Sistema de soporte de decisión clínica

A sistema de soporte de decisión clínica (CDS) es una tecnología de la información de salud sistema que está diseñado para proporcionar médicos y otros profesionales de la salud con apoyo a la decisión clínica (CD ' S), es decir, asistencia clínica toma de decisiones tareas. Una definición de trabajo se ha propuesto por Robert Hayward, del centro de salud pruebas: "Decisión clínica sistemas de apoyo vincular observaciones con conocimiento de la salud para influir en decisiones de salud por los médicos para mejorar atención de la salud". CDSSs constituyen un tema importante en inteligencia artificial en medicina.

Efectividad

La evidencia de la efectividad de la CDSS se mezcla. Una revisión sistemática de 2014 no se encontró un beneficio en términos de riesgo de muerte cuando la CDSS fue combinado con el registro de salud electrónico. Puede haber algunos beneficios, sin embargo, en cuanto a otros resultados.

UN 2005 revisión sistemática llegó a la conclusión que CDSSs mejor rendimiento profesional en 64% de los estudios. El CDSSs mejora los resultados del paciente en el 13% de los estudios. Sostenible CDSSs asociados a rendimiento profesional mejorado incluye lo siguiente:

• avisos electrónicos automáticos en lugar de requerir activación de usuario del sistema

El número y la calidad metodológica de los estudios de CDSSs aumentaron a partir la 1973 a 2004.

2005 otra revisión sistemática encontrado... "sistemas de soporte de decisión mejoró significativamente la práctica clínica en el 68% de los ensayos." Las características de la CDSS asociadas con éxito son los siguientes:

• el CDs se integra en el flujo de trabajo clínico y no como un registro separado en pantalla.
• el CDS es electrónica en lugar de plantillas en papel.
• el CDs ofrece apoyo a la decisión en el tiempo y la ubicación de la atención en lugar de antes o después del encuentro paciente.
• el CDs ofrece (voz activa) recomendaciones para el cuidado, no sólo las evaluaciones.

Sin embargo, otras revisiones sistemáticas son menos optimistas sobre los efectos de CDS, con uno del 2011 "hay una gran brecha entre los beneficios postulados y demostrados empíricamente [CDs y otros] tecnologías de eSalud... su rentabilidad aún tiene que demostrarse".

Una evaluación de 5 años de la efectividad de un CDs en la aplicación de tratamiento racional de las infecciones bacterianas en 2014; según los autores fue el primer estudio a largo plazo de un CDs.

Características

Un sistema de soporte de decisión clínica se ha definido como un "activo sistemas de conocimientoque utiliza dos o más elementos de datos del paciente para generar asesoramiento específico. " Esto implica que un CDs es simplemente un sistema de soporte de decisión se centra en el uso de gestión del conocimiento de tal manera para lograr asesoría clínica para la atención de los pacientes basada en varios elementos de datos del paciente.

Propósito

El propósito principal de CDs modernos es ayudar a los clínicos en el punto de atención. Esto significa que los médicos interactúan con un CDs para ayudar a analizar y llegar a un diagnóstico paciente, en base a datos.

En los primeros días, CDSSs fueron concebidas como ser usado para literalmente hacer las decisiones para el clínico. El clínico sería la información de entrada y esperar a que los CDs a la salida de la elección "correcta" y el médico simplemente actuaría en esa salida. Sin embargo, la metodología moderna de usar CDSSs a significa que el médico interactúa con el CDs, utilizando sus propios conocimientos y lo CDs, para hacer un mejor análisis de los datos del paciente que sea humano o CDs podría hacer por su cuenta. Normalmente, un CDs hace sugerencias para el clínico a través de buscar, y se espera que el clínico seleccionar información útil de los resultados presentados y descuento erróneo CDs sugerencias.

Hay dos tipos de CDs:

• Basado en el conocimiento
• No se basan en conocimiento

como se detalla a continuación.

Un ejemplo de cómo se podría utilizar un CDs por un médico es un tipo específico de clínica decisión sistema de apoyo, una dirección (Sistemas de soporte de decisión diagnóstico). Una dirección pide a algunos de los datos de pacientes y en respuesta, propone una serie de diagnósticos apropiados. El médico luego toma la salida de la dirección y determina qué diagnósticos podrían ser relevantes y cuáles no, y si es necesario pide más pruebas para acotar el diagnóstico.

