dr.med. Hallvard Lærum Stab IKT, Oslo Universitetssykehus HF

Presentasjon om: "dr.med. Hallvard Lærum Stab IKT, Oslo Universitetssykehus HF"— Utskrift av presentasjonen:

1 dr.med. Hallvard Lærum Stab IKT, Oslo Universitetssykehus HF
Quo Vadis, EPJ? muligheter og forutsetninger for videreutvikling av elektronisk pasientjournal dr.med. Hallvard Lærum Stab IKT, Oslo Universitetssykehus HF

2 Status

3 Status for EPJ hva vi har fått så langt
Stasjonær, tekstdominert elektronisk pasientjournal har erstattet papirjournal og gjort journalen mer tilgjengelig på kontor krever skanning av kurve og andre papirskjemaer Laboratoriesvar formidles raskt men oppfølging og kvitteringsrutiner svikter kan bestilles elektronisk, men bestillingsrutinene er ofte tungvinne Talegjenkjenning gir dokumentasjon som er raskere for sykehuset gir dokumentasjon som ofte er mer arbeidskrevende for legen Digitale radiologiske undersøkelser (PACS) gir rask tilgang til røntgenbildene eksisterer oftest separat fra eller svakt integrert med EPJ

4 Status for EPJ ikke ille, men heller ikke bra
Kompliserte og ofte lite brukervennlige systemer Begrensede muligheter for å finne informasjonen vi trenger Gjentatt registrering i stedet for gjenbruk Begrensede muligheter for å utveksle eller dele data med helsepersonell vi samarbeider med

5 Muligheter

6 Hørt den før?

7 Muligheter Brukervennlighet og usability

8 Muligheter Brukervennlighet og usability

9 Muligheter Brukervennlighet og usability

10 Muligheter Brukervennlighet og usability
Ref: Gry Seland, Dag Svanæs NTNU 10

11 Muligheter Struktur og gjenbruk

12 Muligheter Struktur og gjenbruk Oversikt og trender for en pasient

13 Muligheter Struktur og gjenbruk Gjenbruk ved bestilling
Kliniske opplysninger Blodkultur dyrkning Kliniske opplysninger Blodkultur dyrkning Kliniske opplysninger Blodkultur dyrkning Kliniske opplysninger Blodkultur dyrkning Kliniske opplysninger Blodkultur dyrkning Kliniske opplysninger Blodkultur dyrkning

14 Muligheter Struktur og gjenbruk Gjenbruk ved dokumentasjon
Epikrise Resyme av oppholdet Faste medikamenter patologisvar, radiologifunn, etc.. Viktigste lab.resultater Faste medikamenter Epikrise Resyme av oppholdet Viktigste lab.resultater Patologisvar Radiologifunn, etc.

15 Muligheter Struktur og gjenbruk Gjenbruk ved kommunikasjon

16 Muligheter Struktur og gjenbruk Vedlikehold og gjenbruk av lister
Innlagt for nyresvikt

17 For en seksjon eller avdeling
Muligheter Struktur og gjenbruk Ulike statistikker, f.eks. resultat av behandling For en pasientgruppe For en seksjon eller avdeling

18 Muligheter Støtte for samarbeid
Lettere å se den samme informasjonen under diskusjoner Lettere å diskutere med kollegaer ved andre institusjoner F.eks. Hvordan gitt det med pasienten etter utskrivelse? Lettere å se hvor pasienten er, har vært, og er på vei (samhandling)

19 Muligheter Å bruke protokoller
Bestilling av undersøkelser Konkret plan for utredning og behandling Booking av timer (rtg, poliklinikk, etc.) Henvisning til andre spesialister

20 Muligheter Å bruke protokoller
= prosesstøttende EPJ

21 Muligheter Støtte til å ta riktige beslutninger
Ikke bestille den samme undersøkelsen når en identisk akkurat er sendt laboratoriet Ikke bestille MR på pasienter med implantater som reagerer på magnetisme Unngå å forskrive medikamenter pasienten er allergisk mot Også via kryssallergier Være bevisst om man må velge å kombinere legemidler som har uheldige interaksjoner Men styre unna hvis man kan Få tips om tenkelige differensialdiagnoser om man står fast

