃນເສັ້ນໜ້າ , ການອອກແບບການປັບປຸງຮ່ວມກັນກັບພະຍາບານ ແພດ ແລະ ເຈົ້າໜ້າທີ່ດ້ານເຕັກນິກຜູ້ທີ່ໃຊ້ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ທຸກໆວັນ.

ການຄົ້ນຄວ້າສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ ການນຳເອົາການທົດສອບດ້ານຄວາມງ່າຍຕໍ່ການໃຊ້ງານ ແລະ ການຈັດການການປ່ຽນແປງຢ່າງເໝາະສົມເຂົ້າມາໃຊ້ຕັ້ງແຕ່ວັນທຳອິດ ອາດຈະເຮັດໃຫ້ອັດຕາການນຳໃຊ້ ວິທີແກ້ໄຂດ້ານສຸຂະພາບ ເພີ່ມຂຶ້ນປະມານ 47%. ສິ່ງທີ່ເຮັດໄດ້ດີທີ່ສຸດໃນໄລຍະຍາວແມ່ນຫຍັງ? ວິທີແກ້ໄຂທີ່ສາມາດເຂົ້າກັບວິທີການເຮັດວຽກທີ່ແທ້ຈິງຂອງແພດ ແລະ ພະຍາບານ ແທນທີ່ຈະບັງຄັບໃຫ້ເຂົາເຈົ້າຕ້ອງປ່ຽນແປງວິທີເຮັດວຽກທັງໝົດຂອງຕົນເພື່ອໃຊ້ເຄື່ອງມືເທັກໂນໂລຊີໃໝ່. ເມື່ອໂຮງໝໍເຮັດສິ່ງນີ້ໄດ້ຖືກຕ້ອງ ພວກເຂົາຈະເຫັນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີຂຶ້ນທົ່ວທັງບໍລິສຸດ. ຜູ້ປ່ວຍໄດ້ຮັບການດູແລທີ່ປອດໄພຫຼາຍຂຶ້ນ, ບຸກຄະລາກອນບໍ່ເຄີຍເຄັ່ງຕຶງຈາກການຮຽນຮູ້ລະບົບທີ່ສັບສົນ, ແລະ ຄຸນນະພາບທັງໝົດຂອງການດູແລທາງການແພດກໍຍັງຄົງສູງຢູ່ ແທນທີ່ຈະຫຼຸດລົງຫຼັງຈາກການປະຕິບັດ.

ພາກ FAQ

AI ທີ່ອธິບາຍໄດ້ແມ່ນຫຍັງ?

AI ທີ່ສາມາດອະທິບາຍໄດ້ ໝາຍເຖິງ ລະບົບປັນຍາປະດິດທີ່ໃຫ້ຂໍ້ມູນເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບຂະບວນການຕັດສິນໃຈຂອງມັນ, ເພື່ອໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ເຂົ້າໃຈວ່າ ຜົນສະຫຼຸບນັ້ນຖືກສ້າງຂຶ້ນແນວໃດ

ລະບົບຄາດເດົາເຊື້ອເຂົ້າເລືອດຂອງ Mayo Clinic ຈະເຮັດວຽກແນວໃດ?

ລະບົບນີ້ຕິດຕາມປັດໄຈຕ່າງໆ ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບສະພາບຂອງຜູ້ປ່ວຍເພື່ອຄາດເດົາການເກີດເຊື້ອເຂົ້າເລືອດກ່ອນທີ່ອາການຈະເຫັນຊັດເຈນ, ເພື່ອໃຫ້ສາມາດແຈ້ງເຕືອນແລະແກ້ໄຂໄດ້ແຕ່ເນີ້ນ.

Middleware ທີ່ອີງໃສ່ FHIR ແມ່ນຫຍັງ?

Middleware ທີ່ອີງໃສ່ FHIR ເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນ 'ຜູ້ແປ' ສາກົນສຳລັບຂໍ້ມູນສຸຂະພາບຈາກອຸປະກອນການແພດຕ່າງໆ, ເພື່ອໃຫ້ສາມາດຕິດຕາມສະພາບຄລີນິກໃນເວລາຈິງ ແລະ ປັບປຸງຄວາມສາມາດໃນການເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງລະບົບຕ່າງໆ.

ການຮຽນຮູ້ແບບເຄືອຂ່າຍ (Federated Learning) ມີປະໂຫຍດຕໍ່ AI ໃນດ້ານສຸຂະພາບແນວໃດ?

ການຮຽນຮູ້ແບບເຄືອຂ່າຍ ໃຫ້ໂຮງໝໍສາມາດຝຶກຝົນແບບຈຸດສຸດທ້າຍ (locally) ຕໍ່ແບບຈຳລອງ AI, ເພື່ອຮັບປະກັນຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນ ແລະ ຄວາມສອດຄ່ອງຕາມຂໍ້ບັງຄັບ, ໃນເວລາດຽວກັນກໍເຮັດໃຫ້ອັລກົຣິດີມດີຂຶ້ນຢ່າງຮ່ວມມື.

ອຸປະສັກທີ່ເກີດບ່ອຍໆ ໃນການບັນຈຸແກ້ໄຂດ້ານສຸຂະພາບເຂົ້າໃນຂະບວນການເຮັດວຽກດ້ານຄລີນິກແມ່ນຫຍັງ?

ອຸປະສາກທີ່ສຳຄັນປະກອບດ້ວຍບັນຫາດ້ານອົງການເຊັ່ນ: ບຸກຄະລາກອນບໍ່ພຽງພໍ ແລະ ອຸປະສາກດ້ານເຕັກນິກເຊັ່ນ: ລະບົບບັນທຶກສຸຂະພາບອີເລັກໂຕຣນິກທີ່ບໍ່ສາມາດເຮັດວຽກຮ່ວມກັນໄດ້.