لماذا تستمر التكرارات
توجد سجلات المرضى المكررة في كل منظمة رعاية صحية تقريباً. تُنشأ عندما يتم تسجيل مريض بتهجئة اسم مختلفة قليلاً، أو عندما يتم تسجيل مريض عائد كجديد لأن سجله الموجود لم يُعثر عليه.
العواقب خطيرة. سريرياً، قد يفوت مزود الرعاية الذي يُراجع مخططاً لا يحتوي على التاريخ الكامل للمريض تفاعلاً دوائياً أو حساسية معروفة.
المطابقة الاحتمالية
يستخدم اكتشاف الذكاء الاصطناعي للتكرارات مطابقة احتمالية تأخذ في الاعتبار عناصر بيانات متعددة في وقت واحد. بدلاً من طلب مطابقة دقيقة على الاسم وتاريخ الميلاد، يحسب النظام احتمالية المطابقة بناءً على تشابه الاسم الأول واللقب وتاريخ الميلاد والعنوان.
تتعامل خوارزمية المطابقة مع اختلافات إدخال البيانات الشائعة: Robert مقابل Bob، أو الأرقام المنقولة في تاريخ الميلاد، أو اسم العذراء مقابل اسم الزواج.
عملية الدمج
تحديد التكرارات هو نصف المشكلة فقط. دمجها دون فقدان البيانات هو النصف الآخر. تُوجه أنظمة الذكاء الاصطناعي عملية الدمج من خلال مقارنة كل عنصر بيانات عبر السجلات المكررة.
الوقاية المستمرة
بعد اكتشاف ودمج التكرارات الموجودة، تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي على منع إنشاء تكرارات جديدة.
المطابقة عبر الأنظمة
في أنظمة الصحة ذات المرافق المتعددة وحالات EHR المتعددة، يكون اكتشاف التكرارات عبر الأنظمة مهماً بشكل خاص.
للمنظمات الصحية التي تتعامل مع المشكلة المستمرة لسجلات المرضى المكررة، تُقدم قدرات مطابقة ودمج الذكاء الاصطناعي حلاً منهجياً. المزيد على FirmAdapt.