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Un ospedale è molto più di un insieme di reparti, è un’entità dinamica e viva.
La visione tradizionale di un ospedale come un’insieme di reparti specialistici coordinati da una gestione centrale che si occupa di turni, fatturazione e risorse umane è stata superata da una visione che pone al centro il paziente.
Il paziente è il fulcro dell’attività ospedaliera: tutte le risorse mediche necessarie si scambiano messaggi per fornire i servizi clinici, costruire la cartella elettronica del paziente (EPR) in tempo reale e ridurre al minimo il rischio clinico.
Il Sistema informativo ospedaliero Synaptron implementa questo modello: ogni risorsa è collegata alla cartella clinica del paziente. Le informazioni non vengono mai duplicate e la digitazione manuale viene ridotta al minimo per evitare errori di trascrizione che spesso conducono a gravi conseguenze per il benessere del paziente.
Il fascicolo sanitario è sempre aggiornato e pronto per la visualizzazione locale e remota solo da operatori autorizzati. Tutte le richieste di esami diagnostici vengono inviate automaticamente ai dispositivi dei reparti appropriati tramite il protocollo HL7-CDA e i risultati altrettanto automaticamente inseriti nella cartella clinica appena disponibili. Per ogni campione biologico vengono stampate le etichette con codici a barre per prevenire lo scambio dei pazienti. La somministrazione dei farmaci al paziente sarà consentita solo dopo la scansione del codice a barre del suo bracciale e la conseguente verifica da parte del Sistema della corrispondenza con il destinatario delle prescrizioni.
Il sistema informativo ospedaliero di Synaptron riduce il rischio clinico al livello più basso semplificando la gestione amministrativa del paziente.
Chiedete una dimostrazione!
L’ambiente clinico è popolato da un insieme di centinaia di variabili che mettono a rischio la vita del paziente. Molte di queste variabili possono essere tenute sotto controllo automatizzando le attività. Il personale medico è soggetto a errori a causa dei lunghi orari di lavoro o per distrazione. Le attività ripetitive possono essere eseguite al meglio con l’automazione del flusso di lavoro. La somministrazione di farmaci e l’etichettatura dei campioni biologici sono due esempi che posizionano il Synaptron Hospital Information System in primo piano per la sicurezza del paziente durante la sua degenza.
I dati clinici del paziente sono altamente riservati per motivi di privacy ma spesso si verificano violazioni dei dati a causa della mancanza di protezione e i dati del paziente vengono rubati o utilizzati in modo improprio.
Ogni modulo del Synaptron Hospital Information System è costruito seguendo le più rigorose linee guida per la sicurezza dei sistemi informatici. Le attività degli operatori sono registrate e l’accesso ai dati del paziente è limitato dalle impostazioni dell’amministratore del Sistema.
I reclami legali sono comuni nelle situazioni sanitarie pubbliche e private. Ogni controversia è più facile da supportare se l’autenticità dei referti medici, degli esami clinici e delle immagini diagnostiche è indiscutibile in quanto ogni documento è marcato con data e ora e inserito in un blocco criptato di una blockchain.
Il tribunale può decidere sulla base di prove affidabili in tempi brevi.
Il sistema informativo Synaptron Hospital può essere facilmente collegato a una blockchain privata o pubblica per una solida non ripudiabilità dei suoi contenuti.
Miliardi di dati clinici si accumulano ogni giorno: sfruttiamoli.
Ogni giorno miliardi di dati clinici vengono letti e archiviati in ogni ospedale del mondo. Questi preziosi dati diventano obsoleti dopo la dimissione del paziente: vengono archiviati per eventuali contenziosi legali o esclusivamente a fini statistici. Essi potrebbere, ad esempio, essere utilizzati per addestrare reti neurali artificiali e perseguire altri obiettivi più critici.
Potrebbero aiutare a prevedere le epidemie, rivelare schemi di sintomi di patologie, suggererire i migliori schemi assicurativi agli ospedali sfruttando i flussi storici dei set di dati.
Alcuni ospedali hanno iniziato a utilizzare i dati clinici per estrarne informazioni non visibili ad un esame umano e alcuni risultati stanno già aiutando nella prevenzione e diagnosi precoce delle malattie, rivelando connessioni inaspettate e suggerendo nuove terapie.
L’intelligenza artificiale applicata ai dati clinici è fondamentale, a titolo di esempio, per accelerare lo sviluppo di farmaci più moderni ed efficienti, migliorare la diagnosi precoce del cancro e formulare i cocktail antiblastici più efficaci e meno dannosi per ogni paziente.
