Sağlık hizmetleri için Microsoft Bulut ile klinik içgörüler

Microsoft Cloud for Healthcare
Azure Synapse Analytics
Azure Machine Learning
Power Automate
Dynamics 365

Sağlık hizmetleri için Microsoft Bulut'u kullanarak klinik ve operasyonel içgörüleri geliştirmeye yönelik çözümler oluşturabilirsiniz. Bu makalede bu tür olası çözümlerden biri ele alınmaktadır ve Sağlık için Microsoft Bulut'ta Sanal sağlıktan öğrenilen bilgiler temel alınmaktadır.

Mimari

Sağlık hizmetleri için Microsoft Bulut'u kullanan klinik içgörüler

Bu mimari diyagramı içeren Visio dosyasını indirin.

Mimari diyagramında ve bu makalede ED terimi, acil tıp ve hastaların akut bakımı konusunda uzmanlaşmış olan bir sağlık tesisinin acil servisini ifade eder.

Sağlık Hizmetleri için Microsoft Bulut'ta sanal sağlıkta olduğu gibi, bu mimari diyagramındaki mavi çizgili kutular, Sağlık hizmetleri için Microsoft Bulut için gereken temel hizmetler veya eklentiler olan Microsoft hizmetleri temsil eder. Bu hizmetlerin her biri ayrı olarak lisanslanır.

Önceki çözümde olduğu gibi veriler hasta ve sağlayıcı zamanlamaları, tıbbi kayıtlar, giyilebilir cihazlar gibi dış tıbbi sistemler aracılığıyla bu mimariye akar ve ardından Azure kullanılarak alınır. Bu işlem, finansal veriler gibi belirli içgörüler için gereken diğer yapılandırılmış verileri de alabilir. Bu veriler daha sonra Microsoft Dataverse'de Ortak Veri Modeli (CDM) biçiminde depolanır ve bu çözümdeki Dynamics 365 ve Power BI bileşenleri tarafından kullanılır.

Veri akışı

Bu çözüm, diyagramda gösterilen kullanıcı gruplarının her biri için aşağıdaki veri akışlarını destekler:

  1. Bakım müdürü. Sanal ziyaret akışından devam eden bakım yöneticisi, hasta izleme kuyruğunun yardımıyla Teams aracılığıyla mevcut hasta kayıtlarını gözden geçirebilir. Bu Dynamics 365 uygulaması, hastaların listesinin yanı sıra her biri için onlara katılmanın aciliyetini gösteren bir dizin puanı sağlar. Bakım yöneticisi en yüksek dizin puanına sahip hastayı seçebilir ve bakım yönetimi uygulamasında tıbbi kayıtlar, bakım planı ve randevular gibi bilgileri görüntüleyebilir. Bu uygulama ayrıca kayıtlı IoMT cihazından neredeyse gerçek zamanlı olarak kalp atış hızı gibi verileri çekerek hastanın günlük yaşam tarzıyla ilgili içgörüler gösterebilir. Uygulama, gelen cihaz verilerini izler ve özel Power BI görselleştirmeleriyle görüntüler. Her cihaz ölçümü için eşikler ayarlanır ve aşılırsa Power Automate uygulama içinde bir satış içgörüleri uyarısı tetikler. Bu eşikler ve uyarılar her hasta için ayrı ayrı ayarlanabilir. Gerekirse, bakım yöneticisi Dataverse'de depolanan iletişim bilgilerini kullanarak hastayı doğrudan Teams'den arayabilir.

  2. ED yöneticisi. ED'yi ziyaret etmesi gereken bir hasta, taşımayı bakım yöneticisiyle koordine edebilir. ED yöneticisi, departmandaki kaynaklardan ve zamanlamalardan sorumludur. Yatak kullanımı, odalar ve personel gibi kaynakların yanı sıra alım ve geri alma olaylarındaki eğilimler, departman için özelleştirilmiş ve Teams ile tümleştirilmiş Power BI raporlarıyla izlenir. Bu raporlar Dataverse'de depolanan hastane ve hasta verileri kullanılarak oluşturulur ve Azure Synapse tarafından analiz edilir. Özel bir Dynamics 365 web kaynağı olan ED kuyruğu, gelen hastaların geçiş, check-in, alım, oda ataması gibi çeşitli aşamalarda kuyruklarını görüntüler. ED yöneticisi bu bilgileri hastaların varış saatlerine ve tıbbi durumlarına göre önceliklendirmek için kullanabilir. Hasta bakımı için gerekli görevleri otomatikleştiren Power Automate akışlarıyla bir karar ağacı oluşturulur. Bu tür görevlere örnek olarak oda veya yoğun bakım ünitesi ataması, tıbbi ekipman kurulumu, gerekli testlerin sıralanması ve mevcut sağlık personeline atama verilebilir. Bu raporlar ve otomatik görevler, hasta bakımının ve ED yönetiminin verimli bir şekilde yönetilmesini destekler.