Otra clasificación importante de un CDs se basa en el momento de su uso. Los médicos utilizan estos sistemas en punto de atención para ayudarles a que están tratando con un paciente, con el tiempo de uso que cualquier diagnóstico previo, durante el diagnóstico, o post diagnóstico. Pre-diagnóstico CDs sistemas se utilizan para ayudar al médico a elaborar los diagnósticos. CDs usados durante la revisión de ayuda de diagnóstico y filtro opciones preliminares de diagnóstico del médico, para mejorar sus resultados finales. Post-diagnóstico CDs sistemas se utilizan para extraer datos para derivar a las conexiones entre los pacientes y su pasado historia médica e investigación clínica para predecir los acontecimientos futuros. Se ha afirmado que ayuda a la decisión comenzará a reemplazar a los clínicos en tareas comunes en el futuro.

Otro enfoque, utilizado por el Servicio Nacional de salud en Inglaterra, es utilizar una dirección (o, en el pasado, operado por el paciente o, en la actualidad, por una cooperativa de teléfono que no es médicamente entrenado) a Triage condiciones médicas fuera del horario de sugiriendo el siguiente paso adecuado para el paciente (por ejemplo, llamar un ambulancia, o ver una médico general en el día hábil siguiente). La sugerencia, que puede ser tenida en cuenta por el paciente o el teléfono operativo Si sentido común o PRECAUCIÓN indica lo contrario, se basa en la información conocida y una conclusión implícita acerca de lo que la peor de los casos diagnóstico es probable que sea (que no siempre revela al paciente, porque bien podría ser incorrecta y no se basa en la opinión de una persona con formación médica, sólo se utiliza para los propósitos de la evaluación inicial).

CDs de conocimiento

La mayoría CDSSs consisten en tres partes: la base de conocimientos, un motor de inferenciay un mecanismo para comunicarse. La base de conocimientos contiene las normas y asociaciones de datos compilados que suele toman la forma de reglas IF-THEN. Si esto era un sistema para la determinación de interacciones de la droga, entonces una regla que podría ser si se toma la droga X y droga Y es usuario tomado entonces alerta. Utilizando otro interfaz, un usuario avanzado podría editar la base de conocimientos para mantenerse al día con los nuevos medicamentos. El motor de inferencia combina las reglas de la base de conocimientos con los datos del paciente. El mecanismo de comunicación permite que el sistema mostrar los resultados al usuario así como tener injerencia en el sistema.

CDs no basado en el conocimiento

CDSSs que no utilizan una base de conocimiento utilizan una forma de inteligencia artificial llama aprender de máquina, que permiten las computadoras a aprender de experiencias pasadas o encontrar patrones en datos clínicos. Esto elimina la necesidad de escribir reglas y para la entrada de expertos. Sin embargo, puesto que los sistemas basados en el aprender de máquina no puede explicar las razones de sus conclusiones (son llamadas "cajas negras", porque ninguna información significativa acerca de cómo funcionan se puede discernir por la inspección humana), la mayoría de los médicos no los utilice directamente para diagnósticos, por razones de confiabilidad y responsabilidad. Sin embargo, pueden ser útiles como sistemas de diagnóstico posterior, para sugerir las pautas de los médicos a examinar en mayor profundidad.

Tres tipos de sistemas basados en conocimiento no son máquinas de vectores soporte, redes neuronales artificiales y algoritmos genéticos.

Redes neuronales artificiales uso de nodesBased y las conexiones ponderadas entre ellos para analizar los patrones encontrados datos de pacientes para derivar asociaciones entre los síntomas y un diagnóstico.

Algoritmos genéticos se basan en simplificado procesos evolutivos mediante selección dirigida para alcanzar resultados óptimos de CDs. Los algoritmos de selección evaluación componentes de conjuntos aleatorios de soluciones a un problema. Las soluciones que salen en la parte superior entonces se recombinan y mutadas y ejecutar a través del proceso. Esto sucede una y otra vez hasta que se descubre la solución adecuada. Son funcionalmente similares a las redes neuronales en que también son "cajas negras" que intentan derivar conocimiento de datos del paciente.

Redes no se basan en conocimientos a menudo se centran en una estrecha lista de síntomas, tales como síntomas de una enfermedad única, en comparación con el enfoque de conocimientos que abarcan el diagnóstico de muchas enfermedades diferentes.