22 Gode eksempler Avansert struktur og funksjonalitet
Spaarne Ziekenhuis Hoofddorp, Nederland Avansert struktur og funksjonalitet ”Lifelines” - University of Maryland Utvikling av gode brukergrensesnitt Regenstrief Medical Record System, Indiana University Medical Center Beslutningsstøtte, Redusert feilmedisinering, effekt av elektronisk bestilling IKT-utvikling styrt av god forskning UKE – University Medical Center Hamburg-Eppendorf Gode innføringer

23 Forutsetninger

24 Forutsetninger Lokal tilpasning
Arbeidsrutiner Funksjonalitet funksjonalitet tilpasset lokale arbeidsrutiner, og lokale arbeidsrutiner tilpasset funksjonalitet

25 Forutsetninger Konfigurerbarhet
Informasjonsutvalg og presentasjonsmåte Forskjellige legespesialister konsentrerer seg om helt ulike informasjonstyper Planer, roller, ansvar, arbeidsoppgaver Forskjellige sykehus har ulike varianter av protokoller ut fra tilgjengelige ressurser og praktiske forhold Samme pasient kan ha parallelle utredningsløp med hver sine ansvarlige leger En teknisk betenkning: konfigurerbarhet øker teknisk kompleksitet og risiko for feil konfigurasjoner kan ”forsvinne” ved større oppgraderinger Svar: mer testing, sørg for å bruke konfigurasjonsverktøy adskilt fra hovedsystemet

26 Forutsetninger Strukturering av informasjon
Noen opplysninger kommer ferdig strukturert Eks. prøvesvar fra medisinsk biokjemi Noen opplysninger kommer delvis strukturert, men den vesentlige strukturen forsvinner eller utnyttes ikke Eks. radiologi svarrapporter, patologi svarrapporter, mikrobiologi svarrapporter Ingen har gjenkjennbare flagg for normalt/unormalt/usikker tolkning Noen opplysninger må behandlende lege strukturere selv Eks. målinger ved klinisk undersøkelse: blodtrykk, puls Eks. scoringer basert på observasjoner og symptomer Funksjonaliteten for å strukturere informasjon må være rask og presis, og kun anvendes på informasjon som skal gjenbrukes. Noen opplysninger kommer ferdig strukturert Eks. prøvesvar fra medisinsk biokjemi Noen opplysninger kommer delvis strukturert, men den vesentlige strukturen forsvinner eller utnyttes ikke Eks. radiologi svarrapporter, patologi svarrapporter, mikrobiologi svarrapporter Eks. fravær av gjenkjennbare felter for normalt/unormalt/usikker tolkning Noen opplysninger må behandlende lege strukturere selv Eks. målinger ved manuell klinisk undersøkelse: blodtrykk, puls Eks. scoringer basert på observasjoner og symptomer Strukturering er et potensielt tidssluk (1) Funksjonaliteten må være rask og presis, Må kun anvendes på informasjon som senere skal gjenbrukes. Noen opplysninger kommer ferdig strukturert Eks. prøvesvar fra medisinsk biokjemi Noen opplysninger kommer delvis strukturert, men den vesentlige strukturen forsvinner eller utnyttes ikke Eks. radiologi svarrapporter, patologi svarrapporter, mikrobiologi svarrapporter Ingen har gjenkjennbare flagg for normalt/unormalt/usikker tolkning Noen opplysninger må behandlende lege strukturere selv Eks. målinger ved klinisk undersøkelse: blodtrykk, puls Eks. scoringer basert på observasjoner og symptomer Funksjonaliteten for å strukturere informasjon må være rask og presis, og kun anvendes på informasjon som skal gjenbrukes. Noen opplysninger kommer ferdig strukturert Eks. prøvesvar fra medisinsk biokjemi Noen opplysninger kommer delvis strukturert, men den vesentlige strukturen forsvinner eller utnyttes ikke Eks. radiologi svarrapporter, patologi svarrapporter, mikrobiologi svarrapporter Ingen har gjenkjennbare flagg for normalt/unormalt/usikker tolkning Noen opplysninger må behandlende lege strukturere selv Eks. målinger ved klinisk undersøkelse: blodtrykk, puls Eks. scoringer basert på observasjoner og symptomer Funksjonaliteten for å strukturere informasjon må være rask og presis, og kun anvendes på informasjon som skal gjenbrukes. Glasgow Coma Scale (GCS), Montgomery-Aasberg Depression Rate Score (MADRS), Edmonton Symptom Assessment score (ESAS), Scoring av almentilstand (ECOG) (1) Kushniruk, A W, D R Kaufman, V L Patel, Y Lévesque, and P Lottin. “Assessment of a Computerized Patient Record System: a Cognitive Approach to Evaluating Medical Technology.” M.D. Computing: Computers in Medical Practice 13, no. 5 (October 1996): 406–415.

