ASUS Intelligent Cloud Services (AICS) y el Hospital de la Universidad Médica Chung Shan recibieron los Premios Nacionales de Innovación de Taiwán por una colaboración que transforma los registros médicos electrónicos tradicionales. Este consiste de un registro médico electrónico centrado en el paciente basado en SDM (Toma de decisiones compartida) y un expediente médico electrónico centrado en la educación, ambos aprovechando la tecnología de codificación ICD-10 habilitada por IA de AICS.
AICS y la Universidad Médica de Chung Shan firmaron un Memorando de Entendimiento para promover el desarrollo de un programa de intercambio de datos y colaboración interinstitucional seguro y rápido que tiene como objetivo aprovechar el poder de la inteligencia artificial 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 director de AICS, compartió que ya se han implementado múltiples soluciones de inteligencia artificial, como ICD10 Coding Assistant y EMR Search, en 15 centros médicos y hospitales regionales en Taiwán. También compartió que estas aplicaciones se convertirán en la base para que las instituciones médicas aprovechen los datos médicos en rápida expansión para fortalecer sus servicios de seguridad de los medicamentos, desarrollar sistemas de apoyo a las decisiones clínicas e incluso brindar servicios de medicina de precisión.
El Dr. Min Che Tsai, superintendente del Hospital de la Universidad Médica de Chung Shan, comentó que la introducción de tecnologías de inteligencia artificial y el empleo de registros médicos electrónicos centrados en datos podrían ayudar a defender la atención médica basada en la evidencia que puede mejorar la calidad médica y reducir los tratamientos innecesarios. También compartió que la atención médica impulsada por la inteligencia artificial puede mejorar la calidad de los datos clínicos, la calidad de la educación y la investigación, y permitir un ciclo de retroalimentación positiva.
El Dr. CJ Tseng, superintendente adjunto del Hospital de la Universidad Médica de Chung Shan y ex presidente del consejo nacional de EMR en el Departamento de Salud, dijo que ASUS está estableciendo un nuevo estándar con sus aplicaciones médicas y de salud impulsadas por la inteligencia artificial. El Dr. Tseng fue responsable de establecer los estándares para los registros médicos electrónicos en Taiwán, y expresó 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 sin ninguna intervención manual. El Dr. Tseng también señaló que la solución de búsqueda AICS EMR proporciona una base fundamental 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 en medicina basada en evidencias (MBE): La MBE es un indicador clave de acreditación para los hospitales. Los datos del mundo real obtenidos a través del análisis de inteligencia artificial de los registros médicos electrónicos permiten la medicina basada en evidencia con características de localización y actualización. Esta información puede orientar rápida y eficazmente a los internos y residentes en la investigación y el tratamiento clínico.
Por ejemplo, para investigar opciones de tratamiento para la cistitis, se pueden buscar las principales cepas de la enfermedad y los antibióticos más utilizados, clasificados en los últimos seis meses; Para investigar el tratamiento del cáncer, se pueden examinar los cinco medicamentos principales utilizados, incluidos objetivos, productos químicos, antibióticos, fármacos gástricos, fármacos alérgicos, etc. Esto mejora drásticamente el proceso de recopilación de información.
- Prácticas de medicina preventiva: Los tratamientos contra el cáncer a menudo producen efectos secundarios como infecciones e incluso sepsis. Mediante el uso de datos compilados por IA dinámicos y actuales, los médicos pueden evaluar rápidamente qué medicamentos pueden causar efectos secundarios ingresando criterios clave de infección, como el tipo de cáncer, el tipo de quimioterapia y los glóbulos blancos de menos de 3000.
- Gestión de la calidad médica: A través del análisis de big data de BI e IA, los hospitales pueden revisar periódicamente los indicadores de calidad médica críticos, como las tasas de reingreso de emergencia de 3 días y las tasas de reingreso temprano (dentro de los siete días posteriores al alta). Esta información se puede utilizar para intervenciones de seguridad y gestión de riesgos para ayudar a mejorar y evitar hospitalizaciones una y otra vez y así garantizar la calidad médica y la salud del paciente.
AICS y el Hospital de la Universidad Médica Chung Shan dan la bienvenida a todas las instituciones médicas para que se acerquen y aprendan más sobre cómo el programa de colaboración interinstitucional e intercambio de datos puede ayudar a la transformación digital, la IA práctica a acelerar las diversas iniciativas de atención médica inteligente.