Reglamentos

Estados Unidos

Con la promulgación de la Ley de recuperación y reinversión de 2009 (ARRA), hay un impulso para la adopción generalizada de tecnología de la información de salud a través de la tecnología de información de salud para el acto de la salud clínica y económica (HITECH). A través de estas iniciativas, más clínicas y hospitales están integrando Registros médicos electrónicos (REM) y Entrada de orden automatizada del médico (CPOE) dentro de su procesamiento de la información de salud y de almacenamiento. En consecuencia, la Instituto de medicina (OIM) promovió el uso de tecnologías de la información de salud como clínicas sistemas de soporte de decisión para avanzar en calidad de atención al paciente. La OIM ha publicado un informe en 1999, Errar es humano, que se centró en la crisis de la seguridad del paciente en los Estados Unidos, señalando que el alto número de muertes. Esta estadística atrajo gran atención a la calidad de la atención al paciente.

Con la promulgación de la ley de HITECH en el ARRA, alentando la adopción de la salud, leyes de caso más detalladas para CDs y REM es todavía ser definido por la oficina de la Coordinadora Nacional para la tecnología de información de salud (ONC) y aprobado por Departamento de salud y servicios humanos (HHS). Una definición de "Uso significativo" está todavía por pulir.

A pesar de la ausencia de leyes, los vendedores de CDs seguramente sería vistos como teniendo deber legal de cuidado a los pacientes que pueden verse afectados negativamente debido al uso de CDs y los clínicos que utilicen la tecnología para el cuidado del paciente. Sin embargo, funciones de las normas legales de la atención no son explícitamente definidos todavía.

Con recientes legislaciones efectivas relacionadas con incentivos de pago de cambio de rendimiento, CDs son cada vez más atractivo.

Desafíos a la adopción

Retos clínicos

Mucho esfuerzo se ha puesto adelante por muchas instituciones médicas y empresas de software para producir CDSSs viables para apoyar todos los aspectos de las tareas clínicas. Sin embargo, la complejidad de los flujos de trabajo clínicos y las demandas de tiempo de personal alta, debe ser cuidado por la institución de implementar el sistema de soporte para asegurar que el sistema se convierte en un líquido y parte integral del flujo de trabajo clínico. Se han reunido algunos CDSSs con cantidades variables de éxito, mientras que otros han sufrido problemas, prevenir o reducir la aceptación y adopción.

Dos sectores del dominio profesional de la salud en el cual CDSSs han tenido un gran impacto son los sectores de facturación y farmacia. Hay uso general farmacia y receta ordenando sistemas que ahora realizan basado en el lote control de pedidos de interacciones negativas y advertencias al profesional pedido de informe. Otro sector de éxito para CDs en facturación y presentación de reclamaciones. Ya que dependen de muchos hospitales Medicare reembolsos en operación, se han creado sistemas para examinar un plan de tratamiento propuesto y la normativa actual de Medicare para sugerir un plan que intenta abordar tanto el cuidado del paciente y las necesidades financieras de la institución.

Otros CDSSs destinadas a tareas de diagnóstico han alcanzado el éxito, pero a menudo son muy limitadas en el despliegue y alcance. El sistema de dolor Abdominal de Leeds fue operacional en 1971 para el hospital de la Universidad de Leeds y fue divulgado para haber producido un diagnóstico correcto en el 91,8% de los casos, en comparación con la tasa de éxito de los clínicos de 79,6%.

A pesar de la amplia gama de esfuerzos de las instituciones para producir y utilizar estos sistemas, aceptación y adopción generalizada aún no se ha logrado para las ofertas de la mayoría. Un gran obstáculo para la aceptación ha sido históricamente la integración del flujo de trabajo. Una tendencia a centrarse sólo en la decisión funcional base que hace de las CDSS existió, causando una deficiencia en la planificación de cómo el médico realmente utilizará el producto in situ. CDSSs eran a menudo aplicaciones stand-alone, que requiere al médico para dejar de trabajar en su sistema actual, a lo CDs, los datos necesarios de entrada (aunque ya se había introducido en otro sistema) y examinar los resultados producidos. Los pasos adicionales romperán el flujo desde la perspectiva del médico y costo tiempo precioso.

Desafíos técnicos y barreras a la implementación

Sistemas de apoyo de decisiones clínicas enfrentan desafíos técnicos empinadas en un número de áreas. Los sistemas biológicos son profundamente complicados, y una decisión clínica puede utilizar una enorme gama de datos potencialmente pertinentes. Por ejemplo, electrónica medicina basada en evidencia sistema potencialmente puede considerar los síntomas del paciente, historia clínica, historia de la familia y genética, así como las tendencias históricas y geográficas de la ocurrencia de la enfermedad y datos clínicos publicados sobre la eficacia de medicamentos al recomendar el curso de un paciente del tratamiento.