27 Forutsetninger Standardisering
Journal- og dokumentstruktur En felles generisk dokumentform letter utveksling av informasjon Dokumenttyper angir innholdet, men trenger vi over 3000? Kliniske variabler inkl. anamnese Målinger, observasjoner og symptomer Struktur av sammenstillinger/utvalg Legemidler Tidligere sykdommer, diagnoser og kontakter Sosiale forhold Kritisk informasjon (CAVE/Allergier) Protokoller og behandlingslinjer Format og logisk språk Innhold: tidspunkt, rekkefølge, beslutningspunkter Tiltak, intervensjoner, undersøkelser, prøvesvar Med flere… 3000 dokumenttyper i Siemens DocuLive ved OUS Dokumenttyper: Ny standard, for eksempel skille ut dokumenttype fra tilgangsstyring, profesjon, spesialitet, problemstilling, behandlingstype med mer. Kan bygge på LOINC document ontology

28 Standardisering Standardisering har gitt resultater før

29 Standardisering Kan vi kalle en spade for en spade?
Skuffe Leke- spade Hage- Spade Stikk- Kake- Spade

30 Standardisering Synonymer og Koblinger
Blodprosent Hbg Hemoglobin Hb Hct Hemoglobin A1c Haemoglobin Hgb Hematokritt HbA1c Hemoglobin Varianter P-Hemoglobin B-Hemoglobin F-Hemoglobin U-Hemoglobin X-Hemoglobin Erc-MCH X-MCH X-MCHC Erc-MCHC

31 Standardisering En bitter medisin
Lang og bratt læringskurve Hva vi egentlig trenger standarder på, og hvor finkornede de skal være Innhold av eksisterende standarder (mange og omfattende) Bruk og vedlikehold av standarder Krevende vedlikehold Fagkunnskap oppdaterer standarder Standarder er ”alltid foreldet og aldri komplett” Utfordrende innføring Dyrt og tidkrevende å tilpasse IKT-systemer til nye standarder Lite å vinne hvis ikke flertallet innfører standarden Vanlig å tolke standarder feil Ofte sterk motstand lokalt Få suksesshistorier så langt for kliniske IKT-systemer i Norge MEN: Alternativene gir oss ikke resultatene vi ønsker Natural Language Processing (NLP) er for upresist, og er selv avhengig av en standardisert kunnskapsdatabase å forholde seg til Avanserte indekseringsteknikker klarer ikke å håndtere tvetydighet Å samle alle EPJ i en felles er dyrere enn å forbedre de vi har, og løser bare deler av problemet

32 Standardisering Hva bør vi gjøre som leger?
Gjøre oss kjent med det som finnes internasjonalt Eks. OpenEHR, HL7 versjon 3, SNOMED CT, LOINC Ta lederskap i valg, utvikling og vedlikehold av egnede og ønskede standarder Sørge for utnyttelse samtidig med innføring i EPJ-systemene Eks. tilbakeføre oppsummerte data til den som registrerte Eks. arketyper i DIPS Arena

33 Takk for meg!