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नैदानिक निर्णय समर्थन प्रणाली से आप क्या समझते हैं ?

दिसंबर 10, 2019 - पारुल सैनी, वेबमेडी टीम


क्लिनिकल डिसीजन सपोर्ट सिस्टम (सीडीएसएस) एक प्रकार का सॉफ्टवेयर सिस्टम है जो मरीज के डेटा का विश्लेषण करके एक चिकित्सक को निर्णय लेने में मदद करता है।

क्लिनिकल डिसीजन सपोर्ट सिस्टम एक स्टैंडअलोन प्रोग्राम हो सकता है या इसे किसी भी इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रिकॉर्ड के हिस्से के रूप में प्रदर्शित किया जा सकता है। यह एक स्वास्थ्य सूचना प्रौद्योगिकी है जो नैदानिक निर्णय प्रणाली का समर्थन करती है।

नैदानिक निर्णय प्रणाली (सीडीएस) तेजी से चिकित्सकों के लिए अग्रणी उपकरण बन रही है क्योंकि डेटा की मात्रा बढ़ रही है और मूल्य-आधारित स्वास्थ्य देखभाल प्रदान करने की जिम्मेदारी भी बढ़ रही है।

नैदानिक निर्णय समर्थन स्वास्थ्य देखभाल के लिए उचित समय पर बुद्धिमानी से फ़िल्टर किए गए व्यक्ति-विशिष्ट जानकारी प्रदान करता है।

सीडीएस में स्वास्थ्य सेवा में निर्णय लेने को उन्नत करने के लिए कई प्रकार के उपकरण होते हैं। इन उपकरणों में कम्प्यूटरीकृत अलर्ट, रोगियों और चिकित्सकों के लिए अनुस्मारक, केंद्रित रोगी रिपोर्ट और डिस्चार्ज सारांश, टेम्पलेट हैं। क्लिनिकल डिसीजन सपोर्ट सिस्टम विभिन्न तरीकों से डिजाइन किए गए हैं। उनमें से कुछ केवल मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं जबकि अन्य के पास सटीक ज्ञान का आधार होता है जो रोगियों के लिए ट्रेंड डेटा या अन्य चिकित्सा डेटा का विश्लेषण करके अलग तरह से काम करता है।

सीडीएसएस का उद्देश्य

सीडीएस का मुख्य उद्देश्य स्वास्थ्य देखभाल में सहायता करना, रोगी डेटा के विश्लेषण को सक्षम करना और निदान तैयार करने में सहायता के लिए उस जानकारी का उपयोग करना है। एक सीडीएसएस चिकित्सकों और प्राथमिक स्वास्थ्य देखभाल को उनके रोगियों को प्रदान की जाने वाली देखभाल की गुणवत्ता में सुधार के लिए जानकारी प्रदान करता है। एक सीडीडीएस उपकरण अनुस्मारक, अलर्ट प्रदान करता है, देखभाल की सिफारिश करता है। सीडीडीएस का उपयोग करके आप अपनी स्वास्थ्य देखभाल लागत कम कर सकते हैं और दक्षता में सुधार कर सकते हैं।

सीडीएस के कई महत्वपूर्ण लाभ हैं:

CDS सही समय पर सही जानकारी यानी साक्ष्य-आधारित सही लोगों (रोगियों सहित पूरी स्वास्थ्य देखभाल टीम) को सही समय पर पेशेंट पोर्टल्स, EHR, मोबाइल डिवाइसेस जैसे बेहतर निर्णय लेने और कार्रवाई के लिए प्रदान करता है।

सीडीएसएस अनावश्यक परीक्षणों को त्यागकर स्वास्थ्य सेवा में सुधार करता है, रोगी की सुरक्षा को बढ़ावा देता है और खतरनाक जटिलताओं से बचा जाता है।

सीडीएसएस देखभाल की गुणवत्ता और स्वास्थ्य परिणामों को बढ़ाने, दक्षता में सुधार, लागत कम करने, रोगियों और चिकित्सकों की संतुष्टि बढ़ाने में मदद करता है।

