Erfüllung der strengen KI-Leistungsanforderungen im Gesundheitswesen mit FHIR

Stanford Health Care, eines der weltweit führenden akademischen Gesundheitssysteme, verwendet InterSystems IRIS® for Health in seiner ChatEHR-Anwendung. ChatEHR ermöglicht dem medizinischen Team eine sichere Interaktion mit Patientenakten in einfacher Sprache. Das fortschrittliche HL7® FHIR®¹-Repository von InterSystems IRIS for Health beschleunigt die KI-Pipeline durch die Konsolidierung unterschiedlicher Daten, die Minimierung von API-Aufrufen und die Reduzierung von Latenzzeiten.

ChatEHR ist eine innovative KI-Anwendung, die es Klinikern ermöglicht, die Krankengeschichte eines Patienten zu erfragen, Krankenblätter automatisch zusammenzufassen und in Echtzeit klinische und administrative Unterstützung in einfacher Sprache zu erhalten. Es hilft den Anbietern, die Patientengespräche zu rationalisieren und schnellere, fundiertere Entscheidungen zu treffen. Um wirklich effektiv zu sein, muss es innerhalb von Sekunden genaue, kontextbezogene Antworten liefern und dabei Hunderte von FHIR-Ressourcen für jede Abfrage nutzen. In einem Umfeld mit hohem Druck wie der Notaufnahme kann sich selbst eine kurze Verzögerung bei der Suche nach den richtigen Informationen negativ auf das Ergebnis auswirken. Eine nicht reagierende Schnittstelle kann die Qualität der Pflege beeinträchtigen, die Benutzer frustrieren und die Akzeptanz behindern. ChatEHR erleichtert den Klinikern den Umgang mit den komplexen, wachsenden Datensätzen, die am Behandlungsort verfügbar sind.

Diese strengen Leistungsanforderungen zu erfüllen, war für das ChatEHR-Entwicklungsteam keine einfache Aufgabe. Die Anwendung hat ursprünglich verschiedene Datenquellen einzeln abgefragt und mehrere API-Aufrufe getätigt, um die benötigten Informationen zu erhalten. Es dauerte Minuten oder sogar Stunden, um bestimmte Antworten zu generieren. Die Data-Science- und Integrationsteams von Stanford mussten einen Weg finden, um große Mengen unterschiedlicher Daten schnell und effizient zu erfassen und zu untersuchen.

Das Team verfolgte einen FHIR-Repository-Ansatz, um die Herausforderungen in Bezug auf Leistung und Skalierbarkeit zu bewältigen, und implementierte ein standardbasiertes Datenmanagement-Framework namens AXIOM (Advanced Extraction for Intelligent Orchestration and Medical Insights), um den Datenfluss zu beschleunigen und als Grundlage für die klinischen KI-Entwicklungsprojekte von Stanford zu dienen. AXIOM basiert auf InterSystems IRIS for Health, einer Cloud-basierten Entwicklungsplattform für das digitale Gesundheitswesen, die alle erforderlichen Bausteine für die Arbeit mit allen Datenstandards im Gesundheitswesen, einschließlich FHIR, bietet. Stanford Health Care setzt seit über 15 Jahren Produkte von InterSystems in verschiedenen Anwendungen ein.

InterSystems IRIS for Health umfasst ein erweiterbares FHIR-Repository und umfassende REST-APIs für die effiziente und sichere Erfassung, Speicherung, Aktualisierung und den Austausch von Patientendaten. Es minimiert API-Aufrufe, reduziert die Latenzzeit und den Overhead und verkürzt die Abfragezeiten von Minuten auf Sekunden.

AXIOM erstellt eine zusammengesetzte Sicht auf den Patienten, indem es Daten aus einer Vielzahl von Quellen aufnimmt und zusammenführt. Sie beschleunigt die KI-Pipeline und ermöglicht die rasche Analyse großer Datensätze. Der FHIR-basierte Rahmen lässt sich problemlos in eine Vielzahl von IT-Anwendungen und -Systemen im Gesundheitswesen integrieren.

Mit ChatEHR verbringen Kliniker weniger Zeit mit dem Durchsuchen von Daten und haben mehr Zeit, sich auf das zu konzentrieren, was am wichtigsten ist - den Patienten. Der KI-Assistent rationalisiert klinische Arbeitsabläufe, zeigt wichtige Informationen an und automatisiert routinemäßige Verwaltungsaufgaben im Zusammenhang mit der Verlegung und Aufnahme von Patienten. Das FHIR-Repository IRIS for Health von InterSystems beseitigt Leistungshindernisse und bietet nahezu sofortigen Zugriff auf fragmentierte Patientendaten. AXIOM schafft eine solide Grundlage für zukünftige Innovationen. Mit der Zeit könnte ChatEHR über die Zusammenfassung von Daten hinausgehen und Diagnosen vorschlagen, personalisierte Behandlungspläne erstellen oder proaktiv Frühindikatoren für aufkommende Gesundheitsrisiken erkennen

.1 Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) ist ein moderner, globaler Standard für den effizienten Zugriff auf elektronische Gesundheitsinformationen in elektronischen Patientenakten und anderen Systemen.