Informe medico modelo

Introducción al uso de datos estructurados de la historia clínica

El Modelo de Adopción de la Historia Clínica Electrónica (EMRAM) de HIMSS Analytics incorpora metodología y algoritmos para puntuar automáticamente hospitales de todo el mundo en relación con sus capacidades de Historia Clínica Electrónica (EMR).  Este modelo de ocho etapas (0-7) mide la adopción y utilización de las funciones de la historia clínica electrónica (HCE). Acérquese más a su organización para conseguir un entorno casi sin papel que aproveche la tecnología para apoyar una atención al paciente optimizada completando cada una de las etapas que se indican a continuación. Nuestros asesores expertos ponen a su disposición herramientas útiles para que su empresa avance en este proceso.

Informe médico

abstract = "La generación automática de informes médicos ha cobrado un interés creciente en los últimos tiempos como forma de ayudar a los radiólogos a redactar informes de forma más eficiente. Sin embargo, esta tarea de imagen a texto es bastante desafiante debido a los sesgos típicos de los datos: 1) Las estructuras fisiológicas normales dominan las imágenes, con sólo pequeñas anomalías; 2) Las descripciones normales, en consecuencia, dominan los informes. Los métodos existentes han intentado resolver estos problemas, pero no aprovechan la información útil de casos históricos similares. En este artículo, proponemos un nuevo modelo de atención contrastiva multimodal (CMCA) para capturar la información visual y semántica de casos similares, principalmente con dos módulos: un módulo de atención contrastiva visual para refinar las regiones anormales únicas en comparación con las imágenes de casos recuperadas; un módulo de atención multimodal para hacer coincidir la información semántica positiva de los informes de casos. Experimentos exhaustivos con dos parámetros de referencia ampliamente utilizados, IU X-Ray y MIMIC-CXR, demuestran que el modelo propuesto supera a los métodos más avanzados en casi todas las métricas. Otros análisis también validan que nuestro modelo propuesto es capaz de mejorar los informes con hallazgos anormales más precisos y descripciones más ricas",

Clasificación de informes médicos mediante PNL

ResumenEl objetivo de este trabajo es desarrollar un modelo de inteligencia artificial (IA) de fusión que combine la historia clínica electrónica (HCE) del paciente y los datos de los sensores fisiológicos para predecir con precisión el riesgo temprano de sepsis. El modelo de IA de fusión tiene dos componentes: un modelo de IA en chip que analiza continuamente los datos del electrocardiograma (ECG) del paciente y un modelo de IA en la nube que combina el EMR y las puntuaciones de predicción del modelo de IA en chip para predecir la puntuación de inicio de sepsis de fusión. El modelo de IA en chip se ha diseñado utilizando circuitos analógicos para la predicción de la sepsis con una alta eficiencia energética para su integración en dispositivos portátiles con recursos limitados. La combinación de los datos fisiológicos de los sensores y de los registros médicos electrónicos mejora el rendimiento de la predicción en comparación con los datos fisiológicos o de los registros médicos por separado, y el modelo de fusión tardía tiene una precisión del 93% en la predicción de la sepsis 4 horas antes del inicio. La principal diferencia de este trabajo con respecto a la literatura existente sobre predicción de sepsis es el uso de una única modalidad de datos vitales del paciente (ECG) e información demográfica simple, en lugar de resultados exhaustivos de pruebas de laboratorio y múltiples constantes vitales. Esta sencilla configuración y su alta precisión hacen que nuestra solución sea favorable para su uso en tiempo real y en casa para el autocontrol.

Aprendizaje profundo para historias clínicas electrónicas

Al medir los datos basados en pruebas en cada etapa, las organizaciones utilizan la EMRAM para optimizar los entornos de trabajo digitales, mejorar el rendimiento y la sostenibilidad financiera, crear una plantilla sostenible y respaldar una experiencia excepcional del paciente. Aprovechar la información digitalmente mejora la seguridad de los pacientes y la satisfacción de los médicos al reducir los errores en la atención, la duración de la estancia de los pacientes y las órdenes de atención duplicadas, y agilizar el acceso y el uso de los datos para informar sobre la prestación de la atención.

Comprometerse de forma significativa con los pacientes y los médicos para gestionar la salud y el bienestar generales. Mejorar la comunicación, aumentar la productividad y la eficiencia, reducir el riesgo de errores en la prestación asistencial y reforzar el compromiso y la experiencia del paciente. Mejorar la prestación de la asistencia al disponer de la información adecuada en el momento oportuno, tanto para el paciente como para el médico, al tiempo que se mejora la comunicación entre el equipo asistencial y el paciente o tutor.

Un EMRAM eficaz es aquel que está diseñado para los distintos usos de los clínicos que trabajan con él. El EMRAM garantiza que el flujo de trabajo y el contenido de la herramienta digital satisfacen las necesidades de los equipos clínicos, al tiempo que supervisa el cumplimiento de las normas aprobadas.