Bước 1: Khảo sát hiện trạng và phân tích nhu cầu
Mục tiêu: Xác định rõ nhu cầu, mục tiêu ứng dụng EMR của cơ sở y tế (quy mô triển khai, chuyên khoa, ngân sách, kỳ vọng…).
Nội dung:
Phân tích quy trình khám chữa bệnh hiện tại, xác định những điểm cần cải thiện. Đánh giá hạ tầng công nghệ thông tin hiện có, khả năng đáp ứng của hệ thống mạng, thiết bị…Cũng như là khảo sát năng lực sử dụng công nghệ của đội ngũ y bác sĩ, nhân viên y tế.
Kết quả đầu ra:
- Định hình rõ ràng nhu cầu, mục tiêu cụ thể khi ứng dụng EMR.
- Xác định được những khó khăn, thách thức tiềm ẩn.
- Lựa chọn giải pháp EMR phù hợp nhất.
Bước 2: Lựa chọn nhà cung cấp giải pháp EMR
Đặt ra các tiêu chí để lựa chọn nhà cung cấp giải pháp EMR
-> Sau khi đã xác định rõ nhu cầu, mục tiêu và các tiêu chí lựa chọn, cơ sở y tế nên tiến hành so sánh ưu nhược điểm của các giải pháp/nhà cung cấp Hồ sơ sức khoẻ điện tử phổ biến trên thị trường.
Bước 3: Triển khai hệ thống Hồ sơ sức khoẻ điện tử
- Chuẩn bị hạ tầng: Đảm bảo hạ tầng công nghệ thông tin đáp ứng yêu cầu của hệ thống EMR (đường truyền mạng, máy chủ, máy tính, thiết bị ngoại vi…).
- Cài đặt phần mềm: Cài đặt phần mềm EMR trên các máy tính, thiết bị của cơ sở y tế.
- Di chuyển dữ liệu: Chuyển đổi dữ liệu bệnh án từ dạng giấy sang dạng điện tử (nếu có).
- Kết nối, tích hợp: Kết nối EMR với các hệ thống khác của bệnh viện (hệ thống HIS, LIS, PACS…)
Bước 4: Đào tạo và chuyển giao công nghệ
Đối tượng tham gia: Bác sĩ, điều dưỡng, nhân viên y tế, cán bộ quản lý…
Nội dung đào tạo:
- Kiến thức cơ bản về EMR, cách sử dụng các chức năng của hệ thống.
- Kỹ năng thao tác trên phần mềm EMR.
- Quy trình khám chữa bệnh mới sử dụng EMR.
- Giải đáp thắc mắc cho người dùng.
Phương pháp đào tạo: Đa dạng phương pháp đào tạo (trực tiếp, trực tuyến, tài liệu hướng dẫn…)
Kết quả: Đội ngũ y bác sĩ, nhân viên y tế được trang bị đầy đủ kiến thức và kỹ năng để sử dụng thành thạo hệ thống Hồ sơ sức khoẻ điện tử.
Bước 5: Vận hành thử nghiệm và chính thức
Vận hành thử nghiệm: Cho phép một nhóm nhỏ người dùng sử dụng hệ thống EMR trong thời gian nhất định để đánh giá, phát hiện lỗi và điều chỉnh.
Vận hành chính thức: Sau khi hoàn thiện hệ thống, tiến hành triển khai Hồ sơ sức khoẻ điện tử trên toàn bộ cơ sở y tế.
Đánh giá, bảo trì: Thường xuyên đánh giá hiệu quả hoạt động của hệ thống EMR, bảo trì hệ thống định kỳ, cập nhật phiên bản mới…
Xu hướng phát triển của Hồ sơ bệnh án điện tử EMR
Trí tuệ nhân tạo (AI)
Chẩn đoán chính xác, nhanh chóng: Thuật toán AI có khả năng phân tích lượng dữ liệu khổng lồ trong EMR, từ thông tin bệnh sử, kết quả xét nghiệm, hình ảnh y khoa đến các nghiên cứu y học mới nhất, để đưa ra chẩn đoán nhanh chóng và chính xác hơn. Điều này đặc biệt hữu ích trong các trường hợp bệnh lý phức tạp, đòi hỏi phân tích đa chiều và độ chính xác cao.
Cá nhân hóa phác đồ điều trị: Mỗi bệnh nhân là một cá thể riêng biệt với cơ địa, tiền sử bệnh, lối sống và nhu cầu khác nhau. AI giúp phân tích các yếu tố này để đưa ra phác đồ điều trị cá nhân hóa, tối ưu hiệu quả điều trị và giảm thiểu tác dụng phụ.
Hỗ trợ phát triển thuốc mới: Dữ liệu từ hàng triệu hồ sơ bệnh án trong EMR là nguồn tài nguyên vô giá cho các nghiên cứu y học. AI có thể phân tích dữ liệu này để tìm ra các mô hình, dự đoán hiệu quả của thuốc, rút ngắn thời gian nghiên cứu và phát triển thuốc mới.
Internet of Things (IoT): Kết mối chăm sóc sức khỏe không giới hạn
Theo dõi sức khỏe từ xa: Các thiết bị đeo thông minh, cảm biến y tế thu thập dữ liệu sức khỏe của bệnh nhân (nhịp tim, huyết áp, nồng độ oxy trong máu…) và cập nhật vào EMR thời gian thực. Bác sĩ có thể theo dõi tình trạng bệnh nhân từ xa, phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường và can thiệp kịp thời, giúp phòng ngừa các biến chứng nguy hiểm.
Cảnh báo sớm, can thiệp kịp thời: EMR kết hợp IoT có thể thiết lập các ngưỡng cảnh báo dựa trên tình trạng sức khỏe của từng bệnh nhân. Khi dữ liệu vượt ngưỡng, hệ thống sẽ tự động gửi cảnh báo đến bệnh nhân, người nhà và bác sĩ để có biện pháp xử lý kịp thời.
Nâng cao chất lượng cuộc sống: Bệnh nhân có thể chủ động theo dõi sức khỏe của mình thông qua các ứng dụng kết nối với EMR, từ đó điều chỉnh lối sống, chế độ dinh dưỡng, luyện tập để duy trì sức khỏe tốt nhất.
Phân Tích Dữ Liệu Lớn (Big Data)
Nghiên cứu y học đột phá: Phân tích dữ liệu từ hàng triệu hồ sơ bệnh án giúp các nhà khoa học tìm ra mối liên hệ giữa các yếu tố di truyền, lối sống và bệnh tật, từ đó phát triển các phương pháp điều trị mới hiệu quả hơn.
Dự đoán và phòng ngừa dịch bệnh: Dữ liệu về bệnh nhân, môi trường, khí hậu… được phân tích để xây dựng mô hình dự đoán sự lây lan của dịch bệnh, giúp ngành y tế chủ động áp dụng các biện pháp phòng ngừa hiệu quả.
Tối ưu hóa hoạt động: Phân tích dữ liệu giúp cơ sở y tế nắm bắt được nhu cầu sử dụng dịch vụ, tối ưu hóa quy trình khám chữa bệnh, phân bổ nguồn lực hiệu quả, nâng cao chất lượng dịch vụ và giảm thiểu chi phí.