Clínicamente, un gran disuasivo para aceptación de CDs es la integración de flujo de trabajo, como se mencionó anteriormente.

Otra fuente de la contención con muchos sistemas de ayuda médicos es que producen un número masivo de alertas. Cuando los sistemas producen altos volúmenes de avisos (especialmente aquellas que no requieren escalada), aparte de la molestia, los médicos pueden pagar menos atención a las advertencias, provocando alertas críticas potencialmente puede perderse.

Mantenimiento

Uno de los retos fundamentales de CDs es la dificultad en la incorporación de la cantidad extensa de investigación clínica publicada sobre una base continua. En un año dado, se publican decenas de miles de ensayos clínicos. En la actualidad, cada uno de estos estudios debe ser manualmente leer, evaluado por la legitimidad científica e incorporado en lo CDs de una forma precisa. En 2004, se indicó que el proceso de recoger datos clínicos y los conocimientos médicos y ponerlos en una forma que las computadoras pueden manipular para ayudar en apoyo a las decisiones clínica es aún "en pañales".

Sin embargo, es más factible para una empresa hacer esto centralmente, aunque incompleto, que por cada médico individual tratar de mantenerse al día con todas las investigaciones que se publican.

Además de ser laborioso, integración de nuevos datos a veces puede ser difícil de cuantificar o incorporar en el esquema de apoyo de decisión existente, particularmente en casos donde diferentes documentos clínicos aparezcan contradictorios. Resolver correctamente este tipo de discrepancias es a menudo el tema de documentos clínicos (véase meta-análisis), que a menudo toma meses en completarse.

Evaluación

En orden para un CDs ofrecer valor, demostrable debe mejorar flujo de trabajo clínico o resultado. Evaluación del CDS es el proceso de cuantificar su valor para mejorar la calidad de un sistema y medir su eficacia. Porque CDSSs diferentes fines diferentes, no hay ninguna métrica genérica que se aplica a todos estos sistemas; sin embargo, atribuye tales como consistencia (con sí mismo y con expertos) a menudo se aplican en un amplio espectro de sistemas.

El referente de evaluación de un CDs depende objetivo del sistema: por ejemplo, un sistema de soporte de decisión diagnóstica puede ser clasificado en base a la consistencia y exactitud de la clasificación de la enfermedad (en comparación con los médicos u otros sistemas de soporte de decisión). Un sistema de medicina basada en evidencia puede ser clasificado en base a una alta incidencia de paciente mejora o mayor reembolso financiero para proveedores de cuidado.

La combinación de CDs con registros electrónicos de salud

Implementación de registros de salud electrónico (EHR) era un reto inevitable. Las razones detrás de este desafío son que es una zona relativamente desconocida, y hay muchos problemas y complicaciones durante la fase de implementación de un EHR. Esto se puede ver en los numerosos estudios que se han realizado. Desafíos en la implementación de registros electrónicos de salud (EHRs) han recibido cierta atención, pero poco se sabe sobre el proceso de transición de legado PCE a nuevos sistemas.

Con todo eso dicho, registros electrónicos de salud son el camino del futuro para la industria de la salud. Son una manera de capturar y utilizar datos en tiempo real para proporcionar alta calidad asistencial, asegurando la eficiencia y el uso eficaz de tiempo y recursos. Incorporación de EHR y CDs juntos en el proceso de la medicina tiene el potencial de cambiar la forma de la medicina ha sido enseñada y practicado. Se ha dicho que "el nivel más alto de EHR es un CDs".

"Sistemas de apoyo de decisiones clínicas (SADC) son sistemas de computación diseñados al impacto clínico de decisiones sobre pacientes individuales en el punto en el tiempo que se toman estas decisiones", está claro que sería beneficioso tener un CDs completamente integrado y EHR.

Aunque los beneficios pueden verse implementar totalmente un CDs que está integrado con un EHR históricamente ha requerido importantes de planificación por la instalación profesional de la Salud/Organización, en orden a los efectos de la CDs para ser exitoso y eficaz. El éxito y la eficacia pueden ser medidas por el aumento en la atención de los pacientes siendo entregada y reducido eventos adversos que se producen. Además, habría un ahorro de tiempo y recursos y beneficios en términos de autonomía y beneficios financieros para la instalación u organización profesional de la salud.

