数据和智能技术如何帮助医生
住院医师面临着几个独特的挑战。越来越复杂的患者护理、时间管理方面的困难，以及在遵守法规的同时管理管理任务，这些都是与工作密切相关的一些重大困难。
幸运的是，大数据和智能技术正在帮助医院克服这些问题。以下是数据和智能技术帮助医院医生的一些有趣方式。
住院医师面临着几个独特的挑战。越来越复杂的患者护理、时间管理方面的困难，以及在遵守法规的同时管理管理任务，这些都是与工作密切相关的一些重大困难。
幸运的是，大数据和智能技术正在帮助医院克服这些问题。以下是数据和智能技术帮助医院医生的一些有趣方式。
改进计费流程和准确性
众所周知，医疗账单是错误的。一些估计表明，超过80%的医疗账单有错误。美国医疗账单倡导者报告称，在他们审查的75%的账户中发现了错误。很多关于医疗收费的有意义的案例研究也强调了这些错误给医生带来的问题。
大数据和智能技术正在以多种方式帮助医院医生提高账单准确性。首先，这项创新技术降低了出错的风险。根据发表在《美国医学会杂志》上的一项研究，电子健康记录(EHRs)和其他数据跟踪系统可以帮助减少高达50%的账单错误。创建集中EHR、编码和收费的简化系统有助于医院减少账单准确性方面的错误。
大数据和智能技术提高账单准确性的另一种方式是为医院医生提供更多关于患者群体和工作流程的见解和分析。这些见解可以帮助医院医生跟踪索赔拒绝、应收账款账龄和其他指标，以创建可衡量的改进目标。
通过可穿戴设备改进诊断
大数据、智能技术和人工智能可以帮助医院医生通过分析数据，高效准确地对患者进行诊断和治疗。可穿戴技术已经成为增强诊断方法的重要贡献者。发表在《美国医学会杂志》上的一项研究发现，使用机器学习算法分析医学图像可以提高对某些疾病的诊断准确性，如乳腺癌。
可穿戴技术可以为医院医生提供更多关于患者长期健康状况的数据，从而有助于改善诊断。这一因素在急性护理环境中是有益的，因为住院医生缺乏从第一人称的角度来看患者的护理史。
举个例子，可穿戴设备可以跟踪患者的活动水平、睡眠模式和其他健康指标，为急诊医生提供对患者健康状况的更全面了解。
这些数据有助于识别表明需要进一步测试或治疗的模式和趋势，从而实现更准确的诊断。早期诊断还创造了早期干预的机会，改善了患者的结果，降低了与护理相关的成本。
通过个性化改善患者护理
大数据和智能技术正在帮助医疗专业人员更好地了解和预测患者需求。这项技术正在帮助医院医生制定更加个性化和有效的治疗计划。上面提到的研究还发现，使用机器学习算法分析电子健康记录(EHRs)可以比传统方法更准确地预测患者的结果。
数据驱动的个性化还允许住院医生根据患者的具体需求和健康史量身定制治疗建议，而不是依赖于一刀切的方法。同样，这个因素在急症护理中是不可或缺的。
提高生产力
拥有合适的工具可以彻底改变医生安排一天工作的方式。使用允许访问EHR、进度记录和账单报告的集中工具，可以帮助住院医生提高工作效率，而不会牺牲患者护理的完整性。事实上，它们变得越高效和准确，护理质量就越好。
使用人工智能驱动的工具和智能软件，医院医生可以快速轻松地访问患者的病史，最大限度地减少搜索和查看纸质记录的时间。EMR还允许住院医生和护理团队之间进行更有效的沟通，因为他们可以通过单击按钮轻松地与其他医疗保健专业人员共享患者信息。
智能系统还帮助急诊医生简化工作流程，腾出时间专注于更复杂的任务，并为更多患者看病。例如，发表在《医学互联网研究杂志》上的一项研究发现，使用电子处方系统可以减少医生花在文书工作上的时间，使他们能够看到更多的病人，并提高他们的实践效率。
提高患者安全性
大数据和智能技术可用于识别可能表明不良事件风险增加的药物使用模式。轻松访问患者记录和警报系统还可以通知住院医生药物之间的潜在冲突。这可以让医疗服务提供者就开哪些药物做出更明智的决定，从而降低对患者造成伤害的风险。
这些不同的技术集成也有助于提高患者的参与度和依从性。简化工作流程使住院医师能够与患者进行更多互动，并建立信任关系。住院医师可以更有效地吸引患者，并鼓励他们在自己的护理中发挥积极作用。这可以提高患者的安全性，因为患者更有可能遵循治疗建议并采取必要的预防措施来防止不良事件。
沟通差距是患者安全和健康的另一个首要问题。由于住院医生经常同时兼顾病人和设施，缩小护理差距至关重要。使用集中式系统可确保护理团队中的每个人都了解患者的最新需求。
创建连续的远程监控
可穿戴技术可以戴在身上，监测各种健康指标。如前所述，这项技术可以为住院医生提供有关患者健康状况的实时数据，从而有助于改善急诊诊断。
例如，当急诊医生不在时，可穿戴设备可以持续监控患者的生命体征，如心率、脉搏异常、血压和氧气水平。
最后的想法
总之，大数据和智能技术为医院医生提供了新的工具和见解，有助于改善患者护理、生产率、诊断和账单准确性。
通过利用这些技术，住院医师可以更准确地预测患者需求，简化他们的工作流程，提高诊断的准确性，并增强患者体验。这些进步有助于改变医疗保健行业，改善患者的治疗效果，并降低医疗成本，包括住院医生的收入损失和患者的不正确账单。
