Was-wäre-wenn-Fragen können quälen, ein Arzt macht coronavirus antesten Entscheidungen: Was, wenn ein patient die ersten negativen test war falsch negativ und er oder Sie braucht, einen zweiten test? Was ist, wenn Sie es nicht brauchen, und ein retest würde einen knappen test-kits und Behandlungen, andere Patienten müssen?
Solche Herausforderungen led-Piemont Healthcare in Atlanta zu etablieren, die eine Papier-basierte Entscheidungsbaum für die Bestellung COVID-19-Wiederholungsprüfungen und Forscher am Georgia Institute of Technology, verwandelte Sie in eine automatisierte digitale tool. Piemont entwickelte das tool, jetzt wurde es gebaut hat, in das Krankenhaus, elektronische Krankenakte, wo es Einfluss auf die Bestellung von Wiederholungsprüfungen.
Ein Benutzer kann eine Antwort auf Ihre „ifs“, indem Sie durch Fragen, und die „wenn-dies-dann-tun-was“ – Algorithmus gibt Empfehlungen für die besten Golfplätze der Aktion, angefangen von sofort die Behandlung eines Patienten für COVID-19, um eine erneute Beratung eines Spezialisten. Die endgültige Entscheidung verbleibt beim Arzt.
Die Fragen sind trügerisch einfach, aber die Empfehlungen sind nicht immer offensichtlich. Das spiegelt den Algorithmus nutzen, um Lücken im nachdenken über die neue Krankheit, die konfrontieren kann Kliniker mit überraschungen.
„Wenn ein patient nicht hatte engen Kontakt mit dem positiven Patienten, und der erste test kam wieder negativ, kann ein Arzt denken, der patient muss nicht erneut getestet werden. Aber eigentlich, die Patienten müssen einen zweiten test, weil Sie auf der Intensivstation und habe auch verdächtige Brust X-Strahlen“, sagte Georgia Tech graduate research assistant April Yu, die konvertierten Entscheidungsbaum in ein digitales tool.
„Eine unserer großen sorgen im Umgang mit einer brand-neuen test, wie das coronavirus zu testen ist, dass es miss realen Fällen, und dieses tool hilft zu verhindern,“ sagte Dr. Bronwen Garner, wer half bei der Entwicklung des ursprünglichen entscheidungsbaums und ist eine Infektionskrankheit, Spezialist an Piemont Healthcare. „Es hilft auch, beruhigen die ärzte, wenn Sie ein negatives Ergebnis erhalten, dass es wahrscheinlich ein true negative“.
Spannend Entscheidungsfindung
Ein Arzt die Reaktion auf eine erste negative test kann bedeuten, Leben oder Tod, weil der Arzt nicht nur entscheidet, auf follow-up-Tests, sondern auch auf die Behandlung Wege und Quarantäne.
„Wenn Sie einen Fehltritt in die Gedanken-Prozess, es kann dazu führen, cascading Auswirkungen nicht nur für die Patienten aber auch für Mediziner und Familienmitglieder, die ausgesetzt sein kann, den Patienten“, sagte Pinar Keskinocak, William W. George Stuhl und Professor in Georgia Tech Stewart School of Industrial and Systems Engineering. „Dieses tool soll helfen die ärzte einfach Aufenthalt auf die Entscheidung Baum Weg.“
Michael O ‚ Toole, executive director von Piemont-Gesundheitswesen die Verbesserung der Qualität der Abteilung, die ursprünglich abgebildet ärzte bekommen eine automatisierte version des entscheidungsbaums zu verwenden auf Ihren Handys. O ‚ Toole genannt Keskinocak, und Sie klopfte Yu, ein Mitglied Ihrer Gruppe.
„Buchstäblich innerhalb von vier Stunden hatten Sie es für uns bereit. Es war unglaublich,“ sagte O ‚ Toole, ein alumnus der Georgia Tech, der studierte industrial und systems engineering.
„Es war eine sehr angenehme überraschung,“ sagte Dr. Garner, der auch ein Georgia Tech Absolventen. „Automatisierte tools sind besser als ein Papier-format, denn Sie sind im gleichen format wie bei Bestellungen in unserem elektronischen system. Wir erhalten Benachrichtigungen in Echtzeit, anstatt zu erinnern, zu prüfen, ein Stück Papier.“
Das tool ist in der system, wo sich die ärzte um Wiederholungsprüfungen und ist spezifisch für Piemont-workflow. Es kann nicht direkt übertragbar auf andere Gesundheitssysteme.
Piedmont Healthcare vereinfacht der Logik, noch mehr, und das Krankenhaus gebaut, seine eigenen Warnungen zu führen ärzte auf eine erneute. Für Fälle, die weniger eindeutig, Piemont Healthcare final-version von dem tool gibt auch ärzte innerhalb der Klinik Beratung zu konsultieren, mit Ihren in-house Infektionskrankheit Spezialisten.
Wenn-dies-dann-retest
In Ihrer ursprünglichen version, Yu hatte sich der Entscheidungsbaum Kriterien in einem kurzen panel von Fragen die mit ja und Nein Antworten. Es dauerte sechs Iterationen, um anzukommen an Ihrer endgültigen version.
Yu-version gefragt, ob die Patienten:
- hat eine relevante Krankheit
- die zuvor positiv getestet coronavirus
- ist jetzt in der Intensivstation
- hat sich verschlechternde Lungen-Bedingungen
- zeigt verräterische Schädigung der Lunge Bildgebung
- wurde die Diagnose einer anderen Erkrankung
- der patient hatte Kontakt mit jemandem, der positiv getestet für coronavirus.
Auf dem back-end der Algorithmus geführt, die Nutzer über Risiken von coronavirus-Präsenz basiert auf den Antworten.
„Die Schritte waren leicht zu Folgen, und die Antworten wurden farbkodiert für die Dringlichkeit, mit weiß, gelb und rot,“ sagte Keskinocak, wer leitet auch die Georgia Tech Center for Health und Humanitären Systemen.