Beneficios de la CDSS combinan con EHR

Una integración exitosa de CDs/EHR permitirá la provisión de las mejores prácticas, atención de alta calidad para el paciente, que es el objetivo último de la salud.

Siempre han producido errores en la atención médica, para tratar de minimizarlos tanto como sea posible es importante para proporcionar atención de calidad. Tres áreas que pueden tratarse con la aplicación de CDs y registros electrónicos de salud (EHRs), son:

1. Errores de prescripción de medicación
2. Eventos adversos de la droga
3. Otros errores médicos

CDSSs será más beneficiosos en el futuro cuando los centros de salud son "100% electrónico" en cuanto a la información del paciente en tiempo real, simplificando el número de modificaciones que tienen que ocurrir para garantizar que todos los sistemas están actualizados con los demás.

Beneficios medibles de sistemas de soporte de decisión clínica sobre los resultados de rendimiento y paciente médico siguen siendo objeto de investigaciones en curso, como se señala en la sección "La efectividad".

Barreras para CDs combinan con EHR

Implementación de historias clínicas electrónicas (EHR) en entornos de cuidado de la salud incurra en problemas; ninguno más importante que mantener la eficacia y la seguridad durante la implementación, pero para el proceso de implementación sea eficaz, la comprensión de las perspectivas de los usuarios EHR es clave para el éxito de proyectos de implantación de la HCE. Además de esto, adopción debe fomentarse activamente a través de un enfoque de abajo hacia arriba, primero de las necesidades clínicas. Lo mismo puede decirse de CDs.

Las principales áreas de preocupación con movimiento en un sistema totalmente integrado de EHR/CDs son:

1. la privacidad
2. confidencialidad
3. facilidad de uso
4. documentar la exactitud e integridad
5. integración
6. uniformidad
7. la aceptación
8. alerta desensibilización

así como los aspectos clave de entrada de datos deben abordarse cuando se implementa un CDs para evitar posibles efectos adversos que se produzcan. Estos aspectos incluyen si:

• corrección de los datos se está utilizando
• ha sido introducido todos los datos en el sistema
• mejores prácticas actuales se sigue
• los datos están basada en la evidencia

A Arquitectura orientada al servicio se ha propuesto como técnica abordar algunas de estas barreras.

Estado en Australia

A partir de julio de 2015, la transición prevista para EHRs en Australia se enfrenta a dificultades. La mayoría de los centros de salud todavía apuntan a sistemas totalmente basados en papel, y algunos están en una fase de transición de EHRs escaneadas, o están avanzando hacia una fase de transición.

Victoria ha intentado implementar el EHR en todo el estado con su programa de HealthSMART, pero debido a los costes inesperado altos ha cancelado el proyecto.

South Australia (SA), sin embargo, es ligeramente más eficaz que la Victoria en la implementación de un EHR. Esto puede ser debido a todas las organizaciones de salud públicas en SA central ejecuta. (Sin embargo, por de otra parte, el Reino Unido Servicio Nacional de salud también centralmente administrado y su Programa Nacional para él en la década del 2000, que incluyó el PCE en su mandato, fue un desastre costoso.)

SA está en proceso de implementación "de la empresa sistema de administración del paciente (AAE) ". Este sistema es la base para todos los hospitales públicos y sitios de atención médica para un EHR en SA y se esperaba que a finales de 2014 todas las instalaciones de SA se conectará a ella. Esto permite para el éxito de la integración del CDs en SA y aumentar los beneficios de la EHR. En julio de 2015 se informó que sólo 3 de 75 sangría instalaciones sanitarias implementadas AAE.

Véase también

• Informática clínica
• Lenguaje de expresión de Gello
• Organización de desarrollo de normas de terminología internacional de la salud
• Ley de protección de información personal de salud (una ley en vigor en Ontario)

Acoplamientos externos

• Capítulo de apoyo de decisión del guía de Coiera a informática en salud
• OpenClinical mantiene un extenso archivo de sistemas de Inteligencia Artificial en el uso clínico rutinario.
• Robert Trowbridge / Scott Weingarten. Capítulo 53. Sistemas de soporte de decisión clínica
• Stanford CDs

Otras Páginas

• Sesiones de Universidad para diseno profesional
• Acceso a Internet
• James Grippando (abogados norteamericanos de la categoria)
• Degeneracion (medico)
• Dia Mundial del donante de sangre
• NextGen Healthcare Information Systems
• Seguro de caucion