  3. Uzman doktor. ED yöneticisi, hasta için önerilen testleri gözden geçirmesi için bir uzman doktor atar. Örneğin, X-ray testleri gerekiyorsa, bunları gözden geçirmek için bir pulmonolog atanır. Test sonuçlarının kaydedilmesi, doktor tarafından bakım yönetimi uygulamasının görünümünde bir Sales Insights uyarısı görüntüleyen Power Automate'i tetikler. X ışınları gibi testler yapılandırılmamış veriler olarak kabul edilir. Bu veriler Azure Data Lake aracılığıyla Azure Synapse'e çekilir ve sonuçları yorumlamak için özel bir makine öğrenmesi modeline aktarılır. Bu yorumlar hekimin tanı koymasında ve bakımı planlamasında yardımcı olabilir.

    Bu çözüm için özel olarak oluşturulmuş bir tuval uygulaması olan sosyal determinants uygulaması , hastanın sosyo-ekonomik koşulları hakkında içgörüler sağlar. Bu veriler, doktorun hastanın takip etme olasılığı olan bir bakım planı yazmasına yardımcı olabilir. Bakım yönetimi uygulamasındaki Power BI görselleştirmeleri, toplu nüfus durumu ölçümlerini, demografik bilgileri, sosyal faktörleri ve hastane kayıtlarında bulunan diğer verileri kullanarak hastanın tıbbi durumu için tedavi başarı eğilimlerini görüntüler. Uygulama, kamu tarafından finanse edilen araştırmalardan elde edilen genel kullanıma açık tıbbi verileri kullanacak şekilde tasarlanabilir. Bu görselleştirmeler hekimin en iyi başarı oranına sahip bakım planını seçmesine yardımcı olabilir. Bu görselleştirmelere beslenen veriler Azure Data Lake aracılığıyla alınır. Seçilen bakım planı daha sonra başvurmak üzere Dataverse'de depolanır.

  4. Hasta. Bakım planı ile taburcu edildiğinde hastadan hasta portalında bir memnuniyet anketine cevap vermeleri istenir. Bu bir Müşteri Sesi formudur. Anket sonucu, sağlık tesisi hakkında operasyonel içgörüler oluşturmak için Dataverse'de depolanır.

    Hasta, hekimin önerdiği bakım planını görüntülemek için hasta portalını kullanır. Portal, hastanın bakım planını anlamasına yardımcı olmak için eğitim materyalleri de sağlayabilir.

  5. Hastane yöneticisi. Hastane yöneticisi için özelleştirilen Power BI raporları, hasta geri alma oranları, kalış süresi, personelden hastaya oranı, hasta memnuniyeti ve maliyetler gibi önemli sağlık ölçümleri hakkında içgörüler sağlar. Bu içgörüler sağlık yönetiminin geliştirilmesine yardımcı olabilir. Bu raporlar, Azure Synapse tarafından hasta ziyaret kayıtları, finansal veriler ve hasta anketlerinden toplanan yaklaşım puanları gibi birden çok sistemden toplanan veriler kullanılarak oluşturulur. Raporlar, hastane yöneticisine operasyonel eksikliklerin tespitinde yardımcı olabilir. Örneğin, bir hastanenin geri alma oranları yüksekse, yönetici bu raporları kullanarak en fazla geri alma süresine sahip bölümleri bulabilir ve ardından temel sorunları giderip çözebilir.

    Power BI raporları, Teams kanalları kullanılarak diğer departmanlarla kolayca paylaşılabilmesi için Microsoft Teams ile tümleştirilir ve böylece daha hızlı iletişim ve daha iyi işbirliği sağlanır. Bu raporlara erişim, departmana veya kullanıcıya göre izin düzeyleri ayarlanarak denetlenebilir.

