ハノイ保健省は、決議案72-NQ/TWを実施する上で、医療検診と治療データの相互連携を核心課題とし、大規模なデータベース構築を通じて、実験室検査データ、診断映像データの共有活用、全生涯サイクルにわたる電子健康記録の更新を推進しようとしています。
トゥクジャン総合病院の事例に基づいて、ドディントン病院長は、デジタル変換とは単にソフトウェアを変えたり書類作業を減らすのではなく、病院の運営方法を変え、待ち時間を短縮し、専門的な医療サービスの質を向上させ、何より重要なのは患者に役立つ情報を共有できるように信頼を構築すること。
ハノイの主要病院を長く管理してきた経験に基づいて、デジタル変換を効果的に実施する前に最大のボトルネックは何だと思いますか？
単に 言って 、デジタル移行以前の病院は、患者の待ち時間と情報の切断という2つの主要なボトルネックに直面しました。
時間的な観点からは、過去には患者が病院で受付と支払いから診察室に入るまで並んで待っていた。これらすべてのプロセスの各段階は、紙の書類と人の努力で行われました。
待ち時間が数時間ずつかかる場合もあります。手順を改善して待ち時間を数十分に短縮しようとしても、患者は依然として複数のドアを通過し、複数の窓口を通って、さまざまな種類の書類作業を行う必要があるため疲れています。
情報の観点からは、患者の過去の診療記録を照会しようとする医師は、医療記録保管所を検索する必要があります。これは、記録が保管され文書化されている方法によって異なります。
患者が診療記録をインポートすることを忘れたり、書類を紛失したりすることが多く、医師が患者の全体の病歴を把握することは困難です。長期入院患者の場合、以前の診療記録を複数回まとめるのに時間がかかり、時には不可能です。
印刷されたX線、CT、MRI画像は言うまでもありません。医師はこれらの画像を確認するために手動で検索し、患者は多くの文書を保管する必要があります。この方法は時間と労力がかかるだけでなく、後で検討する必要がある情報がない、不十分、またはまったく見つからない場合が発生し、専門的な医療サービスの質を低下させます。
デジタル移行の実施後、徳長総合病院の患者と医療スタッフは具体的にどのような変化を経験していますか？
– まず最初に申し上げるのは、時間がかなり「圧縮」されたということです。以前は待ち時間を数時間単位で、その後は数十分単位で測定していましたが、現在では一部のプロセスが分単位、さらには「作業」単位で測定されることもあります。
病院に到着する患者は、情報を繰り返し入力する必要はありません。以前に病院を訪問したことがある患者の場合、システムは患者コード、健康保険カード、個人識別コード、または顔認識によって患者を識別し、自動的に正しい診療所に案内します。
以下は、電子医療記録システムです。おかげで、デジタル移行後、医療と治療を受けたすべての患者情報をシステムからすばやく検索できます。
医師は数回のクリックで患者の病歴、処方箋、過去の治療コース、入院記録、以前の検査結果などを確認することができます。これにより、医師はもはや患者の記憶に頼って推測することなく正確で完全で最新のデータを利用できるようになり、医療の質を大幅に向上させます。
医療画像分野では、もはや以前のようにフィルムを無分別に引火しない。 X線、CT、MRIの結果はQRコードを介してシステムに保存されます。患者はスマートフォンで結果を確認でき、共有を通じて他の病院の医師にもアクセスできます。 1回のスキャンで複数回利用できます。これによりコストが削減され、不要な繰り返しスキャンが防止されます。
経営の観点から見ると、デジタル変換は病院をリアルタイムで「監視」することを可能にします。
毎日の検査件数、病床シェア、検査量、定性的指標はすべて自動的に集計されます。
以前は、総合企画部から多くの人材を投入して患者記録を手作業で検索し、Excelを利用して統計を作成しなければなりませんでした。しかし、今ではシステムを介してわずか数分でレポートを生成できるようになりました。従業員は、単にデータ入力や追加作業にのみ掛かるのではなく、分析と品質の向上に集中することができました。
病院で「デジタル化」が最大の影響を与えるいくつかの分野について詳しく説明しますか？
– これには慢性疾患管理と入札プロセスが含まれます。
慢性疾患の場合、以前は管理プログラムに参加しているすべての患者にリソースを分散させる必要がありました。例えば、高血圧症または糖尿病患者1,000人の両方にほぼ同量の治療が与えられました。このアプローチは労働集約的でしたが、効果は最適化されませんでした。
デジタルデータを活用すると、患者を非常に明確に分類できます。システムによると、患者の80〜90％は病気がよく管理されており、管理目標を達成できなかった場合は10〜20％に過ぎません。
したがって、病院は人口全体に資源を分散させるのではなく、10〜20％のグループに熟練した医師を配置し、綿密な監視措置を実施することに集中します。これは資源を節約し、治療の質を改善し、合併症を減らします。
薬物の使用に関しては、これらのデータにより、薬物製剤をより合理的に調整することができる。安定した状態で明確な治療計画を持つ患者には適切で費用対効果の高い薬物グループを使用することができます。
