Hiệu quả CNTT: Lập trình Ontology nắm giữ chìa khóa
>>> Xem thêm thông báo chi tiết tại: cách thức điều trị huyết trắng
Tích hợp liền mạch giữa kiến thức và dữ liệu là điều không thể thiếu đối mang các hệ thống hỗ trợ ra quyết định trông nom sức khỏe hiện đại (DSS) ngày nay. 1 Đơn vị trông nom sức khỏe hiểu thấu đáo bệnh nhân của mình và với thể đáp ứng nhanh chóng nhu cầu của họ, 
toàn cầu chăm sóc bệnh nhân rất phức tạp, sở hữu phổ thông hệ thống thông báo khác nhau được dùng để hợp lý hóa và tự động hóa những quy trình săn sóc bệnh nhân. May mắn thay, với 1 cách thức tiếp cận mới về hiệu quả CNTT so sở hữu kỹ thuật bản thể học — hoặc lập trình bản thể học — sở hữu thể là lợi ích quan trọng nhất để đảm bảo tích hợp dữ liệu chuẩn xác, giúp nâng cao cường hiểu biết thấp hơn về nhu cầu của bệnh nhân, do vậy dẫn tới coi sóc bệnh nhân rẻ hơn và kết quả bệnh nhân xuất sắc.
công nghệ bản thể học nổi bật trong việc trích xuất kiến thức và thông báo quan yếu trong khoảng những hệ thống thông tin khác nhau trong hệ thống tương trợ quyết định chăm sóc sức khỏe (hoặc cơ sở dữ liệu tổ chức của nó). Lập trình Ontology khiến giảm những vấn đề tích hợp dữ liệu thường khó và xúc tiến việc tái sử dụng dữ liệu, san sẻ dữ liệu và những từ vựng chung giữa những hệ thống thông tin, từ việc tiếp nhận bệnh nhân đến lúc bệnh nhân xuất viện.
Để những công ty chăm sóc sức khỏe hiểu bệnh nhân của họ thấp hơn, dữ liệu trên số đông doanh nghiệp hoặc phổ hệ thống thông tin liên quan đến chăm sóc bệnh nhân phải được phân tích. Tri thức từ các ngành hoặc “lĩnh vực” khác nhau (ví dụ: ngành trật tự tiếp thụ bệnh nhân, lĩnh vực nằm viện và điều trị cũng như ngành trả tiền và bảo hiểm) phải được trích xuất để diễn giải xác thực chất lượng chăm sóc.
tri thức chi tiết cũng cấp thiết để diễn giải giận dữ của bệnh nhân đối có những tuyển lựa coi sóc khác nhau được thực hiện từ thời điểm nhập viện chăm sóc sức khỏe cho tới lúc xuất viện rốt cuộc. Ngoài ra, các doanh nghiệp chăm nom sức khỏe chất lượng nỗ lực cải thiện các quy trình hiện có của họ và phân tách dữ liệu sau coi sóc để xác định các ngành nghề cần cải thiện và bắt đầu những chương trình thích hợp. Bởi thế, việc tổng hợp chính xác và tương quan dữ liệu bệnh nhân là điều cấp thiết trong công đoạn chăm sóc — cả riêng lẻ và tổng hợp sở hữu dữ liệu bệnh nhân khác — để xác định những bước cải tiến thứ tự tiềm năng.
>>> Tham khảo thêm thông báo tại: Thực hư hiệu quả chữa bệnh huyết trắng bằng gừng?
Như đã nhắc trước đây, các tổ chức chăm sóc sức khỏe cũng được lợi lợi từ việc bệnh nhân của họ hồi phục nhanh hơn và tốt hơn nhờ chất lượng trông nom cao hơn. Điều này, 1 phần không nhỏ, được thúc đẩy bởi các hệ thống thông tin hiệu quả. Kết quả chăm nom bệnh nhân được phản chiếu trong các Thống kê chất lượng được phát hành bởi các tổ chức bậc nhất như JCAHO (Ủy ban hỗn hợp về công nhận cho các tổ chức coi sóc sức khỏe). Bắt đầu từ năm 2009, các Báo cáo của JCAHO cũng bao gồm dữ liệu về sự chấp nhận của bệnh nhân, do đó, việc hiểu thông báo về bệnh nhân một cách thức hiệu quả và tận dụng thông tin đó để đáp ứng cho việc trông nom dẫn tới sự ưng ý của bệnh nhân phải chăng hơn càng trở nên quan trọng hơn.