Bileşenler

Bu çözümde kullanılan bileşenlerin çoğu, Sağlık hizmetleri için Microsoft Bulut'ta sanal sistem durumu bölümünde ayrıntılı olarak açıklanmaktadır. Aşağıdaki bileşenler de kullanılır:

  • Azure Synapse Analytics. Azure Synapse Analytics , tanılama testi sonuçları, tıbbi geçmiş gibi hasta verileri ve günlük sağlık ölçümleri gibi yapılandırılmamış tıbbi verilerin makine öğrenmesi algoritmaları tarafından nasıl yorumlanabilir olduğunu göstermek için kullanılır. Makine tarafından oluşturulan bu bulgular, tıbbi sağlayıcıların hastaları teşhis etme ve tedavi etme konusunda yardımcı olduğunu göstermektedir.

  • Azure Data Lake Storage. Azure Data Lake Storage , Azure Synapse Analytics için hızlı ve güvenli bir veri ambarı sağlar. Geleneksel veri ambarlarından farklı olarak analiz için gereken büyük miktarda veri Azure Data Lake'te depolandıktan sonra sorgulanmaya hazır olur. Bu, yinelenen yüklemeyi ortadan kaldırır.

  • Azure Machine Learning. Bu çözüm, tıbbi sağlayıcı yardımcısı olarak olası bir kullanımı göstermek için Azure Machine Learning'i kullanır. Hastaların tıbbi koşulları hakkında ek içgörüler sağlamak için genel kullanıma açık tıbbi verileri ve tanılama test sonuçlarını kullanacak şekilde modellenebilir. Son teşhis sorumluluğu tıbbi uzmana aittir.

  • Power BI. Power BI ile büyük miktarda veriyi görselleştirmek, içgörüleri özümser hale getirmenin yanı sıra desenleri veya eğilimleri tanımlamayı kolaylaştırır. Farklı Power BI görselleştirmeleri oluşturmayı öğrenmek için bkz. Power BI raporlarında Power BI'daki görselleştirme türleri ve Görselleştirmeler. İşbirliğini geliştirmek amacıyla görselleri departmanlar arasında paylaşmak için Microsoft Teams'i kullanabilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz . Microsoft Teams, Outlook ve Office'te Power BI ile işbirliği yapma.

    Bu çözüm, aşağıdaki Power BI görselleştirmelerini oluşturmak için Azure Synapse Analytics'i kullanır:

    • ED için Teams ile tümleştirilmiş ve aşağıdakilerin anlık görüntüsünü sağlayan bir Power BI panosu:
      • Bekleyen hasta sayısı
      • Bekleme süreleri
      • Yatak durumu
      • Öngörülen yatak doluluğu
      • Diğer ED ölçümleri.
    • Sağlayıcıların tedavi planlarının etkinliğini benzer demografik bilgiler ve koşullarla karşılaştırmalarına yardımcı olan bir nüfus durumu panosu.
    • Hastane yönetimi için bölümler arası analiz ve raporlar.

  • Power Automate. Power Automate , yinelenen el ile görevleri otomatikleştirmek için kod içermeyen ve düşük kodlu bir platform sağlar. Oluşturulan her iş akışı bir işletmeye veya senaryoya özgüdür ve bu nedenle doğal olarak özelleştirilir. Bu çözümde Power Automate, Dataverse'de depolanan verileri alır ve veriler değiştiğinde bildirim gönderme gibi işlem yapmak için otomatik akışlar çalıştırır. Özelleştirilmiş veri tabanlı akışlar oluşturma hakkında bilgi için bkz . Microsoft Dataverse kullanan bir bulut akışı oluşturma.

    Power Automate akışları, ED'de oda ve personel atamaları gibi yordamları otomatikleştirmek için de kullanılır.

  • Sales Insights'Dynamics 365. Bu çözüm, aşağıdaki olaylar için uyarılar ve bildirimler sağlamak üzere Dynamics 365 bir eklenti olan Sales Insights'ı kullanır:

    • Hastanın giyilebilir cihazı, kalp atış hızı gibi sağlık ölçümleri için önceden belirlenmiş eşikleri aşıyor.
    • Yeni tanılama testi sonuçları kullanılabilir.

    Bu bildirimler bir Power Automate akışından tetiklenir. Sales Insights ile tümleşen otomasyon akışları oluşturma hakkında bilgi için bkz . Özel içgörü kartları oluşturma.