このように薬品の供給が適切に行われるので、治療効果を阻害し得る薬剤の分散を防止することができる。
入札の過程で、入札評価作業は、以前は「膨大な量の仕事」でした。何千もの医薬品と消耗品、何百もの企業が参加し、各入札書類は厚い紙の束に達しました。担当者はすべての基準を比較し、すべての項目をクロスチェックし、エラーを最小限に抑えるために他の人が再確認する必要がありました。
すべての記録がデジタル化されるにつれて、病院自身のチームと技術パートナーによって開発されたAIアルゴリズムは、事前設定された基準に従って記録を分析およびフィルタリングします。
このシステムは、約10分でランク付けし、改善が必要な部分を強調表示する完全なレポートを生成します。人が完全に置き換えられるのではなく、「手作業」から「機械検査」に切り替えられるのです。
重要なのは、これらすべてのAIツールが特定のタスクのために「訓練」されており、規制と手順に厳密に従うことです。これにより、主観的な誤差が大幅に削減され、透明性が向上し、処理時間が大幅に短縮されます。
ハノイで医療データ交換システムを構築する状況を考えると、病院がそれぞれの方法に固執するのではなく、お互いのデータを信頼して真に活用するために最も重要な要素は何だと思いますか？
私は、標準、データ品質、信頼という3つの重要な要素があると思います。
何よりも重要なのは標準です。保健福祉省と関連当局は、データ、フォーマット、および接続性に関する共通の基準を発表しました。病院は、データが互いに「コミュニケーション」できるように、これらの規格に準拠する必要があります。
ハノイでは、保健省と保健局が以前に開発したプラットフォームに基づいてデータ相互運用性を実装しています。収入病院は、パイロットプログラムに参加する病院の1つで、最初は7つの部門で始まり、現在では地域内の数十の施設に相互運用性が拡大しました。
以下はデータ品質です。データは「正確、完全、クリーン、アクティブ」でなければなりません。これらの基準が満たされていない場合、データ相互運用性は実質的な価値を提供しないであろう。
まず、データは正確でなければなりません。つまり、医療検査、テスト、診断に関する情報は、最初のデータ入力段階から正確でなければなりません。データが正しくない場合は、どんなに接続されていても使用できません。
第二に、データが十分でなければなりません。医療分野では、患者の病歴は非常に重要です。病歴、検査結果、治療経過などのデータが不完全な場合、上位病院や他の医療機関の医師はそのデータに基づいて専門的な決定を下すことはできません。
第三に、データはきれいでなければなりません。つまり、標準化されており、重複やエラーがあってはなりません。各機関がデータを入力する方法が異なり、1人の患者に対して複数の異なる記録がある場合、データ共有は無意味になるだけでなく、専門的な仕事にも大きな困難をもたらす可能性があります。
データはリアルタイムで、つまり定期的かつ継続的に更新する必要があります。一部の検査結果は、特定の期間のみ有効です。データが適切に更新されない場合、医師は患者の安全を確保するために再検査を指示する必要があります。
なお、申し上げたいのは、国際医療観光や国際保険データの相互運用性を発展させるためには、データ標準を国際的に相互接続しなければならないことです。
現在、保健福祉省はデータの共通基準を確立しています。問題は、各機関がこの規格に厳密に従う必要があることです。データが正確、完全、洗練され、関連性がある場合にのみ、病院はお互いの結果を信頼して活用できます。それ以外の場合、技術的な相互運用性が確保されていても、医師は依然として疑問を抱き、最終的に過去の慣行に戻ります。
医療検査と治療の質を向上させるために、医療機関間の医療データを連携させる課題の緊急性をどのように評価しますか？
実際に データ相互接続の前に、医療システムは「各病院が知っている」方法で運営されていました。中央政府、市政府、区、郡政府（過去には）レベルの保健所だけでなく、個人の病院まで、これらの施設は患者データを共有する共通のプラットフォームがなく、事実上情報「島」のように運営されています。
最も明白な結果は、患者が診療を受けたり、医療機関を移すたびに、複数の検査と撮影を繰り返す必要があることです。これは費用の増加と治療期間の延長をもたらすだけでなく、多くの場合、専門的な意思決定の遅延につながり、患者の健康に直接影響を与えます。
経営的観点から見ると、相互接続性の欠如は、病気、疫学、薬物使用、および医療費に関するデータの統計的収集および集計が依然として個々の部門の手動報告に主に依存していることを意味します。
このアプローチは、誤差、不一致、特に遅延のリスクを伴う。リアルタイムのデータがなければ、当局は特に感染症や保健災害などの緊急事態で政策を分析、予測、計画することが困難になります。
さらに、医療検査と治療のプロセスの管理手順が面倒になった。患者は、登録、診療費の支払い、検診待ち、診療と移動、結果の通知など、いくつかの段階を経なければなりません。このプロセスは疲れて時間がかかるだけでなく、医療サービスの利用経験を大幅に妨げます。
その結果、患者は行政記録、以前の検査の結果、以前の診療で受けた処方箋など、数多くの書類を依然として直接保管して持ち運ぶ必要があります。
