Медицинские ошибки

Недоверие медицинским данным: проблемы и решение

Сегодня каждый врач практикует по одной из медицинских специальностей, ориентированных на конкретную область. Доверие между врачами разных профилей основывается на признании результатов работы коллег и доверительном использовании полученных выводов – врачи обычно не проверяют заново все доказательства, которые были уже проведены коллегами. Вместе с тем в медицинском сообществе отсутствует подобное безусловное доверие к медицинским записям, образующим медицинскую карту пациента, – наличие неконтролируемых рисков искажения медицинской информации способно инициировать ошибки при принятии врачебных решений. Особенно остро эта проблема обострится при масштабном использовании во врачебной практике систем ИИ, решения в которых принимаются исключительно на основе данных.

Недоверие медицинским данным: проблемы и решение

Сегодня каждый врач практикует по одной из медицинских специальностей, ориентированных на конкретную область. Доверие между врачами разных профилей основывается на признании результатов работы коллег и доверительном использовании полученных выводов – врачи обычно не проверяют заново все доказательства, которые были уже проведены коллегами. Вместе с тем в медицинском сообществе отсутствует подобное безусловное доверие к медицинским записям, образующим медицинскую карту пациента, – наличие неконтролируемых рисков искажения медицинской информации способно инициировать ошибки при принятии врачебных решений. Особенно остро эта проблема обострится при масштабном использовании во врачебной практике систем ИИ, решения в которых принимаются исключительно на основе данных.

Как повысить доверие к клиническим данным?

Проблема автоматической передачи без искажений любой информации о состоянии здоровья пациента становится сегодня все более актуальной. Однако гиперавтоматизация бизнес-процессов и рост применения искусственного интеллекта в российском здравоохранении выявили проблему контроля рисков искажения медицинских записей. Технологической основой системы управления подобными рисками может быть модель контроля качества медицинских записей, подразумевающая наличие встроенного в медицинские информационные системы модуля контроля. Но на пути ее внедрения имеется ряд проблем.

Как повысить доверие к клиническим данным?

Проблема автоматической передачи без искажений любой информации о состоянии здоровья пациента становится сегодня все более актуальной. Однако гиперавтоматизация бизнес-процессов и рост применения искусственного интеллекта в российском здравоохранении выявили проблему контроля рисков искажения медицинских записей. Технологической основой системы управления подобными рисками может быть модель контроля качества медицинских записей, подразумевающая наличие встроенного в медицинские информационные системы модуля контроля. Но на пути ее внедрения имеется ряд проблем.

Проблемы автоматизации аналитики: как избежать распространенных ошибок

Для автоматизации аналитики часто применяют no-code /low-code ETL-инструменты. Однако у этих инструментов есть недостаки. Правильный ли это выбор?