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Construindo Modelos de Dados EHR de Próxima Geração

29 de março de 2022 - Parul Saini, Equipe Webmedy


O atendimento ao paciente hoje é desarticulado e a maioria dos colaboradores não sabe o que está fazendo por um paciente em tempo real. Acompanhar toda a equipe de atendimento do paciente (provedores, pagadores, familiares, etc.), bem como coordenar e integrar suas atividades eletrônicas, é o que os EHRs bem-sucedidos precisarão lidar com facilidade à medida que passam da documentação retrospectiva para as modernas plataformas de colaboração do paciente. A partir de hoje, os aplicativos EHR são geralmente restritos a "entidades legais" (por exemplo, um único hospital ou sistema hospitalar ou uma única clínica). Para fornecer cuidados de saúde integrados e coordenados, os sistemas EHR devem abrir-se a fronteiras externas, mas poucos o fizeram.

Isso se deve à falta de compreensão de que os programas de economia compartilhada, modelos de pagamento capitados, ACOs e PCHMs de amanhã precisariam de um nível de coordenação e quantidade de medições de métricas de qualidade difíceis de estabelecer, implementar e proteger. Os futuros EHRs devem ser vistos como plataformas abrangentes de coordenação de cuidados com modelos econômicos dinâmicos que podem lidar com uma grande quantidade de volatilidade e flexibilidade, particularmente em termos de limites legais. Ao trabalhar com a incerteza de parcerias multiorganizacionais e comunidades de usuários, designs de aplicativos e modelos de dados devem permitir processos mais fluidos que podem mudar diariamente ou semanalmente com base nas demandas de novos players.

A modelagem de dados não é meramente um exercício técnico, que é o que leva a designs ruins que não adotam modelos de negócios de próxima geração, de acordo com a comunidade de desenvolvimento de aplicativos de TI de saúde. Um grupo de engenheiros e outros nerds sentados ao redor de uma mesa não podem definir um modelo de dados. Compreender todos os aplicativos de dados, os relacionamentos e atributos envolvidos nos dados e, mais importante, como a estratégia de gerenciamento de dados crescerá e mudará no futuro fazem parte da modelagem de dados. Quando a maioria dos sistemas é projetada, a última parte (extensibilidade do banco de dados) é frequentemente negligenciada. Tudo isso requer contato direto com usuários finais, partes interessadas e outros indivíduos não técnicos. Muitas vezes, os bancos de dados são considerados como um armário de arquivos: basta colocar tudo o que você precisa lá e lidar com a organização depois. Isso não será concebível no mundo emergente de ACOs e PCMH.

Atributos obrigatórios no modelo de dados EHR de próxima geração

  • Modelos "individuais" adaptáveis orientados pelo paciente. Bases de informações atuais e extensíveis modelo paciente (comprador), médico, enfermeiro, equipe, supervisor, contato, titulares de contratos de seguro e informações relacionadas como registros de Pessoa. Em vez de ter uma tabela diferente para cada tipo de indivíduo (por exemplo, uma tabela alternativa para um paciente versus um médico), você deve tentar mostrar os diferentes tipos individuais em uma única tabela herdável e relacionada.
  • Da mesma forma, as organizações devem ter modelos flexíveis de "organização" de várias instalações. Instalações, inquilinos, hospitais, seguradoras, departamentos, clínicas, administração e dados relacionados devem ser organizados em algo chamado organização. Qualquer entidade que não seja uma pessoa provavelmente se enquadrará na categoria de tipo de registro Organização. Portanto, uma única tabela com atributos apropriados deve servir.
  • A identificação e a eliminação de duplicação de pacientes são suportadas ao trabalhar em várias entidades legais. Não haverá um identificador único que governe todos os sistemas em uma estrutura legal de múltiplas entidades. Há uma variedade de mapeamentos que podem ser usados para qualquer entidade, desde uma chave primária para consistência interna até vários identificadores externos. Os registros de uma pessoa devem ser capazes de acomodar um conjunto de valores de identificação que podem ser usados para pesquisas de ID e requisitos de desduplicação ao integrar vários sistemas.
  • Separação de PHI de atributos clínicos e transacionais. Um bom projeto é mover os dados de PHI para um banco de dados (configurado com segurança adequada) e colocar atributos clínicos, comerciais e outros em outro.
  • Suporte multifunção. Cada entidade no banco de dados, como uma pessoa ou organização, deve ser capaz de oferecer suporte a várias funções ao mesmo tempo.
  • Armazenamento e gerenciamento de longo prazo (controle de revisão) dos atributos da entidade. Os dados estão sujeitos a alterações após um longo período de armazenamento. Um banco de dados extensível permite o arquivamento de dados a longo prazo e o gerenciamento de alterações da estrutura, bem como o controle de revisão de dados.
  • Suporte de vários usuários e dispositivos dentro do mesmo banco de dados. Sempre assuma que vários aplicativos gravarão no mesmo banco de dados ao criar um banco de dados. Portanto, você deve acompanhar qual aplicativo escreveu ou alterou o registro, bem como qual dispositivo o fez.

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