Apoyo a la toma de decisiones clínicas
Obtenga valor integrando el sistema de apoyo a la toma de decisiones clínicas para mejorar la toma de decisiones de atención médica al proporcionar a los médicos, al personal e incluso a los pacientes información oportuna basada en datos.
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Libere la eficiencia y la precisión de la atención médica con CDSS
Los sistemas CDSS utilizan conocimientos médicos, datos de pacientes y algoritmos avanzados para mejorar el diagnóstico, la planificación del tratamiento y la prestación de atención médica en general. Los sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas cierran la brecha entre los datos y la acción. Al mejorar la precisión, la eficiencia y la seguridad de los pacientes, el CDSS permite a los proveedores de atención médica brindar una atención mejor y más personalizada al tiempo que optimiza los costos operativos.
Principales beneficios del CDSS
Los sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas (CDSS) están transformando la atención médica al proporcionar información y herramientas inteligentes para respaldar la toma de decisiones médicas. Estos sistemas mejoran la precisión, la eficiencia y la seguridad de la atención a los pacientes y, al mismo tiempo, se integran perfectamente en los flujos de trabajo clínicos.
Precisión diagnóstica mejorada
Detección temprana: el CDSS identifica las posibles afecciones de manera temprana mediante el análisis de los datos, los síntomas y los factores de riesgo del paciente.
Reducción de errores: al hacer referencias cruzadas entre las pautas y los datos de los pacientes, el CDSS minimiza los errores y garantiza diagnósticos precisos.
Diagnóstico diferencial: ofrece diagnósticos alternativos, lo que ayuda a los médicos a evaluar múltiples posibilidades.
Integración con los sistemas EHR
Acceso integral a los datos: extrae información de los registros médicos electrónicos (EHR) para brindar una visión completa de la salud del paciente.
Actualizaciones en tiempo real: ofrece a los médicos información actualizada durante los encuentros con los pacientes.
Flujo de trabajo sin interrupciones: reduce las interrupciones al integrarse sin problemas en los flujos de trabajo clínicos.
Planificación mejorada del tratamiento
Atención personalizada: brinda recomendaciones de tratamiento adaptadas al historial médico, la genética y las preferencias específicas del paciente.
Medicina basada en la evidencia: alinea los planes de tratamiento con las últimas directrices e investigaciones clínicas, lo que garantiza una atención de alta calidad.
Advertencias sobre interacciones farmacológicas: alerta a los proveedores sobre posibles interacciones farmacológicas adversas o contraindicaciones, lo que mejora la seguridad de los medicamentos.
Mayor eficiencia en los flujos de trabajo clínicos
Procesos automatizados: reduce el tiempo dedicado a tareas manuales, como buscar interacciones entre medicamentos o pautas.
Toma de decisiones simplificada: ofrece rápidamente información procesable, lo que ahorra un tiempo valioso durante las consultas de los pacientes o las emergencias.
Priorización de tareas: ayuda a los médicos a centrarse en los casos de alta prioridad al resaltar las alertas o los datos críticos.
Componentes del sistema CDS
Base de conocimientos
La base de conocimientos es la columna vertebral de un CDSS y contiene los conocimientos médicos y las reglas necesarias para la toma de decisiones. Incluye:
Pautas clínicas: Protocolos y recomendaciones basados en la evidencia para tratar afecciones específicas.
Conocimientos médicos: Información estructurada sobre enfermedades, síntomas, tratamientos, interacciones farmacológicas y diagnósticos.
Conjuntos de reglas: Reglas lógicas, afirmaciones de «si es entonces» o algoritmos que vinculan los datos de los pacientes con los posibles resultados.
Terminologías estandarizadas: Integración con vocabularios como SNOMED CT, LOINC e ICD-10 para una representación coherente de los conceptos clínicos.
Motor de inferencia
El motor de inferencia procesa los datos de los pacientes utilizando la base de conocimientos para generar recomendaciones o ideas. Es responsable de:
Aplicación de reglas: Hace coincidir la información específica del paciente con las reglas de la base de conocimientos.
Hacer inferencias: Deriva conclusiones o predicciones en función de los datos de entrada.
algoritmos de decisión: ejecuta algoritmos avanzados, como el aprendizaje automático o el análisis predictivo, para respaldar la toma de decisiones complejas.
Sistema de entrada de datos
Este componente recopila datos específicos del paciente, que sirven como entrada para el CDSS. Las fuentes incluyen:
Registros médicos electrónicos (EHR): Datos demográficos de los pacientes, historial médico, resultados de laboratorio, medicamentos y diagnósticos.
Dispositivos de monitoreo en tiempo real: Sensores portátiles, dispositivos médicos o dispositivos de Internet de las cosas (IoT) que proporcionan datos continuos.
Entrada manual de datos: Información ingresada por médicos o pacientes.
Integración con Workflow
Para garantizar la usabilidad, un CDSS debe integrarse sin problemas en los flujos de trabajo clínicos. Los componentes que respaldan la integración incluyen:
Conciencia del contexto: Proporciona recomendaciones relevantes para el escenario clínico actual.
Salidas procesables: Permite a los médicos actuar directamente según las recomendaciones (por ejemplo, solicitar pruebas o ajustar los medicamentos a través del sistema).
Interoperabilidad: Garantiza la compatibilidad con otros sistemas de TI sanitarios mediante estándares como HL7, FHIR y DICOM.
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Aproveche los algoritmos avanzados y la información en tiempo real para mejorar sus decisiones clínicas.
Sistemas CDS de terceros
Philips IntelliSpace
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Philips IntelliSpace es un conjunto de soluciones informáticas para el cuidado de la salud que incluye herramientas de apoyo a la toma de decisiones clínicas.
arrow_outward Características
Se integra con los sistemas hospitalarios existentes.
Brinda soporte para la toma de decisiones clínicas en tiempo real en el punto de atención.
Ofrece funciones de análisis e informes.
arrow_outward Caso de uso
Mejora los flujos de trabajo clínicos y la toma de decisiones en entornos hospitalarios.
IBM Watson para oncología
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IBM Watson for Oncology es un sistema de apoyo a la toma de decisiones basado en inteligencia artificial que proporciona a los oncólogos opciones de tratamiento basadas en la evidencia.
arrow_outward Características
Analiza los datos de los pacientes comparándolos con una amplia base de datos de literatura médica.
Ofrece opciones de tratamiento clasificadas con evidencia de respaldo.
Se actualiza continuamente con los últimos hallazgos de la investigación.
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Ayuda a los oncólogos a desarrollar planes personalizados de tratamiento del cáncer.
Sistemas Epic
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Epic Systems es un proveedor líder de EHR que ofrece herramientas integradas de apoyo a la toma de decisiones clínicas dentro de su plataforma.
arrow_outward Características
Proporciona alertas y recordatorios basados en los datos del paciente.
Integra las guías y protocolos clínicos.
Apoya los conjuntos de pedidos y las vías de cuidado.
arrow_outward Caso de uso
Mejora la toma de decisiones clínicas en el entorno de Epic EHR.
Transforme los flujos de trabajo clínicos con soporte avanzado para la toma de decisiones
Aumente la seguridad de los pacientes y la calidad de la atención con los sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas.
