Добивки:
- Разбирање како функционира Лабораторискиот информациски систем (LIS), средниот софтвер и протокот на податоци HL7/ASTM и каде се додава вештачката интелигенција на овој синџир.
- Способност за дизајнирање правила за автоматска верификација со поддршка за вештачка интелигенција и поставување безбедни граници и правила за исклучок
- Способност да се разбере ризикот за безбедност на пациентот од грешки при интеграција (несовпаѓање на единицата, LOINC код, мешање на каналот) и точки за проверка на позицијата
Лабораторискиот резултат прави невидливо патување додека не го напушти уредот и не стигне до лекарскиот екран: уредот ги генерира податоците, средниот софтвер ги собира, Лабораторискиот информациски систем (LIS) го снима и го потврдува, болничкиот информациски систем (HIS) го поврзува со пациентот и резултатот се известува. На секоја врска во овој синџир, податоците се преведуваат од еден формат во друг, и секој превод е можност за грешка: единицата е неусогласена, кодот за тестирање е збунет, каналот се заменува со друг аналит. Вештачката интелигенција може да создаде голема вредност ако ја додаде во овој синџир - особено со тоа што правилата за автоверификација ќе бидат попаметни - но погрешно поставената вештачка интелигенција може да ја забрза и да ја зголеми грешката.
Во оваа единица, ќе научите како функционираат стандардите за LIS, среден софтвер и размена на податоци (HL7, ASTM, LOINC); логиката и безбедните граници на автоматска верификација; Ќе го покриеме ризикот за безбедноста на пациентот од грешки при интеграција. Основен принцип: ВИ го забрзува владеењето и протокот; Одлуката за тоа кој резултат ќе биде објавен автоматски, а кој ќе оди кај човекот, ја одредува експертот со безбедносни правила.
Прстени на проток на податоци
LIS (Лабораториски информациски систем) е мозокот на лабораторијата: прима нарачки за тестирање, следи примероци, снима, проверува и известува за резултатите. Middleware е среден софтвер кој се наоѓа помеѓу уредите и LIS; Собира податоци од повеќе уреди, применува правила (делта проверка, автоматска верификација) и управува со барањата за повторување/разредување. HIMS/HIS управува со идентитетот и барањата на пациентот низ болницата.
Овие системи зборуваат стандардни „јазици“ меѓу себе:
- HL7 (Здравство Ниво 7): Стандард за пораки помеѓу здравствените системи. Барањето за тестирање и неговиот резултат се пренесуваат како пораки HL7.
- ASTM: Стандард за пораки што се користи првенствено во комуникацијата на уред-среден софтвер.
- LOINC: Речник кој универзално ги шифрира лабораториските тестови. Тестот „гликоза, серум“ има LOINC код; Благодарение на овој код, различни системи разбираат дека зборуваат за истиот тест.
Без овие стандарди, секој уред и систем би се разбрале погрешно. Вештачката интелигенција може да помогне во усогласувањето на овие пораки, да скенира за грешки и да генерира правила; но точноста на совпаѓањето мора да биде тестирана од луѓе.
слој
Мисија
Типичен ризик од грешка
Уред (анализатор)
прави мерења
Калибрација, разговор на канали
среден софтвер
Собира податоци, применува правила
Погрешно правило, совпаѓање на единицата
ЛИС
Снима, проверува, известува
LOINC/конфузија на кодот за тестирање
НЕГОВ/НЕГОВ
ИД на пациентот, барање
Неправилно совпаѓање на пациентот
Што е автоматска верификација?
Автоматска верификација е автоматско објавување на резултати кои исполнуваат одредени безбедни услови без човечко следење. На пример: резултатот што е во референтниот опсег, има валиден QC, има чиста делта проверка, нема знаменца за пречки и не е критичен, може автоматски да се одобри. Ова ја одзема масата на рутински нормални резултати од човекот и го насочува вниманието на експертот кон резултатите кои всушност бараат испитување. Добро дизајнираната автоматска верификација може безбедно да забрза значителен дел од резултатите во лабораторија.
Но, срцето на автоматизираната верификација е она што НЕ го автоматизирате. Следното треба да се исклучи од автоматизацијата и да се насочи кон луѓето:
- Критични/панични вредности
- Прекршувања на проверката на Делта
- Аналити со повреда на КК
- Знамиња за пречки (хемолиза, липемија, иктерус)
- Резултати каде што уредот става знак „чек“.
