بیماری‌های مغزی: بررسی افزایش فشار داخل جمجمه
در یک سیستم بیمارستانی بزرگ، شبکه‌ای از بیمارستان‌ها به پرونده‌های سلامت الکترونیک (EHR) برای تصمیم‌گیری‌های آگاهانه در حوزه‌های مختلف بالینی وابسته است.
از این رو، قابلیت اطمینان سیستم‌های فناوری اطلاعات سلامت (HIT) که وظیفه جمع‌آوری داده‌های EHR را دارند، از اهمیت بالایی برای ایمنی بیماران برخوردار است. اخیراً روش‌ها و ابزارهای نوینی برای شناسایی ناهنجاری‌ها در داده‌های EHR به منظور افزایش اطمینان از سیستم‌های HIT معرفی شده‌اند. بااین‌حال، این روش‌ها عمدتاً بر بیمارستان‌های فردی متمرکز شده‌اند که درک رویدادهای ناهنجاری در سطح سیستم و تأثیر بالقوه آن‌ها بر ایمنی بیماران در چندین بیمارستان را محدود می‌کند.
در این مقاله
در این مقاله، یک رویکرد جدید برای شناسایی ناهنجاری‌ها در داده‌های EHR در شبکه بیمارستانی معرفی شده است.
این رویکرد با ترکیب تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین با الگوریتم‌های گرافی، ابزاری برای شناسایی سریع و واکنش به انحرافات ایجاد می‌کند. این روش پیشنهادی از ترکیب پنج مدل یادگیری ماشین بهره می‌برد که از نقاط قوت منحصربه‌فرد هر مدل برای ارائه سیستمی مقاوم‌تر استفاده می‌کند. ناهنجاری‌های شناسایی شده به‌صورت گراف نمایش داده می‌شوند که امکان تشخیص الگوها در شبکه بیمارستانی را فراهم می‌کند. این رویکرد در آزمایش‌های واقعی توانسته است بینش‌های ارزشمند و عملکرد بهتری نسبت به روش‌های موجود ارائه دهد. طراحی مقیاس‌پذیر آن همچنین تضمین می‌کند که به راحتی با زیرساخت‌های HIT موجود ادغام می‌شود
سیستم‌های HIT به‌عنوان ستون فقرات مدیریت EHR، عصری جدید از مراقبت پزشکی را ایجاد کرده‌اند. این سیستم‌ها دسترسی آنی به تاریخچه‌های کامل بیماران را برای ارائه‌دهندگان خدمات سلامت ممکن ساخته و تشخیص، برنامه‌ریزی درمان و نتایج بیماران را بهبود می‌بخشند. بااین‌حال، گستردگی و پیچیدگی سیستم‌های HIT، چالش‌های قابل توجهی را در نظارت و شناسایی ناهنجاری‌ها ایجاد کرده است. با وجود دسترسی روزانه به میلیون‌ها رکورد بیمار برای تشخیص، درمان و تحقیق، تعیین استانداردی برای “فعالیت معمولی” دشوار شده است. علاوه بر این، در یک محیط مراقبتی چندوجهی، که در آن بخش‌ها و تخصص‌های متنوعی به داده‌های بیمار دسترسی دارند و آن را اصلاح می‌کنند، الگوهای ترافیک داده‌ها به‌طور ذاتی متغیر است.
ناهنجاری‌ها در داده‌های EHR، که می‌توانند به صورت افزایش یا کاهش غیرمنتظره در درخواست‌ها یا نرخ دسترسی به داده‌ها ظاهر شوند، ممکن است نشان‌دهنده دسترسی غیرمجاز، نقض احتمالی داده‌ها، سوءمدیریت اطلاعات حساس بیمار، یا حتی مشکلاتی باشند که می‌توانند جریان کاری بالینی و مراقبت از بیمار را مختل کنند. عوامل خارجی، مانند نقص سیستم یا مشکلات اتصال، نیز تشخیص ناهنجاری‌های واقعی را پیچیده‌تر کرده و بر نیاز به یک استراتژی شناسایی ماهرانه و دقیق تأکید می‌کنند.
جمع‌بندی کلی مقاله
این مقاله یک چارچوب جدید برای شناسایی ناهنجاری‌ها در پرونده‌های سلامت الکترونیک (EHR) در شبکه بیمارستانی ارائه می‌دهد. این چارچوب با ترکیب یادگیری ماشین و الگوریتم‌های گرافی، توانایی شناسایی سریع و دقیق ناهنجاری‌ها را بهبود می‌بخشد. هدف اصلی این رویکرد، افزایش ایمنی بیماران و کاهش خطرات سیستمی است که می‌تواند بر عملکرد بیمارستان‌ها و کیفیت خدمات درمانی تأثیر بگذارد.
رویکرد پیشنهادی از ترکیب پنج مدل یادگیری ماشین استفاده می‌کند تا ناهنجاری‌های مختلف شناسایی شوند. این ناهنجاری‌ها به‌صورت گراف نمایش داده می‌شوند که تحلیل الگوها و ارتباطات میان بیمارستان‌ها را ممکن می‌سازد. با استفاده از این رویکرد، ناهنجاری‌های شبکه‌ای که معمولاً در روش‌های سنتی نادیده گرفته می‌شوند، قابل شناسایی هستند.
آزمایش‌های واقعی نشان داده‌اند که این چارچوب می‌تواند ناهنجاری‌های مرتبط با تغییرات سیستمی، مانند ارتقاء نرم‌افزارهای بیمارستانی، را با دقت بالایی شناسایی کند. این روش با استفاده از داده‌های واقعی از شبکه بیمارستانی بزرگ وزارت امور کهنه‌سربازان ایالات متحده (VA) آزمایش شده و توانایی آن در تشخیص تغییرات سیستمی در سطح شبکه اثبات شده است.
علاوه بر کاربرد در سیستم‌های بهداشتی، این چارچوب انعطاف‌پذیر بوده و می‌تواند در حوزه‌های دیگر، از جمله امنیت سایبری و تحلیل مالی، نیز مورد استفاده قرار گیرد. طراحی مقیاس‌پذیر آن تضمین می‌کند که به راحتی در زیرساخت‌های موجود ادغام شده و با نیازهای مختلف سازگار است.
مقالات مرتبط
سلامت جسم و روان به‌عنوان دو رکن اساسی در زیست‌شناسی انسانی و علوم شناختی، نقش غیرقابل‌انکاری در بهبود…
علم زیست‌شناسی و پزشکی بالینی Biological science and clinical medicine علم زیست‌شناسی و بالینی: پلی بین دانش بنیادی…
اختلالات روانی: بررسی جامع افسردگی، اضطراب، اختلال دوقطبی و اسکیزوفرنی اختلالات روانی مجموعه‌ای از ناهنجاری‌های پیچیده‌ی عصبی-روان‌شناختی هستند…
در یک سیستم بیمارستانی بزرگ، شبکه‌ای از بیمارستان‌ها به پرونده‌های سلامت الکترونیک (EHR) برای تصمیم‌گیری‌های آگاهانه در حوزه‌های…