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EHR Data Models | अगली पीढ़ी के ईएचआर डेटा मॉडल का निर्माण

29 मार्च 2022 - पारुल सैनी, वेबमेडी टीम


रोगी देखभाल आज अलग है, और अधिकांश सहयोगी यह नहीं जानते हैं कि वे वास्तविक समय में एक रोगी के लिए क्या कर रहे हैं। रोगी की संपूर्ण देखभाल टीम (प्रदाताओं, भुगतानकर्ताओं, परिवार के सदस्यों, आदि) पर नज़र रखने के साथ-साथ उनकी इलेक्ट्रॉनिक गतिविधियों का समन्वय और एकीकरण करना सफल ईएचआर को आसानी से संभालने की आवश्यकता होगी क्योंकि वे पूर्वव्यापी दस्तावेज़ीकरण से आधुनिक रोगी सहयोग प्लेटफॉर्म पर जाते हैं। आज की स्थिति में, EHR ऐप्स आमतौर पर "कानूनी संस्थाओं" (उदाहरण के लिए, एक अस्पताल या अस्पताल प्रणाली या एक अभ्यास) तक ही सीमित हैं। एकीकृत और समन्वित स्वास्थ्य देखभाल प्रदान करने के लिए, ईएचआर सिस्टम को बाहरी सीमाओं तक खुद को खोलना चाहिए, लेकिन कुछ ने ऐसा किया है।

यह समझ की कमी के कारण है कि कल के साझा बचत कार्यक्रम, कैपिटेटेड भुगतान मॉडल, एसीओ, और पीसीएचएम को गुणवत्ता मीट्रिक माप के समन्वय और मात्रा की आवश्यकता होगी जो स्थापित करना, कार्यान्वित करना और सुरक्षित करना मुश्किल है। भविष्य के ईएचआर को गतिशील आर्थिक मॉडल के साथ व्यापक देखभाल समन्वय प्लेटफॉर्म के रूप में देखा जाना चाहिए जो विशेष रूप से कानूनी सीमाओं के संदर्भ में अस्थिरता और लचीलेपन के एक महत्वपूर्ण सौदे को संभाल सकता है। बहु-संगठनात्मक साझेदारी और उपयोगकर्ता समुदायों की अनिश्चितता के साथ काम करते समय, एप्लिकेशन डिज़ाइन और डेटा मॉडल को अधिक तरल प्रक्रियाओं को सक्षम करना चाहिए जो नए खिलाड़ियों की मांगों के आधार पर दैनिक या साप्ताहिक बदल सकते हैं।

हेल्थकेयर आईटी एप्लिकेशन डेवलपमेंट कम्युनिटी के अनुसार, डेटा मॉडलिंग केवल एक तकनीकी अभ्यास नहीं है, जो खराब डिजाइनों की ओर जाता है जो अगली पीढ़ी के बिजनेस मॉडल को नहीं अपनाते हैं। एक टेबल के चारों ओर बैठे इंजीनियरों और अन्य नर्ड का एक समूह डेटा मॉडल को परिभाषित नहीं कर सकता है। डेटा के सभी अनुप्रयोगों, डेटा में शामिल संबंधों और विशेषताओं को समझना, और सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि डेटा प्रबंधन रणनीति कैसे बढ़ेगी और भविष्य में कैसे बदलेगी, ये सभी डेटा मॉडलिंग का हिस्सा हैं। जब अधिकांश सिस्टम डिज़ाइन किए जाते हैं, तो अंतिम भाग (डेटाबेस एक्स्टेंसिबिलिटी) को अक्सर अनदेखा कर दिया जाता है। इन सबके लिए अंतिम-उपयोगकर्ताओं, हितधारकों और अन्य गैर-तकनीकी व्यक्तियों के साथ सीधे संपर्क की आवश्यकता होती है। बहुत बार, डेटाबेस को एक फाइलिंग कैबिनेट की तरह माना जाता है: बस आपको जो कुछ भी चाहिए उसे वहां फेंक दें और बाद में संगठन से निपटें। एसीओ और पीसीएमएच की उभरती दुनिया में इसकी कल्पना नहीं की जा सकती।

