En ny tilnærming til klinisk beslutningsstøtte
Leger vil ha mer klinisk beslutningsstøtte, for å gi pasientene den beste behandlingen. Det er imidlertid dyrt å utvikle slike IT-systemer, og de kan sjelden brukes på tvers av legekontorer eller sykehus. Nå kan e-helseforskere ha funnet en løsning ved hjelp av kunstig intelligens.
La oss si at du føler deg syk, og du går til et legekontor. Legen går i gang med å stille mange spørsmål og undersøker deg, skriver ned symptomene dine og begynner å sette sammen kunnskap og tidligere erfaring med symptomer og observasjoner.
Dersom legen også kunne slå opp symptomer og annen relevant informasjon i ulike helsesystemer, er det sannsynlig at hun kunne finne frem til riktig diagnose og behandling for deg, raskere.
Kun til lokal bruk
Et klinisk beslutningsstøttesystem gjør det mulig for helsepersonell å få tilgang til de nyeste vitenskapelige resultatene akkurat når man har behov for å velge det beste behandlingsalternativet for pasienten. Implementeringskostnaden for kliniske beslutningsstøttesystemer er imidlertid svært høy, og derfor er det nødvendig å dele systemene på nasjonalt nivå.
For tiden kan de fleste kliniske beslutningsstøttesystemene ikke brukes på tvers av legekontorer eller sykehus. De ulike typer elektronisk pasientjournal (EPJ) “snakker” ikke med hverandre. Legen får ikke innblikk i verdifull informasjon om diagnose, behandling eller medisinering som kan hjelpe henne å hjelpe pasienten på best mulig måte.
– Det er et problem at leger ikke har tilgang til mer klinisk beslutningsstøtte. Det ville ha stor betydning for utviklingen av beste praksis og overholdelse av kliniske retningslinjer, sier Luis Marco-Ruiz, postdoktor ved Nasjonalt senter for e-helseforskning.
Bedre pasientbehandling
Klinikere vil ha innblikk i andre klinikeres praksis, for å forbedre sin egen. Forskere sier at de er i ferd med å løse problemet.
– Det er allerede mulig å få slike systemer til å snakke med hverandre, når vi bruker standardiserte løsninger og arketypebaserte systemer. Men vi må også gjøre systemene søkbare for alle klinikere, uavhengig av institusjonen eller regionen de arbeider i, sier Marco-Ruiz.
Etter å ha snakket med mange leger, tror han at dette vil hjelpe dem med å få tilgang til nøkkelkunnskap som er nødvendig for å levere den beste kliniske praksisen og pasientbehandlingen.
– Hver gang en lege møter en pasient, kan hun bruke et bredt spekter av klinisk informasjon fra pålitelige og bevisbaserte data registrert over mange år, sier han.
Fagartikkel på toppnivå
Sammen med andre forskere skrev Luis Marco-Ruiz og hans kollega Johan Gustav Bellika en forskningsartikkel om hvordan alle klinikere kan få tilgang til og ta i bruk klinisk beslutningsstøtte.
Artikkelens tittel er “Publication, discovery and interoperability of Clinical Decision Support Systems: A Linked Data approach”.
I høst rangerte IMIA - International Medical Informatics Association, artikkelen som en av verdens beste fagartikler innen datastyrt klinisk beslutningsstøtte.
Du kan lese den vitenskapelige artikkelen her.