よりスマートな病院を実現するアイデアがいっぱい：E-HEALTH-COM

救急治療室からコーディングサポート、イベント予測まで、データを構造化して準備している病院だけがデータをインテリジェントに扱うことができます。

「病院の経営がうまくいっていないことがわかります。」 レン・クリニクム AG の元 CEO で、現在はヘッセン病院協会 (HKG) の会長であるクリスチャン・ヘフトベルガー氏が、ドイツの病院情勢の現在の数字を見ると、状況は改善されません。気分。ドイツ病院協会の2023年12月の病院バロメーターによると、病院の78％が2023年の年間赤字を予想していた。前年は44％だった。 2024年春の調査では、2024年に赤字になると予想している人の割合はさらに高く、82％となっている。最終的に実際にどれくらいの数になるかはまだ分からないが、「5病院中4病院が赤字を予想するなら、それは組織的な問題だ」と、コンサルティング会社デジタル・アバンギャルドの第18回臨海会議でホフトバーガー氏は述べた。ハイリゲンダム。

将来への投資として考え抜かれたデータ戦略

システム上の問題かどうかに関係なく、病院はこの問題に対処しながら、施設全体の数が現在よりも減少する可能性がある将来にも備えなければなりません。このような状況で個々の病院は何ができるでしょうか？効率的である必要がありますが、変化に迅速に対応できるように柔軟性と透明性も必要です。

機関の有効性と機敏性を向上させる中心的なリソースは、システム全体で標準化された方法でデータを利用できるようにするデジタル プラットフォームです。データ アクセスが保証され、機能するデータ ガバナンスが確立されている場合にのみ、アルゴリズムと AI ツールを使用して物流、医療、またはビジネス上の問題をサポートできます。

データ プラットフォームのおかげでコーディングが改善される

ディリンゲン – ヴェルティンゲン地区の診療所は、経営管理の世界の一例です。 「当院はドイツで最初に臨床データリポジトリを導入した病院の一つです」とデジタル化およびIT部門責任者のティムール・カヤ氏は語った。 「私たちの目標は、CDR を基盤として使用して、関係者全員がデータを利用できるようにすることです。最終的には、これを、新しいアプリケーションを迅速かつコスト効率よく開発できる、一種の健康データ バックエンドとして捉えています。」

概念実証の一環として実装されたそのようなアプリケーションの 1 つは、ケース付きコーディングです。この目的のために、データは CDR で構造化された方法で利用可能になり、テキスト マイニングと機械学習プラットフォームを使用して分析されます。これに基づいて、コーディング専門家は、使用できるが必須ではない ICD-10 コードが提案されます。さらに、退院および入院の診断の構造化された記録が実装されました。

AIのおかげで腎臓へのダメージが軽減される

このプロジェクトの成果は「比較的良好です」とカヤ氏は言います。このプロジェクトは、CDR が実用的な目的だけでなく、経済的および管理的な用途にも構造化データを提供できることを示しています。具体的には、ICD コードの 81 パーセントは、コーディングの専門家が行うのと同じ方法でアプリケーションによって提案されました。 「これをやみくもに使用することはできません。手動コーディングの差分がまだあります。 CDR はコーディング システムを置き換えるものではありませんが、作業を大幅に容易にすることができます」と Kaya 氏は結論付けています。

Charité Berlin が社内の Health Data Platform に実装したプロジェクトは、より医学指向のもので、患者が急性腎不全に罹患しているか、または急性腎不全を発症するリスクがある場合を検出するシンプルなアルゴリズムです。これらのアプリケーションのおかげで、シャリテでは現在、毎年約 50 件の腎臓損傷が防止されていると、シャリテのデジタル変革責任者ピーター ゴッケ氏は述べています。ゴッケ氏は、透析によってお金が儲かる可能性があるため、これは管理にとってかなり悪いニュースであると述べ、「何よりも、このようなアプリケーションをさらに使用したい場合は、インセンティブシステムも変更する必要があることを示しています。」と述べています。

緊急治療室における AI 支援のリソースプランニング

物流の方向では、アシャッフェンブルク私立医療センターの Arash Moghaddam 氏と Aixioom Software Solutions の Stefan Herbst 氏が発表した、緊急治療室における AI 支援のリソース プランニングのアプリケーションが物流の方向に進んでいます。ヴュルツブルク大学病院で開発されたこのソフトウェアの目的は、緊急治療室自体だけでなく、待機的処置中にも、スタッフと資材の要件をより適切に計画するために、患者の流れを最適に予測することです。

このアプリケーションでは、大量の病院データも利用可能になり、評価されます。しかし、それだけではありません。天気、祝日、現在の交通状況、地域の競争状況に関する情報など、他の多くの影響要因もモデルに組み込まれています。 「多くの人は、古典的な統計を使用してすでにそのような予測を行っていると言っています。しかし、今日ではそれだけでは十分ではありません」とハーブスト氏は言います。同社は他の多くの業界でも同様のシミュレーションを行っています。