- Одредени резултати кои се надвор од референтниот опсег и бараат клиничка интерпретација
Внимание: „Автоматски ослободете сè“ е најопасната одлука за автоматизација. Добрата автоматизација е дефинирана со правила за исклучок; Поважно е да се разјасни кој исход дефинитивно ќе им припадне на луѓето отколку кој ќе помине.
Како да додадете вештачка интелигенција во интеграцијата
Вештачката интелигенција е многу корисна како асистент при дизајнирање правила за автоматска валидација: може да ги прегледа постоечките правила, да укаже на дупките, да симулира какви резултати ќе помине множеството правила, да ја провери листата на исклучоци. Може да скенира и за грешки кои се совпаѓаат (несовпаѓање на единицата, неочекуван опсег на вредности, збунетост на кодот) во пораките HL7/ASTM. Но, ниту едно правило предложено од вештачката интелигенција не се става во производство без да биде потврдено со вистински податоци за пациентите и ретроспективно тестирање. Пред да започнете во живо, правилото за автоматизација се тестира на историски резултати и се прашува „колку критични вредности би пропуштил? Треба да се тестира со прашањето.
Слаб промпт / Силен промпт
Слаба навестување:
Напишете правила за автоматска валидација и брзо добивајте резултати.
Ова известување не вклучува безбедносни ограничувања, исклучоци и лабораториски контекст. Вештачката интелигенција може да предложи широко, опасно правило за „поминување на сите“ и постои ризик од автоматско ослободување на критичните вредности.
Моќен потсетник:
Вашата улога: помошник на лабораториски експерт кој ИЗРАБОТУВА правила за автоматска валидација. Целта е безбедност; брзината е секундарна. Предложете нацрт-правила за следните аналити: [список на аналити]. За секое правило запишете ги случаите за автоматско ослободување УСЛОВИ и ИСКЛУЧОК (оди на човек). Исклучоците мора да го вклучуваат барем следново: критична вредност, прекршување на проверката на делта, прекршување на QC, знаме за пречки, знаме за проверка на уредот. Додадете белешка до секое правило велејќи „ова правило може да го избегне овој ризик“. Ќе ги тестирам правилата ретроспективно пред да ги ставам во производство; Пиши и кои историски податоци треба да ги проверам за тестирање.
Силниот промпт дава приоритет на безбедноста, спроведува исклучоци, поставува прашања за ризиците и вклучува чекор за валидација.
три мини футроли
Случај 1 - Добро дизајнирана автоматизација. Лабораторија поставува автоматска валидација за рутински резултати од комплетната крвна слика: во референтниот опсег, QC јасно, делта јасно, без знаменце на уредот. Критичните вредности, знамето на експлозијата, прекршувањето на делта одат кај човекот. Го симулира множеството правила на вештачката интелигенција и покажува дека ниту една критична вредност не е избегната во изминатите 10.000 резултати. Експертот го потврдува и спроведува правилото; Приближно 70% од резултатите се забрзани безбедно, фокусирајќи го вниманието на критичните.
Случај 2 - Грешка за совпаѓање на јачината на звукот. По ажурирањето на интеграцијата, уредот испраќа mmol/L додека средниот софтвер очекува магнезиум mg/dL. Вредностите се систематски погрешно скалирани. Вештачката интелигенција означува ненадејно и целосно неочекувано поместување на резултатите во опсегот („сиот магнезиум резултира ~ 2,4 пати повеќе од нормалното“). Специјалист ја наоѓа и поправа грешката за совпаѓање на единицата. Ако автоматизацијата не ја фатеше оваа грешка, илјадници резултати ќе беа неточни - жив пример за ризикот од автоматизација да ја скалира грешката.
Случај 3 - Автоматско бегство на критична вредност. Отвора широка автоматска валидација без да постави друго правило за лабораториски исклучок. Нивото на калиум од 6,4 mmol/L, иако е критично, автоматски се ослободува и известувањето се прескокнува. Пациентот е повреден. Лекција: безбедноста на автоматската валидација зависи од комплетноста на правилата за исклучок; критичната вредност никогаш не се остава на автоматизацијата.
Шаблони за копирање на брзините
НАЦРТ НА ПРАВИЛО ЗА АВТОМАТСКА ВАЛИДАЦИЈА шаблон Аналит: [име]. Наведете ги условите за автоматско ослободување (референтен опсег, статус на QC, делта, пречки, знаменце на уредот). Потоа одделно наведете ги исклучоците „MUST GO TO THE POPLE“. Наведете го ризикот што секое правило може да го пропушти. Правилото е нацрт; Нема да го користам без ретроспективно тестирање.