अगली पीढ़ी के ईएचआर डेटा मॉडल में आवश्यक गुण

  • अनुकूलनीय रोगी संचालित "व्यक्तिगत" मॉडल। वर्तमान और एक्स्टेंसिबल जानकारी मॉडल रोगी (खरीदार), डॉक्टर, नर्स, स्टाफ, ओवरसियर, संपर्क, बीमा अनुबंध धारकों, और संबंधित जानकारी को व्यक्ति रिकॉर्ड के रूप में आधार बनाती है। प्रत्येक प्रकार के व्यक्ति के लिए एक अलग तालिका रखने के बजाय (उदाहरण के लिए, एक रोगी बनाम डॉक्टर के लिए एक वैकल्पिक तालिका), आपको अलग-अलग व्यक्तिगत प्रकारों को एक अकेले विरासत योग्य और संबंधित तालिका में दिखाने का प्रयास करना चाहिए।
  • इसी तरह, संगठनों के पास लचीले बहु-सुविधा वाले "संगठन" मॉडल होने चाहिए। सुविधाओं, किरायेदारों, अस्पतालों, बीमा प्रदाताओं, विभागों, क्लीनिकों, प्रशासन और संबंधित डेटा को किसी संगठन में व्यवस्थित किया जाना चाहिए। कोई भी इकाई जो एक व्यक्ति नहीं है, संभवतः संगठन रिकॉर्ड प्रकार श्रेणी में आती है। इसलिए, उपयुक्त विशेषताओं वाली एकल तालिका को करना चाहिए।
  • कई कानूनी संस्थाओं में काम करते समय रोगी की पहचान और डी-डुप्लीकेशन का समर्थन किया जाता है। कोई एकल पहचानकर्ता नहीं होगा जो एक बहु-इकाई कानूनी ढांचे में सभी प्रणालियों को नियंत्रित करता है। कई प्रकार की मैपिंग हैं जिनका उपयोग किसी भी इकाई के लिए किया जा सकता है, आंतरिक स्थिरता के लिए प्राथमिक कुंजी से लेकर कई बाहरी पहचानकर्ताओं तक। एक व्यक्ति के रिकॉर्ड पहचान मूल्यों के एक सेट को समायोजित करने में सक्षम होना चाहिए जिसका उपयोग कई प्रणालियों को एकीकृत करते समय आईडी लुकअप और डुप्लीकेशन आवश्यकताओं दोनों के लिए किया जा सकता है।
  • PHI को नैदानिक और लेन-देन संबंधी विशेषताओं से अलग करना। एक अच्छा डिज़ाइन PHI डेटा को एक डेटाबेस (उचित सुरक्षा के साथ कॉन्फ़िगर किया गया) में स्थानांतरित करना और दूसरे में नैदानिक, व्यवसाय और अन्य विशेषताओं को रखना है।
  • बहु-भूमिका समर्थन। डेटाबेस में प्रत्येक इकाई, जैसे कोई व्यक्ति या संगठन, एक साथ कई भूमिकाओं का समर्थन करने में सक्षम होना चाहिए।
  • इकाई विशेषताओं का दीर्घकालिक भंडारण और प्रबंधन (संशोधन नियंत्रण)। डेटा लंबे समय तक संग्रहीत होने के बाद परिवर्तन के अधीन है। एक एक्स्टेंसिबल डेटाबेस डेटा के दीर्घकालिक संग्रह और संरचना के परिवर्तन प्रबंधन के साथ-साथ डेटा के संशोधन नियंत्रण की अनुमति देता है।
  • एक ही डेटाबेस में कई उपयोगकर्ताओं और उपकरणों का समर्थन। हमेशा मान लें कि डेटाबेस बनाते समय कई एप्लिकेशन एक ही डेटाबेस में लिखेंगे। इसलिए, आपको इस बात पर नज़र रखनी चाहिए कि किस एप्लिकेशन ने रिकॉर्ड लिखा या बदला, साथ ही किस डिवाइस ने ऐसा किया।

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