सीडीएस एक व्यावहारिक स्वास्थ्य आईटी घटक है। इसे बायोमेडिकल जानकारी की आवश्यकता है; रोगी-विशिष्ट डेटा या एक तंत्र जो स्वास्थ्य देखभाल के रूप में चिकित्सकों को उपयोगी जानकारी को एकीकृत और प्रस्तुत करने के लिए ज्ञान और डेटा को जोड़ता है। इस जानकारी को इस तरह से फ़िल्टर और व्यवस्थित किया जाता है जो स्वास्थ्य देखभाल के वर्कफ़्लो का समर्थन करता है, कर्मचारियों और चिकित्सकों को बेहतर निर्णय लेने और जल्दी से कार्रवाई करने की अनुमति देगा।

स्वास्थ्य देखभाल में त्रुटियाँ किसी भी समय हो सकती हैं, इसलिए गुणवत्तापूर्ण रोगियों की देखभाल प्रदान करने के लिए उन्हें यथासंभव कम से कम करना वास्तव में महत्वपूर्ण है। सीडीएसएस और ईएचआर के कार्यान्वयन पर मुख्य रूप से तीन क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित किया जा सकता है:

  • प्रिस्क्रिप्शन त्रुटियां और दोष
  • नकारात्मक दवा प्रभाव
  • अन्य चिकित्सा त्रुटियां

सीडीएसएस तब अधिक फायदेमंद होगा जब स्वास्थ्य देखभाल सुविधाएं 100% इलेक्ट्रॉनिक होंगी। सीडीएसएस कुशल और प्रभावी गुणवत्ता माप और सुधार के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण है क्योंकि स्वास्थ्य देखभाल, चिकित्सकों को वर्तमान डेटा पैटर्न के बारे में जागरूक करने की क्षमता, और उनके लिए बेहतर प्रथाओं और बेहतर अवसरों के कारण।

अतिरिक्त क्षेत्र जहां सीडीएस मदद कर सकता है:

  • दवा खुराक गणना का निर्धारण
  • दवा समीकरण दिशानिर्देश उठाओ
  • गंभीरता सूचकांक का उपयोग करके विशिष्ट बीमारी का इलाज किया जा सकता है
  • विशिष्ट बीमारियों के लिए अलर्ट टेम्प्लेट या ऑर्डर सेट
  • ईएचआर इनपुट के आधार पर रिपोर्ट करने योग्य पूर्व शर्त का विश्लेषण करें
  • दवा वितरण और खुराक में बदलाव के लिए समय-ट्रिगर अनुस्मारक का उपयोग किया जाता है
  • फ़िल्टर की गई जानकारी या शिक्षा सामग्री का विश्लेषण करना

सीडीएस उपकरण अधिक से अधिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग को अनुभवी विश्लेषिकी को शक्ति प्रदान करने के लिए खींच रहे हैं। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बड़ी मात्रा में डेटा का उपभोग कर सकता है, पैटर्न की पहचान कर सकता है, इसलिए उपयोगकर्ताओं को विस्तृत परिणाम देता है।

डॉ जो किमुरा के अनुसार,

'हमें जितनी जानकारी की आवश्यकता है, वह इतनी त्रुटिपूर्ण हो रही है कि औसत चिकित्सकों को इसके संपूर्ण अप्रभावी और विश्वसनीय निर्णय लेने के संयोजन के लिए मानना असंगत है'

यदि आप गंभीरता से यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि प्रत्येक व्यक्ति को अच्छी स्वास्थ्य देखभाल मिले, तो आपको यह सुनिश्चित करना होगा कि आपको प्रौद्योगिकी द्वारा सुविधा प्रदान की जा रही है।

नैदानिक निर्णय समर्थन प्रणाली के पीछे मूल विचार यह है कि वे चिकित्सकों और कर्मचारियों की उसी तरह सहायता करते हैं जैसे उद्यम समर्थन प्रणाली व्यावसायिक विशेषज्ञों को एक उद्यम पर निर्णय लेने में मदद करती है। अन्य तरीकों से, नैदानिक निर्णय समर्थन प्रणाली को बेहतर रोगी अनुभव और स्वास्थ्य परिणामों की आपूर्ति के रूप में देखा जा सकता है।

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