これにより、患者は受動的な立場に置かれ、医療システムとの連携が不足し、自分の健康に関する包括的で体系的で持続的な情報にアクセスすることが困難になります。
システムがうまく統合されると、最初に人々に利点があります。厚い書類の束を持ち歩く必要もなく、新たに行った臨床検査結果を繰り返し撮影する必要もなくなります。
上部医療機関の医師は、必要な基準を満たしている場合は、下部医療機関で撮影されたCT、MRI、およびその他の検査結果をすぐに確認できます。有効期間が短い検査（数日または数週間）の場合、医師は患者の現在の状態を考慮して見直します。これは、医療サービスの質を維持しながら社会全体のコストを大幅に削減する効果をもたらす。
デジタル変換には、人材と財政の両方にかなりの投資が必要です。徳長総合病院はこれらの資源をどのように準備しましたか？
– 人的資源の面で幸いにも、病院にはかなり強力な内部ITチームがあり、経営陣の関心のおかげでAIとデジタル変換チームが早くから構成されました。
しかし、内部リソースだけでは十分ではありません。私たちは国内の技術企業と積極的に協力しており、海外の専門家や企業を招待して知識を共有することもあります。真のデジタル変換には、医療専門知識と技術能力の組み合わせが不可欠だと思います。
これらの基盤の上に、病院は人工知能とデジタル変換革新クラブを設立しました。当初、クラブはこのように早く多くの会員を獲得するとは予想していませんでしたが、現在は医師、看護師、部署職員、ITエンジニア、そして複数の協力企業代表を含む160人を超える会員を持っています。
クラブは定期的な会議を開催し、各会議で会員は各部門で実施されている計画と解決策を発表して共有します。一部の部門は静かに優れた実験室化学物質管理システムを開発し、別の部門は非常に効果的な内部品質レポートを作成していますが、以前はこれらのシステムは特定の部門内でのみ「優れた」レベルにとどまっていました。
クラブに導入されたモデルをスクリーニング、改善、および拡張して病院全体に適用します。病院レベルで最も効果的なモデルは、一次医療施設に移転されます。
現在、徳長病院は14面と行政区域のデジタル転換を支援しています。自社開発したソフトウェアを無料で共有し、技術サポートとトレーニングを提供します。これは、病院が単に病院自体のためではなく、医療システムと地域社会に貢献する方法です。
財政面で言うと、先に述べたように、政府の法令に従って、情報技術とデジタル変換のコストは現在、医療サービスの価格構造に含まれています。
徳長総合病院は長い間自律的な運営機関であったため、能動的な経営をする機会が多くありました。しかし、資金が多いからといって、すべて良いわけではありません。投資が間違っているか、購入が無分別に行われると、無駄が発生する可能性が非常に高くなります。
したがって、当社は技術ソリューションを提案するチームに、常にそのソリューションの効率性、スケーラビリティ、およびデータシステム全体との統合の可能性を慎重に検討する必要があります。
デジタル変換とデータの相互運用性についての話に加えて、徳長総合病院は近い将来に病院モデルをどのように「革新」しているのでしょうか。
– 全体的な傾向はスマート病院に向かっていますが、私たちは「スマート」を単に機械やソフトウェアがたくさんある場所にだけ理解したくありません。徳長にとってスマート病院とは、何よりも患者が便利さ、安全性、治療の効果を確実に感じることができる場所でなければならず、その裏にはデータと支援技術からなるシステム全体が必要です。
病院では、患者中心のプロセスに人工知能を適用する範囲を継続的に拡大しています。たとえば、スマートスタンバイシステムは、患者の流れを効率的に管理し、特定のゾーンの混雑を減らすのに役立ちます。
診断画像分野では、X線および胸部CTスキャンの読み取りをサポートし、地域社会の獲得肺炎や疑わしい病変を早期に発見するために、いくつかのAIソフトウェアプログラムを使用しています。臨床検査の分野では、AIは異常の兆候をスクリーニングし、早期警告を提供するのに役立ちます。
病理学では、人工知能は検体スライドの疑わしい領域を提示し、医師がより綿密な検査が必要な部分に集中するのを助けます。
しかし、私たちが特に集中している一つの方向がありますが、それはまさに一次医療機関と連携してスマート医療ネットワークを構築することです。
前に述べたように、私たちは14の側面と同等に技術ソリューションとデータ管理モデルを移転しています。綿の保健所が慢性疾患を効果的に管理し、健康記録を維持し、上位病院と連携できるようになれば、住民は居住地からすぐに恩恵を受けることができるでしょう。
将来的には、個人識別番号、電子健康記録、医療データシステムの同期により、人々が紙の束を持っているのではなく、自分の「デジタル医療記録」を持ち運び、どこでも健康診断を受けることができることを願っています。
当時、スマート病院は単にスクリーンの多い建物ではなく、データが安全かつ効率的に使用され、患者に本当に役立つエコシステムでした。
会話を共有していただきありがとうございます！
ソース：
#そして医療記録が紙の山に積み重ねられ医師と患者の両方に困難をもたらす状況もあります