Descubra os sistemas EHR com análise de dados superior para a área de saúde

It is preferable to have systems that are innovators in advanced analytics that use AI and predictive modeling to improve patient outcomes. Their strong data platforms provide real-time decision support, which is essential in demanding healthcare settings.

Quais sistemas de registro eletrônico de saúde oferecem os recursos mais avançados de análise de dados?

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No campo dinâmico da saúde, o Prontuário Eletrônico (EHR) Os sistemas são fundamentais para o gerenciamento das informações do paciente. No entanto, nem todos os sistemas EHR são criados iguais, especialmente quando se trata de recursos de análise de dados. A análise avançada de dados em sistemas EHR pode transformar dados brutos em insights significativos, gerando melhores resultados para os pacientes e eficiências operacionais. À medida que você navega pelo cenário complexo de opções de RES, entender quais sistemas oferecem as ferramentas de análise mais sofisticadas é crucial para os profissionais de saúde que visam aproveitar os dados para a tomada de decisões e melhorar a prestação de cuidados.

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1 Principais características

Ao avaliar sistemas EHR para análise de dados, você deve procurar os principais recursos que permitem uma análise de dados abrangente. Isso inclui painéis personalizáveis, relatórios em tempo real e recursos de análise preditiva. A capacidade de integração com outros sistemas e suporte à interoperabilidade também é vital, pois permite uma visão mais holística dos dados do paciente. Além disso, sistemas avançados de PEP devem oferecer ferramentas para estratificação de risco e gestão de saúde populacional, que são essenciais para o cuidado proativo do paciente e alocação de recursos.

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Jayanth MK

Data Scientist | Phd Scholar | Research & Development | ExSiemens | IBM/Google Certified Data Analyst | Freelance Trainer | Instructor | Mentor | Data Science | Machine Learning | AI | NLP/CV |
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When considering EHR systems for data analysis, prioritize features like customizable dashboards and real-time reporting. These allow for easy access to up-to-date patient information. Integration with other systems is crucial for a complete view of patient data, while predictive analytics help in anticipating healthcare needs. Advanced features like risk stratification and population health management ensure proactive care and efficient resource distribution, benefiting both patients and healthcare providers.

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2 Experiência do Usuário

A experiência do usuário do componente de análise de um sistema EHR é crítica. Você quer um sistema que seja intuitivo e exija treinamento mínimo para navegar. Os melhores sistemas têm uma interface amigável que permite que os provedores de serviços de saúde acessem e interpretem dados facilmente. Visualizações como gráficos e mapas de calor podem ajudar a identificar rapidamente tendências e outliers. Além disso, a capacidade de personalizar relatórios para atender a necessidades clínicas ou administrativas específicas pode aumentar significativamente a utilidade do sistema.

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Mohammed Al-Mashraie, PhD

Data Science & AI Professional | I Help Transform Business Processes Through AI | Ex-KPMG | Management | Operational Excellence Leadership | Industrial & Systems Engineering
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It is preferable to have systems that are innovators in advanced analytics that use AI and predictive modeling to improve patient outcomes. Their strong data platforms provide real-time decision support, which is essential in demanding healthcare settings.

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3 Segurança de Dados

A segurança dos dados é um aspecto inegociável de qualquer sistema de EHR, especialmente quando se trata de análises. O sistema escolhido deve estar em conformidade com a Lei de Portabilidade e Responsabilidade de Seguros de Saúde (HIPAA) e usar métodos de criptografia robustos para proteger os dados do paciente. Além da criptografia, procure sistemas que ofereçam autenticação avançada de usuário, trilhas de auditoria e logoffs automáticos para garantir que os recursos de análise de dados não se tornem uma responsabilidade.

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Kavindu Rathnasiri

Top Voice in Machine Learning | Data Science and AI Enthusiast | Associate Data Analyst at ADA - Asia | Google Certified Data Analyst | Experienced Power BI Developer
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Electronic Health Record (EHR) systems with advanced data analytics capabilities prioritize both innovation and data security. Epic Systems' EHR stands out for its robust analytics tools, facilitating population health management and predictive analytics. Cerner's platform integrates clinical and financial data, enabling comprehensive insights into patient care and organizational performance. Furthermore, Allscripts' EHR offers advanced analytics modules for quality improvement initiatives and personalized patient care pathways. While these systems excel in analytics, they also uphold stringent data security measures to safeguard sensitive patient information, ensuring compliance with regulatory standards like HIPAA.

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4 Recursos de integração

Os sistemas EHR mais avançados oferecem recursos de integração perfeita com várias tecnologias de saúde. Isso inclui sistemas de informação laboratorial, sistemas de informação em radiologia e sistemas de gerenciamento de farmácia. Essas integrações garantem que os dados não sejam isolados, mas sim consolidados em um único e abrangente registro do paciente. Essa interoperabilidade é crucial para análises precisas e pode impactar significativamente os sistemas de suporte à decisão clínica, fornecendo uma imagem completa do estado de saúde de um paciente.

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5 Análise preditiva

A análise preditiva é um divisor de águas na análise de dados de saúde. Um sistema de EHR com forte análise preditiva pode prever os resultados dos pacientes, identificar indivíduos em risco de condições crônicas e até mesmo prever padrões de utilização de recursos. Essa previsão permite que os profissionais de saúde intervenham precocemente, adaptem os planos de tratamento e otimizem as operações. Um sistema que incorpora algoritmos de aprendizado de máquina para refinar suas previsões ao longo do tempo será particularmente poderoso.

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6 Apoio à Decisão Clínica

Finalmente, o apoio à decisão clínica (CDS) ferramentas dentro de um sistema de EHR podem revolucionar o atendimento ao paciente, aproveitando a análise de dados. Essas ferramentas analisam os dados do paciente e fornecem recomendações baseadas em evidências no ponto de atendimento. Um SDC sofisticado pode alertar os médicos sobre potenciais interações medicamentosas, sugerir terapias alternativas e identificar lacunas no atendimento. A integração do CDS com análises ajuda a criar um ciclo de feedback que melhora continuamente os resultados dos pacientes e os processos de atendimento.

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Jayanth MK

Data Scientist | Phd Scholar | Research & Development | ExSiemens | IBM/Google Certified Data Analyst | Freelance Trainer | Instructor | Mentor | Data Science | Machine Learning | AI | NLP/CV |
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Clinical decision support tools are like digital assistants for healthcare providers. They use patient data to give doctors advice during appointments. For example, they might warn about drug interactions or suggest different treatments. These tools are integrated with data analytics, so they get better over time, helping doctors make better decisions and improving patient care.

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Humaira Talha

Business Coordinator - Corporate Facilities | WPS - Liabilities - Retail - consumer Finance | Business Intelligence | Data Analyst | Data Visualization * SQL * Tableau * Excel * Power BI * BigQuery * Blogger
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The top three EHR systems with the most advanced data analytics capabilities are Epic Systems, Cerner, and Allscripts. Epic Systems stands out with its Cognitive Computing Platform and Epic Cosmos, which integrate machine learning and aggregate large-scale data for comprehensive analytics and population health management. Cerner excels with its HealtheIntent platform, designed specifically for population health, offering robust analytics for both clinical and financial data, alongside its PowerChart EHR that provides real-time data insights and decision support. Allscripts offers advanced analytics through its dbMotion platform, which enables data aggregation across different systems.

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