दिसंबर 10, 2019 - पारुल सैनी, वेबमेडी टीम
अपडेट - 28 जुलाई 2023
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।
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।
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:
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।
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।
क्लिनिकल डिसीजन सपोर्ट सिस्टम (सीडीएसएस) एक स्वास्थ्य सूचना प्रौद्योगिकी प्रणाली है जिसे स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को सूचित, डेटा-संचालित नैदानिक निर्णय लेने में सहायता करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह स्वास्थ्य देखभाल प्रदाताओं के विचार हेतु विशिष्ट सिफ़ारिशें उत्पन्न करने के लिए रोगी की जानकारी और नियमों के एक सेट का उपयोग करता है।
एक सीडीएसएस रोगी डेटा को नैदानिक ज्ञान आधार के साथ एकीकृत करके और फिर केस-विशिष्ट सलाह उत्पन्न करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करके काम करता है। उदाहरण के लिए, यह चिकित्सकों को संभावित दवा अंतःक्रियाओं के प्रति सचेत कर सकता है या उन्हें रोगी-विशिष्ट देखभाल दिशानिर्देशों के बारे में याद दिला सकता है।
सीडीएसएस के लाभों में बेहतर स्वास्थ्य देखभाल गुणवत्ता, बढ़ी हुई दक्षता, कम स्वास्थ्य देखभाल लागत, कम चिकित्सा त्रुटियां और बेहतर रोगी परिणाम शामिल हैं। यह साक्ष्य-आधारित अनुशंसाएँ प्रदान करके निर्णय लेने में भी सहायता करता है।
सीडीएसएस के दो मुख्य प्रकार हैं: ज्ञान-आधारित प्रणालियाँ, जो नियमों के एक सेट का उपयोग करती हैं, और गैर-ज्ञान-आधारित प्रणालियाँ, जो नैदानिक डेटाबेस से प्रशिक्षित करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करती हैं। इन्हें आगे निष्क्रिय या सक्रिय के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है, यह इस पर निर्भर करता है कि वे पूछे जाने पर जानकारी प्रदान करते हैं या सक्रिय रूप से।
सीडीएसएस को लागू करने की चुनौतियों में अन्य प्रणालियों के साथ एकीकरण करने में कठिनाइयाँ, महत्वपूर्ण प्रशिक्षण की आवश्यकता, चिकित्सक के कार्यभार में वृद्धि की संभावना और सिस्टम को वर्तमान चिकित्सा ज्ञान के साथ अद्यतन रखने की आवश्यकता शामिल हो सकती है।
सीडीएसएस दवा संबंधी त्रुटियों से बचने, निदान की सटीकता बढ़ाने और व्यक्तिगत, साक्ष्य-आधारित सिफारिशों के माध्यम से देखभाल की गुणवत्ता में सुधार करने में मदद करके रोगी सुरक्षा में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।
एक सीडीएसएस चिकित्सा ज्ञान के आधार के साथ रोगी के लक्षणों, इतिहास और अन्य डेटा को क्रॉस-रेफरेंस करके निदान में सहायता कर सकता है। सिस्टम तब चिकित्सकों को विचार करने के लिए संभावित निदान का सुझाव दे सकता है, जिससे छूटे हुए या गलत निदान के जोखिम को कम किया जा सकता है।
हां, कुछ उन्नत सीडीएसएस अपने विशिष्ट स्वास्थ्य डेटा के आधार पर रोगी के परिणामों का पूर्वानुमान लगाने के लिए मशीन लर्निंग और पूर्वानुमानित विश्लेषण का उपयोग कर सकते हैं, जिससे चिकित्सकों को अधिक सक्रिय और वैयक्तिकृत उपचार निर्णय लेने में सहायता मिलती है।
दक्षता में सुधार करके, नैदानिक त्रुटियों को कम करके और अनावश्यक उपचार या परीक्षणों की रोकथाम में सहायता करके, सीडीएसएस स्वास्थ्य देखभाल में महत्वपूर्ण लागत बचत में योगदान दे सकता है।
