Aplicaciones de software de IA en historias clínicas electrónicas

En 2020, AICS (ASUS Intelligent Cloud Services) y el Hospital de la Universidad Médica de Chung Shan recibieron los Premios Nacionales de Innovación de Taiwán por su colaboración en la transformación de los registros médicos electrónicos tradicionales: un registro médico electrónico centrado en el paciente y basado en SDM (Shared Decision Making), y un registro médico electrónico centrado en la educación, ambos aprovechando la tecnología de codificación ICD-10 de AICS.

Hoy, AICS y la Universidad Médica de Chung Shan han firmado un Memorando de Entendimiento para ser pioneros en el desarrollo de un programa seguro y rápido de colaboración interinstitucional y de intercambio de datos que tiene como objetivo aprovechar el poder de la IA y el big data para facilitar y acelerar las innovaciones en los campos de la salud pública, la educación sanitaria y la investigación médica.

El Dr. Tai-Yi Huang, vicepresidente corporativo de ASUS y jefe de AICS, compartió que su equipo ya ha desplegado múltiples soluciones de IA, como ICD10 Coding Assistant y EMR Search, en 15 centros médicos y hospitales regionales de Taiwán. También dijo que estas aplicaciones se convertirán en la base para que las instituciones médicas aprovechen la rápida expansión de los datos médicos para fortalecer sus servicios de seguridad de los medicamentos, desarrollar sistemas de apoyo a las decisiones clínicas e incluso proporcionar servicios de medicina de precisión.

El Dr. Min Che Tsai, Superintendente del Hospital de la Universidad Médica de Chung Shan, dijo que la introducción de las tecnologías de IA y el empleo de registros médicos electrónicos centrados en los datos podrían ayudar a defender la atención sanitaria basada en la evidencia que puede mejorar la calidad médica y reducir los tratamientos innecesarios. También dijo que la asistencia sanitaria basada en la IA puede mejorar la calidad de los datos clínicos, la calidad de la educación y la investigación, y permitir un circuito de retroalimentación positivo.

El Dr. CJ Tseng, superintendente adjunto del Hospital de la Universidad Médica de Chung Shan y antiguo presidente del consejo nacional de RME del Departamento de Sanidad, afirmó que ASUS está estableciendo un nuevo listón con sus aplicaciones médicas y de asistencia sanitaria basadas en la IA. El Dr. Tseng fue el responsable de establecer los estándares para los registros médicos electrónicos en Taiwán, y afirma que la solución AICS ICD10 puede transformar automáticamente los registros existentes en clasificaciones y códigos de enfermedades relevantes que luego se almacenan en bases de datos estructuradas, todo ello sin ninguna intervención manual. El Dr. Tseng también señaló que la solución de búsqueda de AICS EMR proporciona una base crítica para elevar el valor de los registros médicos electrónicos en los hospitales, y compartió que el Hospital Chung Shan ya está viendo aplicaciones en estas tres áreas:

• Educación sobre la medicina basada en la evidencia (EBM): La medicina basada en la evidencia es un indicador clave de acreditación para los hospitales. Los datos del mundo real obtenidos mediante el análisis de IA de las historias clínicas electrónicas permiten una medicina basada en la evidencia con características de localización y actualización. Esta información puede guiar de forma rápida y eficaz a los internos y residentes en la investigación, así como en el tratamiento clínico.

Por ejemplo, para investigar las opciones de tratamiento de la cistitis, se pueden buscar las principales cepas de la enfermedad y los antibióticos más utilizados, según la clasificación de los últimos seis meses; para investigar el tratamiento del cáncer, se pueden examinar los cinco principales medicamentos utilizados, incluidos los objetivos, los productos químicos, los antibióticos, los medicamentos gástricos, los medicamentos alérgicos, etc. Esto mejora notablemente el proceso de recogida de información.

• Prácticas de medicina preventiva: Los tratamientos contra el cáncer suelen provocar efectos secundarios como infecciones e incluso sepsis. Gracias a los datos dinámicos y actuales recopilados por la IA, los médicos pueden evaluar rápidamente qué fármacos pueden causar efectos secundarios introduciendo criterios clave de infección como el tipo de cáncer, el tipo de quimioterapia y los glóbulos blancos inferiores a 3000.
• Gestión de la calidad médica: A través de la analítica de big data de BI y AI, los hospitales pueden revisar periódicamente los indicadores críticos de calidad médica, como las tasas de reingreso de urgencia a los tres días y las tasas de reingreso temprano (en los siete días siguientes al alta). Esta información puede utilizarse para intervenciones de seguridad y gestión de riesgos que ayuden a mejorar y evitar las hospitalizaciones una y otra vez, y así garantizar la calidad médica y la salud del paciente.

El AICS y el Hospital de la Universidad Médica de Chung Shan dan la bienvenida a todas las instituciones médicas para que se pongan en contacto y aprendan más sobre cómo el programa de colaboración interinstitucional y de intercambio de datos puede ayudar a la transformación digital, la IA práctica a acelerar las diversas iniciativas de atención sanitaria inteligente.