Sisoft Integrated Digital Health Platform for University and Teaching Hospitals
Idioma de origem: Inglês
A Plataforma Digital Integradafoi concebida para hospitais universitários, académicos, de ensino e de investigação, ondeo cuidado ao doente, a formação médica, a investigação científica e a inteligência clínica devem funcionar em conjunto. Para além de um Sistema de Informação Hospitalar convencional, transforma dados clínicos de rotina emconhecimento estruturado, pesquisável e reutilizável, que apoia os cuidados de saúde, a educação, a investigação e a tomada de decisões institucionais.
O Rastreio Diagnóstico Avançado permite que médicos e investigadores explorem dados longitudinais dados dos pacientes ao longo do tempo, abrangendo diagnósticos, sintomas, exames, resultados laboratoriais e resultados patológicos, procedimentos, medicamentos, dados demográficos e outros parâmetros clínicos. Permite a descoberta e análise de coortes complexas descoberta e análise de coortes complexas relativas à prevalência de doenças, distribuição demográfica e geográfica, e alterações ao longo do tempo para investigação retrospectiva e prospetiva, estudos de epidemiologia e de saúde populacional.
A plataforma inclui mais de 130 ferramentas integradas de pontuação e avaliação clínica em várias especialidades. As avaliações padronizadas podem ser registadas e acompanhadas longitudinalmente, apoiando as decisões clínicas, a formação, a análise comparativa e a investigação sobre resultados.
Relatórios de Vigilância de Doenças e Saúde Pública Notificação alargam estas capacidades ao monitorização da saúde da população, ao ligar informações clínicas e laboratoriais a casos de vigilância, padrões de doença e processos de notificação.
A investigação científica é apoiada por um Sistema Integrado de Gestão de Ensaios Clínicos (CTMS) que abrange a gestão de estudos, a monitorização, a documentação, os orçamentos e as despesas, em conjuntocom fluxos de trabalho do Comité de Ética para avaliações, reuniões, decisões e histórico de estado.
Os fluxos de trabalho multidisciplinares permitem que os especialistas colaborem emcasos complexos, apoiando tanto os cuidados aos pacientes como a formação profissional.
Estas funcionalidades operam no âmbito mais alargado da Plataforma Digital Integrada de , ligando o HIS ao laboratório, ao diagnóstico por imagem, aos cuidados intensivos, à farmácia, à sala de operações, documentação eletrónica, investigação e dados institucionais.
O objetivo é criar um ecossistema digital de saúde de aprendizagem onde os dados diários dos cuidados de saúde contribuam para melhores cuidados, educação e descobertas científicas:
Dados → Evidência → Conhecimento → Melhores cuidados de saúde.
Os hospitais universitários, académicos, de ensino e de investigação estão entre os ambientes de saúde mais complexosambientes de cuidados de saúde a digitalizar. Estes combinam cuidados a um elevado volume de doentes com a formação, a prática multidisciplinar prática multidisciplinar, investigação científica, ensaios clínicos e conhecimento médico em constante evolução. Um desafio fundamental desafio consiste em integrar estes requisitos sem criar sistemas fragmentados ou perturbar os fluxos de trabalho clínicos.
Uma das tarefas mais exigentes é transpor o conhecimento científico e clínico em fluxos de trabalho digitais fiáveis. O desenvolvimento de triagem diagnóstica avançada, apoio à decisão clínica e mais de 130 ferramentas de pontuação e avaliação clínica exige uma colaboração estreita com professores, médicos especialistas e equipas académicas, a par de uma análise exaustiva da literatura médica, , diretrizes clínicas, metodologias validadas e evidência científica em evolução.
Outros desafios incluem a resistência à mudança, diferenças entre especialidades, localização, formação contínua dos utilizadores e equilíbrio entre a normalização e a flexibilidade necessária para a investigação, a educação e a gestão de casos complexos.
Do ponto de vista técnico, a plataforma deve integrar dados longitudinais provenientes desistemas de informação hospitalar (HIS), laboratoriais, de imagiologia, de patologia, de farmácia e de outros sistemas, mantendo a qualidade dos dados, a interoperabilidade, a privacidade, a rastreabilidade e o acesso controlado à investigação. Os requisitos regulamentares, os processos éticos e as regras de notificação de saúde pública em evolução também exigem uma adaptação contínua
Uma prática recomendada fundamental consiste em abordar a transformação digital nos hospitais académicos e de ensino como uma colaboração clínica e científica, e não simplesmente como uma implementação de TI. Professores, médicos especialistas, investigadores, enfermeiros e outros profissionais de saúde devem participar desde as fases mais iniciais da análise e concepção até à melhoria contínua.
A funcionalidade clínica deve ser baseada em evidências. O desenvolvimento de triagem diagnóstica avançada, apoio à decisão clínica e mais de 130 ferramentas de pontuação e avaliação exige uma revisão contínua da literatura médica, de , diretrizes clínicas e evidência científica em evolução. A transposição desteconhecimento em fluxos de trabalho digitais deve incluir validação clínica e atualizações controladas à medida que as evidências evoluem.
Outra prática importante é basear-se em dados longitudinais integrados dos pacientes em vez de aplicações departamentais isoladas. Laboratório, imagiologia, patologia, farmácia, cuidados intensivos e outras informações clínicas tornam-se mais valiosas quando estão seguramente e reutilizadas para cuidados de saúde, identificação de coortes, investigação, educação e análise de resultados.
A normalização deve ser equilibrada com flexibilidade. As normas internacionais, a terminologia comum e dados estruturados melhoram a interoperabilidade, a qualidade e a escalabilidade, enquanto os fluxos de trabalho configuráveis permitem que especialidades, instituições e países satisfaçam os seus requisitos clínicos, académicos e regulamentares.
A implementação deve ser iterativa em vez de pontual. O feedback contínuo de profissionais de saúde, investigadores e utilizadores, aliado à formação e experiência no mundo real, melhora a adoção e os fluxos de trabalho.
Para escalabilidade e sustentabilidade, recomendamos uma arquitetura modular, interoperabilidade baseada em normas, interoperabilidade, privacidade robusta e acesso baseado em funções, auditabilidade e atualização contínua do conhecimento.
Cuidados → Dados → Evidências → Conhecimento → Educação → Melhores Cuidados.
Isto permite que as instituições evoluam parasistemas de saúde de aprendizagem que geram, validad e reutilizam conhecimento de forma contínua.
