Почему недостаточно ручной проверки пациентов
Ошибочная идентификация пациентов остается серьезной проблемой для безопасности пациентов и эффективности работы медицинских учреждений в США.
Американская ассоциация медицинских работников и коалиция Patient ID Now заявляют, что ошибочная идентификация "остается распространенной проблемой в сфере здравоохранения. Из-за этого одного пациента могут принять за другого, что ставит под угрозу безопасность и конфиденциальность пациентов и ложится тяжелым финансовым бременем на пациентов и медицинских работников".
Согласно Национальному отчету Института Понемона о случаях ошибочной идентификации пациентов, подготовленному компанией Imprivata, 84% медицинских работников считают, что неправильная идентификация может привести к серьезным ошибкам. 64% опрошенных сообщают, что такие случаи происходят регулярно. По данным Healthcare Innovation, на поиск точных данных о пациенте уходит до 30 мин. за смену, что обходится больницам в миллионы долларов и может привести к неэффективному лечению.
Традиционные методы идентификации не справляются с задачами современного здравоохранения
Слишком многие медицинские организации полагаются на такие методы, как идентификационные браслеты для пациентов или устное подтверждение личности врачами, медсестрами и пациентами. Несмотря на наличие стандартных протоколов, эти методы могут приводить к ошибкам при вводе данных. Это могут быть орфографические ошибки, разночтения и различия в форматировании, или, например, из-за загруженности медицинские работники могут забыть проверить идентификационный браслет.
Несмотря на то что в больницах предусмотрены дублирующие системы, ошибки все равно случаются, иногда с серьезными последствиями.
Проблемы: дублирование записей приводит к ошибочной идентификации
Дублирование медицинских записей – постоянная проблема для систем управления медицинской информацией. По данным отчета Американской ассоциации управления медицинской информацией, 8–12% электронных медицинских карт являются дубликатами, что может привести к фрагментации и потенциальной неполноте клинической информации.
Из-за большого количества записей, хранящихся в разных системах, медицинские работники сталкиваются с проблемой разрозненности информации о пациенте. Кроме того, пациенты меняют имена из-за вступления в брак или развода, что еще больше усложняет сопоставление данных.
Ручная проверка: необходима, но недостаточна
В последние годы сфера здравоохранения становится все более цифровой и взаимосвязанной. Медицинские организации внедряют системы на основе искусственного интеллекта и новые системы агентного ИИ для ведения более точных историй болезни пациентов. Они позволяют получать достоверную аналитическую информацию и помогают принимать клинические решения. В отрасли осознали риски для безопасности пациентов и необходимость биометрической идентификации.
По данным Grand View Research, мировой рынок биометрических технологий в здравоохранении в 2023 г. составил 9,45 млрд долларов и, как ожидается, к 2030 г. достигнет 42 млрд долларов, а среднегодовой темп роста с 2024 по 2030 г. составит 23,8%. По данным Data Insights Market, рынок биометрических технологий на основе искусственного интеллекта "готов к значительному расширению" во многих отраслях, включая здравоохранение. Предполагалось, что к 2025 г. объем рынка достигнет 15 млрд долларов, а к 2033 г. превысит 50 млрд долларов при среднегодовом темпе роста 18%.
Новая модель верификации пациентов
Непрерывная идентификация переходит от ручной проверки к постоянному подтверждению личности с помощью поведенческих сигналов или биометрических данных. Новая модель позволяет идентифицировать пациентов в ключевых точках взаимодействия, включая регистрацию, диагностику и работу с порталами телемедицины.
Ключевые технологии обеспечивают непрерывную цифровую идентификацию, в том числе:
- биометрическая идентификация по лицу сопоставляет изображения пациентов с сохраненными данными;
- поведенческая биометрия анализирует такие паттерны, как набор текста и использование устройства;
- пассивная аутентификация проверяет личность в фоновом режиме без прерывания работы;
- мультимодальные системы объединяют такие сигналы, как распознавание лица, голоса, отпечатков пальцев и данных об устройстве.