  • Hasta izleme kuyruğu. Bu özel bir Dynamics 365 web kaynağıdır ve Sağlık hizmetleri için Microsoft Bulut'un bir parçası değildir. Bakım yöneticisine birden fazla kaynaktan toplanan hasta verilerini sağlar ve bakım yönetimi uygulamasının tek tek hasta bilgilerine erişmesi için özelleştirilmiş bir giriş noktasıdır. Tutarlı bir platform sağlamak için Microsoft Teams ile tümleşiktir. Ayrıca, her hasta için tıbbi müdahalenin aciliyetini bir dizin puanı biçiminde görüntüler. Bu puan hastanın cihaz verilerinden ve bilinen tıbbi koşullardan türetilebilir.

  • ED kuyruğu. Bu özel bir Dynamics 365 web kaynağıdır ve Sağlık hizmetleri için Microsoft Bulut'un bir parçası değildir. ED yöneticisi bu kuyruğu, gelen hastaların tıbbi bilgilerini ve varış saatlerini ve ayrıca tedavi aciliyetini almak için kullanır. Bu, yöneticinin hasta tıbbi durumlarına göre kaynak atamak için Power Automate'i kullanarak daha verimli önceliklendirmesine ve otomatik iş akışları başlatmasına yardımcı olur.

  • Sosyal belirleyiciler. Bu, bir hastanın sosyo-ekonomik faktörlerini tıbbi sağlayıcılara gösteren bir Power BI Tuval uygulamasıdır . Bu bilgiler standartlaştırılmış bir anket kullanılarak toplanır ve hastanın bakım planına ne kadar iyi bağlı kalacağını tahmin etmeye yardımcı olur. Bu veriler hasta ziyareti sırasında toplanır ve gelecekteki kararları bilgilendirmek için Dataverse'de depolanır.

  • Müşteri sesi. Dynamics 365 Customer Voice , kurumsal bir geri bildirim yönetimi uygulamasıdır. Acil durum hastane ziyareti sonrasında hasta geri bildirimi almak için kullanılır. Bu geri bildirim, ED işlemlerinin yönetimiyle ilgili içgörüler sağlayabilir. Anket sonuçları, süreç geliştirmeleri için hastane yöneticisi tarafından kullanılmak üzere Dataverse'de depolanır.

  • Yapılandırılmamış veriler. Mimari diyagramındaki bu blok, X-ray sonuçları gibi yapılandırılmamış ikili verileri temsil eder. Bu veriler mevcut EHR sistemlerinde depolanabilir. Azure Synapse tarafından kullanılmak üzere Azure Data Lake tarafından alındı.

  • Yapılandırılmış veriler. Bu blok, hastane yönetimine yönelik içgörüler oluşturmak için kullanılabilecek EMR/EHR veya PAS sistemlerinin parçası olarak kabul edilmeyen yapılandırılmış verileri temsil eder. Bir örnek, sağlık kuruluşunun finansal kayıtlarıdır.

Alternatifler

Sağlık hizmetleri için Microsoft Bulut'ta Sanal sağlık bölümünde listelenen alternatifler de bu mimari için geçerlidir.

  • Bu mimaride kullanılan Dynamics 365 ve Power BI uygulamaları, veri kaynağı olarak Dataverse ile sıkı bir şekilde tümleştirilir. Bunlar, hasta izleme için yerleşik EHR araçları ve ED önceliklendirmeleri gibi üçüncü taraf uygulamalarla değiştirilirse, RESTful API arabirimini kullanarak Dataverse ile etkileşimde bulunabilirler. Dataverse, toplanan veriler için kullanışlı bir veri kaynağıdır ve Power BI, Power Automate, Synapse Analytics, Patient Portal, Teams gibi birden çok bileşen tarafından kullanılır.

  • Mimari diyagramında gösterilen ve mavi ana hatlara sahip olmayan bileşenlerin, sağlık kuruluşunun ihtiyaçlarına göre kullanılabilir araçlarla oluşturulması veya değiştirilmesi gerekir.