ШАБЕЛ ЗА СИМУЛАЦИЈА НА ПРАВИЛА Применете го следново правило за автоматска валидација на списокот со анонимни историски резултати што ќе го дадам. Покажете кои резултати ќе поминат автоматски, а кои ќе им припаднат на луѓето. Поточно: дали некои критични вредности поминале автоматски? Избегнал пробивот на делта? Правило: [правило]. Резултати: [листа].
ОБРАБОК ЗА СКЕНИРАЊЕ ЗА ГРЕШКА НА ИНТЕГРАЦИЈАТА Следниве резултати од аналитот укажуваат на грешка при интеграција/совпаѓање: ненадејно и постојано поместување на сите резултати (можна грешка во единицата), неочекуван опсег, недоследност од еден уред/канал. Означете ја сомнителната шема и можната причина; Јас ќе ја донесам одлуката. Податоци: [листа].
ОБРАБОТ ЗА ПРОВЕРКА НА ЛОИНК/ТЕСТ КОД Проверете го следното име на тестот и поднесениот код: дали името на тестот и тестот опишан со кодот се однесуваат на истиот аналит? Дали јачината на звукот е компатибилна? Ако постои некомпатибилност, проверете „[совпаѓањето мора да се потврди]“. Натпревари: [листа].
Вообичаени грешки
- Вклучете автоматска проверка без исклучок. Автоматизацијата без критична вредност, делта, QC и исклучоци од пречки е опасна.
- Ставање на правилото во производство без да се потврди. Новото правило нема да се применува без ретроспективно тестирање на историските податоци.
- Не се проверува совпаѓањето на единицата. Грешка како mg/dL ↔ mmol/L тивко ги пристрасува сите резултати.
- Со поглед на конфузијата на тест кодот/LOINC. Неусогласен код може да направи еден тест извештај како друг тест.
- Грешка на предлогот за правило на вештачката интелигенција како доказ. Предлогот е нацрт; Само симулацијата и валидацијата покажуваат безбедност.
Совет: Кога дизајнирате правило за автоматска валидација, прво прашајте „што НИКОГАШ не би го положил автоматски? Започнете со прашањето. Откако целосно ќе ја воспоставите листата на исклучоци, автоматизацијата може безбедно да се продолжи. Безбедноста не се мери според резултатите што поминуваат, туку според она што не дозволувате да помине.
Сумирано
Лабораториските податоци течат во синџир со повеќе врски од уред до лекар; LIS, Middleware и HL7/ASTM/LOINC стандардите го обезбедуваат овој тек и секој прстен е можност за грешка. Автоматската верификација ги забрзува резултатите во безбедни услови, но нејзината безбедност зависи од правилата за исклучок (критична вредност, делта, КК, пречките мора да одат кај луѓето). Вештачката интелигенција е моќен асистент во дизајнирање правила, нивно симулирање и скенирање за грешки при интеграција; Сепак, ниту едно правило не се става во производство без ретроспективно тестирање и стручна валидација. Автоматизацијата, исто така, ја скалира грешката; Затоа контролните пунктови се незаменливи.
Задача за апликација
Побарајте множество правила од вештачката интелигенција со шаблонот „Нацрт на правила за автоматска валидација“ за аналит; Особено, проверете дали списокот со исклучоци е комплетен. Потоа применете го ова правило на примерок од списокот со историски резултати со шаблонот „Симулација на правила“ и потврдете дека не се избегнати прекршувања на критична вредност/делта. Конечно, креирајте сценарио за совпаѓање на јачината и пробајте го шаблонот „Скенирање на грешки при интегрирање“.
листа за проверка
- [ ] Целосно ја дефинирав листата со исклучоци (критична, делта, QC, пречки) за автоматска верификација.
- [ ] Го тестирав правилото ретроспективно со историски податоци пред да го ставам во производство.
- [ ] Потврдив дека ниту една критична вредност/ прекршување на делта не се автоматизирани.
- [ ] Ја проверив единицата и се совпаѓаат LOINC/шифра за тестирање.
- [ ] Скенирав за знаци на неуспех на интеграцијата (ненадејно доследно оддалечување).
- [ ] Го потврдив предлогот за правило на вештачката интелигенција преку симулација и валидација.