AAAA (4 つの A) – ヘルスケア ブログ

ジェイコブ・リーダー著

私はこれをまだブログに書いていませんが、自分でも頻繁にこのことについて説明しているので、ちょっと驚いています。
概要から始めましょう。私たちはライフサイクルというレンズを通して健康情報を見ることができます。

医療情報テクノロジーの約束は、理想的には私たちがサービスを提供する人々の最適な健康を達成することを私たちに支援することです。

HITECH Act の始まりのコンセプトは「採用、接続、改善」でした。

これらが有意義な使用インセンティブ プログラムの 3 つの柱でした。

採用する 私たちができるようにするテクノロジー 接続する システム、したがって 改善する 健康。

シンプルですよね？

数年後、次のように主張できるかもしれません。 採択 そしてさらに 繋がり （ほとんど）達成されました。

しかし、測定と健康の間の架け橋 改善 これは、私たちが利用できる現在のツールで簡単に横断できるものではありません。

なぜ？

技術的ソリューションの多く、特に ダッシュボード、パズルの最も重要なピースが欠けています。彼らは私たちを近づけましたが、その後ボールを落としてしまいました。

そこでこの「シンプルな「AAAA」モデル」が役に立ちます。

医療においてデータと情報が本当に価値のあるものになるためには、データと情報が完全なサイクルを完了する必要があります。

ただ集めて展示するだけでは不十分です。 4 つの重要な手順があります。

1. 取得する。ここで生のデータと情報が収集されます。 EHR エントリ、デバイスの測定値、患者から報告された結果…システムに流入するあらゆる情報。 区別していることに注意してください データ (物理世界の変換表現: 血圧、CBC、MRI の DICOM 表現、実際に服用した薬) 情報 (診断、考え、症状、問題リスト、処方された薬) データは確実に真実であり、情報は真実であるため、 おそらく 真実ですが、おそらく不正確です。データは情報よりもはるかに優れた入力であるため、これら 2 種類の入力を適切に比較検討する必要があります。 (AI モデルにとってもデータが好ましい入力であるというベクトルに行きたくなる誘惑には抵抗します。おそらくそれは別の投稿になるでしょう。)

2. 集計。このデータと情報を取得したら、まとめて正規化し、クリーンアップする必要があります。これは、異種のデータ ソースが同じ言語を話せるようにし、統合されたリポジトリを作成して、数十、数百のデータセットではなく 1 つのデータセットについて質問できるようにすることです。

3. 分析する。これで、それを理解できるようになりました。ここで、臨床意思決定支援 (CDS) が具体化され始めます。傾向を特定し、異常にフラグを立て、リスクを予測し、介入の機会を強調する方法です。分析フェーズは、現在のソリューションのほとんどが終了する段階です。ダッシュボード、アラート、レポート…それらはすべて、スパゲッティのボウルのように、アドバイスを人間の膝の上に投げ込み、すべてを整理して何をすべきかを判断します。

確かに…パターンを確認し、母集団を理解し、改善すべき領域を特定することができます…すべて良いことです。医療情報テクノロジーが成熟したことは、集計、正規化、高度な分析がこれまでよりもはるかにアクセスしやすく、堅牢になったことを意味します。各ステップを処理するために数十の特殊なポイント ソリューションはもう必要ありません。最新のプラットフォームではすべてを統合できます。これはいいですね – しかし十分ではありません

ダッシュボードや分析レポートは、どんなに洗練されていても、最終的には受動的なものです。それは真実を示しますが、そうではありません する それについては何でも。

活動。ここがゴムと道路が接する部分です。それは洞察を具体的な介入に変換することです。 次に何が起こるべきか（あるいは起こらないべきか）？

患者が再入院のリスクが高いと知っても、その知識が特定の追跡調査プロトコル、ソーシャルワーク相談、または調整された退院計画のきっかけにならないのであれば、何の役に立つでしょうか?システムが実際の変更を促進したり、臨床医に即時にフィードバックを提供したり、オーダーセットを調整したりすることができない場合、処方パターンを特定することに何の意味があるのでしょうか?

私たちはこのギャップを埋めるために人間の介入に頼ってきました。臨床医はレポートで傾向を確認し、手動で変更を開始する場合があります。スクリーニングの必要性を認識し、注文します…（1 つずつ）。

とても悲しい。

医療 IT の真の力は、特にこれまで見てきた進歩により、次のようなものにあります。 このループを閉じる。データを取得、集計、分析するだけでなく、 次善の行動を促進する、サービスを提供する人にとって何が最善であるかを優先し、そして（もちろん） 誰が このガイダンスを受け取るべきでしょうか?

潜在的な問題にフラグを立てるだけでなく、次のことも行うシステムを想像してみてください。

* パーソナライズされた患者教育文書を自動的に生成します。

* ワンクリックで最新の投薬オーダー (または一連のオーダー) を提案します。

* 適切な専門家とのフォローアップの予定を立てます。

* 介入するためにケア コーディネーターに通知をプッシュします。

これは人間の判断を取り除くということではありません。それはそれに力を与えることです。正しいことを最も簡単に行うことです。

このサイクルの利点は、その反復性です。

私たちがとる行動は新しいデータと情報を生成し、「獲得」フェーズにフィードバックされ、継続的に理解を磨き、介入を改善することができます。そして、これら 4 つのステップをより速く、より頻繁に繰り返すことができればできるほど、医療チームの対応力、効率性、患者中心性が高まります。

次回、新しい医療 IT ソリューションを評価するときは、このシステムがどのように役立つかという重要な質問をしてください。 活動?

ジェイコブ・ライダー医師は家庭医で、以前はASTP/ONCの国家コーディネーター代理、AllscriptsとAlbany Medical CenterのCMIO、Alliance for Better HealthのCEOを務め、現在はエンジェル投資、アドバイス、ピックルボールを行っています。彼の時々の考えについては、次のサイトをご覧ください。 http://www.docnotes.net これは THCB よりも古い数少ないブログの 1 つです！