急诊 MD：CIO 如何利用 IT 来防止临床医生被数据淹没

快速阅读: 《医疗保健 IT 新闻》消息，哈马德·侯赛尼博士在HIMSS25上强调，医疗机构应利用实时数据和技术，改善患者从医院到后期急性护理的过渡，减少不必要的再次入院。他建议临床医生需获得易于阅读、可用和可操作的数据，并与同行交流以应对基于价值的护理扩展。侯赛尼还将讨论如何通过人工智能预测模型提高患者护理质量。

哈马德·侯赛尼博士是一位在不同急诊部门工作的急诊科医生，他明确表示，他经常被数据淹没——而这些数据中很少是当时有用的。他说，急诊科医生需要以易于阅读、可用和可操作的格式获得正确的数据。他还补充道，信息技术可以做到这一点。他在HIMSS25召开前接受我们采访时详细解释了这一观点。侯赛尼同时也是PointClickCare的首席医疗官，该公司是一家护理协作和基于价值的护理平台供应商，展位号是3454。此外，他将在题为“急诊科与后期急性护理合作：利用实时数据简化SNF转院”的教育会议上发言。该会议将于3月4日星期二下午12:45在威尼斯人酒店3层圣波罗3501室举行。他的共同演讲者是社区健康网络的首席转型官帕特里克·麦吉尔博士。

问：您在HIMSS25上想要传达给医院和卫生系统参会者的最重要信息是什么？

答：我们希望传达的主要信息是，医疗机构和医院能够在患者转至专业护理机构后继续提供高质量的护理，并帮助预防不必要的再次入院。后期急性护理管理技术让提供者和护理团队能够跟踪患者的后期急性护理旅程，并知道何时干预以防止不必要的再次入院。这种方法有助于实现无缝的护理过渡，改善了出院后的结果。根据社区健康网络和麦吉尔博士的经验，急诊科或其他医院单位的临床医生可以确定最佳的疗养院，并在患者出院后继续监测他们。历史上，转到后期急性护理设施的患者会收到一包关于其住院情况和护理需求的纸质表格。然后，医院的护理经理需要通过传真或电话进行沟通以获取患者更新，这既低效又往往无效。由于时间延迟和缺乏护理经理的可见性，可能会导致患者病情恶化直至需要救护车送回急诊科。然而，现在医院的护理经理可以借助实时数据和洞察力了解他们在社区疗养院中的患者情况，从而在健康危机发生前及时发现并采取措施。这种主动的出院策略可以预防昂贵且可避免的急诊科就诊和再次住院，这对财务表现有着直接影响，特别是在基于价值的护理模式下。

问：今年主导的几项重大技术是什么？为什么它们对当前的医疗保健至关重要？

答：目前，人工智能是医疗保健领域乃至几乎所有行业中最为突出的技术。人工智能驱动的医生笔记生成和其他类型的文档系统正变得越来越普遍，但许多提供者组织也在扩大其实施范围，包括支持患者结果预测。例如，机器学习类的人工智能可以预测在七天内最有可能再次入院的患者。这些算法是基于数百万疗养院居民的数据进行训练的，并不断更新以提高准确性。这些模型的表现优于金标准的人类预测LACE（一个常用来预测再入院的简单指数），提高了近30%。部分原因是人工智能模型可以考虑更多的患者特征，并在极短时间内计算出基于证据的风险评分。

问：您将向参加HIMSS25的CIO和其他IT领导者和员工提供哪些建议？

答：我的第一条建议是，他们不需要因为数据淹没他们的临床医生而感到压力重重——请不要相信只是发送更多数据对他们会有帮助。作为一名在不同急诊部门工作的急诊科医生，我可以证明，我经常被数据淹没，而其中很少是当时有用的。通过多个来源提供的数据量非常庞大，但在我们的临床过程中却无法使用。在急诊室内，我们需要正确的数据，以标准格式（易于阅读）呈现，在标准位置（易于使用），并且相关（可操作）。PointClickCare提供了这样的工具，可以将数据直接送到临床医生的床边。作为临床医生和医疗科技高管，我也建议他们与全国各地的提供者和支付方组织交流，基于价值的护理将在公共和私人健康保险公司中持续扩展。他们需要为此增长做好准备，因为我认为这是不可避免的。麦吉尔博士和我讨论的主题——从医院到后期急性护理的转院优化——解决了基于价值的护理的一个重要挑战：不同护理环境下的可见性。正如我们之前讨论的，当患者转移到疗养院或其他后期急性护理机构时，医院通常需要投入大量资源来监控该患者，因为他们没有共享相同的IT系统。即使在首选的后期急性护理合作伙伴中，患者也可能因医院未能更好地监控和与后期急性护理环境中的临床医生协作而再次入院。我敦促医院和卫生系统的领导，我们讨论的这个“黑洞”式的可见性问题不必存在于他们的社区中。他们可以识别患者病情恶化，防止不必要的再次入院，而不必过度负担他们的护理经理，并帮助患者缩短在后期急性护理设施的停留时间。

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