電子医療記録の導入の急増により、患者と医師の受信箱メッセージが大幅に増加しており、この傾向は新型コロナウイルス感染症のパンデミックによってさらに増幅されました。
このデジタル通信の増加は医療システムに大きな課題をもたらしており、増大する臨床負担を管理するために一部の企業が変更を導入するよう促しています。
JAMA Network Open に掲載された最近の研究では、 患者と医師の電子通信の複雑さ 大規模な統合医療システム内で。
Kaiser Permanente North California (KPNC) で実施されたこの研究は、患者メッセージの処理効率を向上させることを目的として、メッセージの内容と変動性を理解することに焦点を当てました。 研究チームは、2023年4月から8月の間に交換された400万件以上の患者メッセージを分析し、メッセージルーティングを合理化し、医師のワークフローを最適化するように設計されたKPNCのデスクトップ医療プログラムを通じて処理された。
レポートによると、メッセージの 4 分の 3 (77%) 以上に、薬、皮膚の状態、添付ファイル付きメッセージ、緊急コンテンツなどの一般的なカテゴリのラベルが少なくとも 1 つ付いていることが明らかになりました。 メッセージの 3 分の 1 近くに複数のラベルが含まれており、患者からの問い合わせの複雑さと多様性を示しています。
この調査では、メッセージ カテゴリの大きなばらつきも強調されており、一部のトピックは一貫したパターンを示していますが、他のトピックは急激な変動を示しています。 たとえば、規制物質や医薬品関連のメッセージは変動性が低いことが示されましたが、インフルエンザ ワクチンや新型コロナウイルス感染症ワクチンなどのトピックは変動性が高いことが示されました。
報告書では、デスクトップ医療プログラムの 1 つの側面として、メッセージ内容のリアルタイム分析があり、これにより緊急状態の特定と迅速な地域審査が可能になったと指摘しています。 この積極的なアプローチにより、緊急を要する可能性のある問題の臨床評価までの時間を短縮することができました。
「結果は、患者のメッセージを分類するための医療システム全体のアプローチと、明確に定義された地域のワークフローを組み合わせることで、タイムリーな対応を改善し、医師の受信箱の量を大幅に削減できることを示唆している」と報告書は述べている。
このプログラムは 150 万件を超える患者メッセージの解決に成功したにもかかわらず、研究では、単一の医療システムに焦点を当てていることや、新しい言語モデルが除外されていることなどの限界が認められました。
研究者らは、複数のトピックを含むメッセージに対処し、コンテンツのラベル付けと応答を改善するには、将来の機能強化が必要であると指摘しました。
より大きなトレンド
医療システムと医療提供者は、より良い治療を行うためのさまざまなソリューションを検討しています。 臨床文書と EHR 統合を管理する 彼らは燃え尽き症候群と闘い、人員不足に対処している。 今月初め、Rush は医師の燃え尽き症候群に取り組むために、臨床医向けの音声アシスタントを開発する Suki AI と提携しました。
医療システムは、Epic との双方向統合を通じて 30 の専門分野のワークフロー全体で Suki のプラットフォームを試用しており、臨床文書作成に費やす時間の 72% 削減を達成することを目指しています。
一方、ジョンズ・ホプキンス大学は、 エピック チャートの要約における AI の進歩 AI 対応の患者ポータルで成功を収め、アンビエント スクライビングで有望な結果が得られました。
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