В основе этих систем лежит аналитика на базе искусственного интеллекта, которая выявляет аномалии в идентификации в режиме реального времени. Новые технологии, такие как агентный искусственный интеллект, обеспечивают автономный мониторинг и динамическую верификацию личности. Вместе эти технологии создают уровень идентификации, который способствует более безопасному и надежному оказанию медицинской помощи.
Биометрическая идентификация пациентов в здравоохранении
По данным Journal of the American Medical Informatics Association, обновление рекомендаций по идентификации пациентов SAFER, выпущенное в 2024 г., отражает растущую популярность в больницах передовых методов верификации личности, в том числе трех ключевых практик: включение фотографий пациентов в электронные медицинские карты, использование биометрических данных, в том числе распознавания лиц, для подтверждения личности, а также использование штрихкодов или радиочастотной идентификации перед оказанием медицинской помощи. В совокупности эти изменения способствуют внедрению более надежного многофакторного подхода к снижению количества ошибок, связанных с неправильной идентификацией пациента.
Конфиденциальность и сотрудничество
Биометрические системы требуют соблюдения конфиденциальности. Таким образом, медицинские организации должны обеспечить шифрование, безопасное хранение данных и получение четкого согласия пациентов. Поскольку системы здравоохранения часто работают на разрозненных платформах, таких как электронные медицинские карты и порталы телемедицины, интеграция биометрических данных требует обеспечения совместимости и надежного контроля со стороны ИТ-специалистов, врачей и других сотрудников. Управление идентификацией теперь становится задачей корпоративного уровня.
Создайте собственную инфраструктуру идентификации, купите готовую или используйте гибридную
Организациям необходимо определиться со стратегией внедрения системы непрерывной идентификации, поскольку она может различаться в зависимости от масштаба организации, уровня ее цифровой зрелости и других потребностей. Как правило, это означает, что администраторы должны решить, создавать ли собственную систему, покупать сторонний продукт или обратиться к поставщику решений на основе искусственного интеллекта для настройки готового продукта.
Создать собственную систему
Крупные медицинские организации могут предпочесть разработку собственных платформ идентификации, чтобы получить полный контроль над настройкой и управлением. Это требует значительных инвестиций и, как правило, более длительного времени внедрения.
Однако создание собственной системы дает им полный контроль и зачастую позволяет сократить будущие расходы, например на ежегодную подписку.
Купить
Многие медицинские организации внедряют коммерческие платформы для биометрической идентификации, поскольку они проверены в реальных условиях и имеют готовые функции, обеспечивающие соответствие требованиям и быстрое развертывание. Однако за их использование может взиматься регулярная плата, а возможности настройки ограничены.
Гибридный подход
Некоторые медицинские организации внедряют гибридные модели, в которых они сочетают преимущества готового продукта с возможностью настройки платформы поставщиком программного обеспечения. Такой подход обеспечивает баланс между гибкостью и скоростью.
Идентификация как непрерывный уровень обеспечения безопасности пациентов
По мере того как здравоохранение становится все более рассредоточенным и включает в себя работу больниц, телемедицину и удаленный мониторинг, идентификация становится важнейшим условием безопасного оказания медицинской помощи. Это приводит к росту популярности непрерывной биометрической идентификации, которая может обеспечить:
- более безопасное обеспечение лекарствами в той или иной форме;
- точное сопоставление электронных медицинских карт;
- безопасный доступ к телемедицине;
- предотвращение мошенничества;
- сокращение количества дублирующих записей.
Благодаря этим возможностям идентификация из ручного контроля превращается в ключевой цифровой компонент обеспечения безопасности пациентов и в долгосрочной перспективе улучшит результаты их лечения.
По материалам www.biometricupdate.com
Иллюстрация сгенерирована нейросетью GigaChat