Chỉ sở hữu thể trích xuất kiến thức chuẩn xác trên các miền nội bộ công ty khi những hệ thống tương trợ ra quyết định trông nom sức khỏe sở hữu thể trao đổi dữ liệu liên quan mang nhau — điều này không hề lúc nào cũng với thể thực hiện được sở hữu những cấu hình hiện tại. Ngay cả khi phổ thông hệ thống trong một doanh nghiệp mang thể kết nối sở hữu nhau thông qua những giao diện máy tính chung, chúng sở hữu thể đã lưu trữ dữ liệu bệnh nhân theo cách khác nhau, làm cho việc bàn bạc thông tin hầu như không thể và tạo ra hiệu ứng silo. Ngoài ra, bối cảnh tiêu dùng thông tin có thể khác nhau giữa các hệ thống, làm cho việc tương quan dữ liệu trên các nền móng và hệ thống khác nhau trong đơn vị trở thành cạnh tranh hơn. Chung cục, các vấn đề về tính nhất quán và chu toàn dữ liệu phát sinh khi mỗi hệ thống thông báo silo được tùy chỉnh thêm để tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống thông tin.
thành ra, để đạt được cái nhìn toàn diện và xác thực về từng bệnh nhân trên đa số khuôn khổ chăm nom bệnh nhân của một công ty, các Thống kê dựa trên hệ thống thông báo khác nhau có thể phải được biên soạn riêng biệt mang dữ liệu tương quan giữa chúng. Các kết quả sau ấy sẽ cần được bộc lộ trong 1 Thống kê mạch lạc, độc nhất. Dòng tương quan dữ liệu này mang thể bao gồm việc ánh xạ các tên khách hàng khác nhau cho 1 bệnh nhân, khiến cho ví dụ. Rõ ràng, chiếc hệ thống này ko chỉ dễ bị lỗi và các vấn đề về tính vẹn tuyền và nhất quán của dữ liệu, mà nó còn khá kém hiệu quả và thành ra, tốn kém không đáng nhắc.
các vấn đề về tương quan, tính toàn vẹn và tích hợp dữ liệu không chỉ dừng trong các hệ thống của công ty. Những tổ chức trông nom sức khỏe dựa vào HIE (Healthcare Information Exchange) để giao thiệp có các tổ chức bên ngoài. HIE được tiêu dùng để chuyển di thông tin lâm sàng giữa những hệ thống thông báo khác nhau trong khoảng các nhà cung cấp khác nhau (ví dụ như phòng xét nghiệm, công ty bảo hiểm và những cơ sở vật chất coi sóc sức khỏe khác) mà không làm mất ý nghĩa của thông báo được đàm đạo. Những hệ thống này thường tiêu dùng các tiêu chuẩn đã thiết lập để luận bàn dữ liệu, chẳng hạn như SNOMED CT, ICD-9 và -10, và các tiêu chuẩn HIE khác.
Cần phải cập nhật định kỳ và những doanh nghiệp phải đảm bảo rằng họ tuân thủ để tham dự bàn luận dữ liệu có các nhà cung cấp khác. Hẳn nhiên, bất cứ khi nào xảy ra bất kỳ đổi thay dữ liệu nào, giá bán và thời kì nhu yếu để sửa đổi phổ thông hệ thống trong 1 công ty mang thể đáng kinh ngạc, nhưng giả dụ không sử dụng công nghệ bản thể học, thì tầm giá cao hơn phải chịu vì việc sửa đổi hệ thống là buộc phải.
>>> Click ngay: https://lavima.vn/05-phuong-phap-chua-benh-huyet-trang-bang-thuoc-nam/