Senaryo ayrıntıları

Sağlık sektörü geleneksel olarak oluşturduğu büyük miktarda veriyi etkili bir şekilde kullanmakta zorlandı. Tıbbi verilerin çoğu yapılandırılmamış ve veri odaklı kararlar için erişilemez. İçgörüler ararken, sağlayıcılar veri alımı ve birleştirme için önemli miktarda zaman harcar. Sağlık kuruluşları ayrıca güvenlik ve uyumluluk baskılarıyla ve veri ihlali riskleriyle karşı karşıya kalır.

Bu çözüm, raporlama ve analiz için gereken büyük miktarda veriyi depolamak için Azure Data Lake'i kullanır. Bu veriler, makine öğrenmesi modülü ve Power BI görselleştirmeleri tarafından kullanılmak üzere Azure Synapse kullanılarak analiz edilir. Synapse ayrıca X-ray görüntüleri gibi yapılandırılmamış verileri alabilir ve yorum oluşturmak için makine öğrenmesi algoritmasına besleyebilir. Bu yorumlar, görüntünün anlık görüntüsüyle birlikte bir Microsoft Word belgesinde depolanır. Bu belge, gelecekte başvurmak üzere Dataverse'de bir blob veya dosya olarak depolanır.

Olası kullanım örnekleri

Bu çözüm sağlık sektörü için idealdir. Senaryo, birçok sektör için geçerli olan aşağıdaki özellikleri de gösterir:

  • Birden çok kaynaktan yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler toplayın ve Power BI kullanarak eğilimleri ve içgörüleri görselleştirin.
  • Bu içgörülere göre otomatik operasyonel görevler ayarlayın.
  • Makine öğrenmesini kullanarak farklı sistemlerdeki verileri yorumlayıp sistemdeki çeşitli rollere yardımcı olun.
  • Microsoft Teams'i kullanarak verileri ve içgörüleri güvenli bir şekilde paylaşın ve farklı departmanlar ve rollerle işbirliği yapın.

Dikkat edilmesi gereken noktalar

Bu önemli noktalar, bir iş yükünün kalitesini artırmak için kullanılabilecek bir dizi yol gösteren ilke olan Azure İyi Tasarlanmış Çerçeve'nin yapı taşlarını uygular. Daha fazla bilgi için bkz . Microsoft Azure İyi Tasarlanmış Çerçeve.

Güvenlik

Güvenlik, kasıtlı saldırılara ve değerli verilerinizin ve sistemlerinizin kötüye kullanılmasına karşı güvence sağlar. Daha fazla bilgi için bkz . Güvenlik sütununa genel bakış.

Sağlık hizmetleri için Microsoft Bulut kullanan tüm mimariler için güvenlikle ilgili dikkat edilmesi gerekenler burada geçerlidir. Örneğin, Sağlık hizmetleri için Microsoft Bulut'ta Sanal sistem durumu bölümünde ele alınan güvenlik konuları konusuna bakın.

Maliyet iyileştirme

Maliyet iyileştirmesi, gereksiz giderleri azaltmanın ve operasyonel verimlilikleri iyileştirmenin yollarını aramaktır. Daha fazla bilgi için bkz . Maliyet iyileştirme sütununa genel bakış.

Bu mimari için fiyatlandırma konusunda dikkat edilmesi gerekenler, Sağlık için Microsoft Bulut'taki Sanal sağlık ile benzerdir.

Bu senaryoyu dağıtın

Bu çözümü dağıtmak için, Healthcare için Microsoft Bulut'ta Sanal sistem durumunun bir ile dört arası adımlarını uygulayın.

Bu çözüm için özel olarak oluşturulan ek bileşenler aşağıdadır. Benzer uygulamalar oluşturmayı veya geçerli EHR sisteminiz tarafından sağlanan araçları kullanmayı seçebilirsiniz.

  1. Hasta izleme kuyruğu
  2. ED kuyruğu
  3. Power BI raporları ve görselleştirmeleri
  4. Cihaz eşikleri ve tanılama testi kullanılabilirliği için Power Automate bildirimleri
  5. Makine tarafından oluşturulan tanılama bulguları gibi makine öğrenmesi algoritmaları
  6. Sosyal belirleyiciler ve memnuniyet anketi uygulamaları

Katkıda Bulunanlar

Bu makale Microsoft tarafından yönetilir. Başlangıçta aşağıdaki katkıda bulunanlar tarafından yazılmıştır.

Asıl yazarlar:

Genel olmayan LinkedIn profillerini görmek için LinkedIn'de oturum açın.

Sonraki adımlar