कुछ सीडीएसएस सिस्टम मरीजों को उनके स्वास्थ्य देखभाल डेटा तक पहुंच की अनुमति देते हैं, जो उनकी देखभाल में सक्रिय भागीदारी को प्रोत्साहित करता है। इस सहभागिता से बेहतर स्वास्थ्य परिणाम और संतुष्टि प्राप्त हो सकती है।
उन्नत सीडीएसएस में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। एआई बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने, पैटर्न की पहचान करने और पूर्वानुमानित विश्लेषण प्रदान करने में मदद कर सकता है। यह जटिल निर्णय लेने, निदान में सुधार करने और उपचार योजनाओं को निजीकृत करने में सहायता करता है।
सीडीएसएस से संबंधित नैतिक विचारों में गोपनीयता और डेटा सुरक्षा के मुद्दे, निर्णय लेने के लिए प्रौद्योगिकी पर निर्भरता का जोखिम और यह सुनिश्चित करना शामिल है कि प्रौद्योगिकी स्वास्थ्य सेवा में आवश्यक मानवीय तत्व को प्रतिस्थापित न कर दे।
सीडीएसएस में डेटा गोपनीयता को डेटा एन्क्रिप्शन, सुरक्षित उपयोगकर्ता पहुंच नियंत्रण और नियमित सिस्टम ऑडिट सहित सख्त डेटा सुरक्षा प्रोटोकॉल लागू करके सुनिश्चित किया जाता है। यह सुनिश्चित करना भी महत्वपूर्ण है कि सिस्टम प्रासंगिक स्वास्थ्य सूचना गोपनीयता कानूनों का अनुपालन करे।
एक सीडीएसएस इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर) के साथ एकीकृत होकर, वास्तविक समय अलर्ट और अनुस्मारक प्रदान करके, नैदानिक दस्तावेज़ीकरण में मदद करके और नियमित कार्यों पर खर्च किए गए समय को कम करके नैदानिक वर्कफ़्लो का समर्थन कर सकता है।
एक सीडीएसएस संभावित दवा अंतःक्रियाओं, एलर्जी और मतभेदों के बारे में अलर्ट प्रदान कर सकता है, जिससे सुरक्षित और अधिक प्रभावी दवा प्रबंधन सुनिश्चित हो सके। यह चिकित्सकों को उचित खुराक और दवा शेड्यूल चुनने में भी मदद कर सकता है।
सीडीएसएस नैदानिक निर्णय लेने की प्रक्रिया में वर्तमान, उच्च-गुणवत्ता वाले अनुसंधान को एकीकृत करके साक्ष्य-आधारित अभ्यास में योगदान देता है, चिकित्सकों को साक्ष्य-आधारित सिफारिशें और दिशानिर्देश प्रदान करता है।
सीडीएसएस को लागू करने के लिए तकनीकी आवश्यकताओं में एक मजबूत आईटी बुनियादी ढांचा, मौजूदा स्वास्थ्य सूचना प्रणालियों के साथ अंतरसंचालनीयता, सुरक्षित और विश्वसनीय डेटा भंडारण और जटिल गणनाओं को संभालने के लिए उच्च स्तर का सिस्टम प्रदर्शन शामिल है।
पुरानी बीमारी प्रबंधन में, सीडीएसएस रोगी की प्रगति की निगरानी करने, नियमित जांच और परीक्षणों के लिए अनुस्मारक प्रदान करने, दवाओं के प्रबंधन में मदद करने और रोग प्रबंधन के लिए साक्ष्य-आधारित सिफारिशें प्रदान करने में मदद कर सकता है।
सीडीएसएस का भविष्य एआई और मशीन लर्निंग के एकीकरण, रोगी की बढ़ती भागीदारी, उन्नत पूर्वानुमान विश्लेषण और अधिक व्यापक और व्यक्तिगत देखभाल में निहित है। जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी आगे बढ़ती है, सीडीएसएस अधिक प्रभावी और स्वास्थ्य देखभाल वितरण का अभिन्न अंग बन जाएगा।
सीडीएसएस निदान की सटीकता और गति में सुधार, त्रुटियों को कम करने, साक्ष्य-आधारित निर्णय लेने में सहायता, रोगी सुरक्षा में सुधार और अधिक व्यक्तिगत और कुशल रोगी देखभाल की सुविधा प्रदान करके स्वास्थ्य देखभाल की गुणवत्ता पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालता है।
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