Daha etkili ve daha ucuz bakım, konuşmaların dijitalleştirilmesiyle sağlanır
Tuşa dokunarak güvenli ve düzenli not alma
Daha iyi arşivleme ve bilgi erişilebilirliği
Bekleme listesine katılın
Sağlık profesyonelleri için doğru ses metnine dönüştürmeler.
HealthTalk, sağlık hizmeti sunucusu ve hastası arasındaki konuşmaların dijitalleştirilmesini sağlayan güvenli, bulut tabanlı bir tıbbi konuşma tanıma çözümüdür.
Nasıl Çalışır
1 adım
Randevu Planlama
- Hastalar, bağlı hastanelerdeki doktorlarla randevu alabilir.
- Tüm Hollanda Hastanelerinden randevu alın MedMij kullanarak
- Hastane ajandanıza bağlanın
2 adım
Alım
Aşağıdaki modüllerden oluşan genişletilmiş bir alım gerçekleştiriyoruz:
- Hastanelerin klinik iş akışına dayalı
- Tüm 8.400 Hollanda sağlık kurumundan veri alın
- Herhangi bir PGO'dan (Kişisel Sağlık Ortamı) veri alın
- Standartlaştırılmış ve klinik olarak doğrulanmış anketler (PROM)
3 adım
Biyobelirteçleri Toplama
Mobil cihazınızın kamerasını kullanarak sadece 1 dakika içinde çeşitli vital belirtileri toplayabiliyoruz:
- Basınç
- Kalp atış hızı
- Kalp atış hızı değişkenliği
- Oksijen saturasyonu
- Nefes alma hızı
- Sempatik stres
- Parasempatik aktivite
- Nabız-solunum oranı (PRQ)
Devrim niteliğindeki kan testsiz kan testleri (araştırma altında) ile hemoglobin, hemoglobin A1C ve toplam kolesterol ölçümü yapabiliyoruz. Yakında daha fazla ek kan testi gelecek.
4 adım
Hasta özeti
Tüm kullanıcı tarafından oluşturulan girdilere veya diğer Doktorlardan alınan bilgilere dayanarak, Doktor için toplantıdan hemen önce basit ve anlaşılır bir özet oluşturacağız
5 adım
Doktor muayenesi
Her sağlık hizmeti sağlayıcısı ve hastalarının otomatik klinik not almasını sağlayan bir mekanizma sunar.
MeSh ve UMLS kodlama sistemlerine dayalı olarak konuşma metnini metne dönüştürür.
Konuşma metnini otomatik olarak SOEP (Öznel, Nesnel, Değerlendirme ve Plan) modeline taşırız.
6 adım
Otomatik raporlama
Klinik sözcük dağarcığına dayanarak, hastaya ve yönlendirmelere yönelik otomatik olarak oluşturulan veya sağlık hizmeti sağlayıcısı tarafından dikte edilen SOAP modelini (veya Hollandaca'da SOEP modelini) oluşturacağız.
Bu mektup veya rapor, sağlık hizmeti sağlayıcısına (teknik formatta) gönderilecek ve sağlık kayıtları sistemine veya hastaya eklenecektir.
İddia Tespiti
Tıbbi içeriğin anlamı, olumsuz veya koşullu iddialar gibi değiştiricilerden önemli ölçüde etkilenebilir ve yanlış temsil edilirse kritik sonuçları olabilir.
Sağlık analitiği, metindeki varlıklar için üç kategoriye ait iddia tespiti destekler:
- Güvenilirlik
- Koşullu
- İlişkilendirme
Adlandırılmış Varlık Tanıma
Adlandırılmış Varlık Tanıma, yapılandırılmamış metinde geçen kelimeleri ve ifadeleri tespit eder ve teşhis, ilaç adı, semptom/belirti veya yaş gibi bir veya daha fazla anlamsal türle ilişkilendirilebilir.
.png){kind=spacer}
İlişki çıkarma
İlişki çıkarma, metinde geçen kavramlar arasındaki anlamlı bağlantıları belirler.
Örneğin, bir "durumun zamanı" ilişkisi, bir durum adının bir zamanla veya bir kısaltma ile tam açıklama arasında ilişkilendirilmesiyle bulunur.
.png){kind=spacer}
Varlık bağlama
Varlık bağlama, metinde geçen adlandırılmış varlıkları, Önceden tanımlanmış bir kavram veritabanına (Unified Medical Language System (UMLS) dahil) bağlayarak farklı varlıkları ayırt eder.
Tıbbi kavramlar, normalizasyonun bir ek formu olarak tercih edilen adlandırmaya da atanır.
.png){kind=spacer}
İddia Tespiti
Tıbbi içeriğin anlamı, olumsuz veya koşullu iddialar gibi değiştiricilerden önemli ölçüde etkilenebilir ve yanlış temsil edilirse kritik sonuçları olabilir.
Sağlık analitiği, metindeki varlıklar için üç kategoriye ait iddia tespiti destekler:
- Güvenilirlik
- Koşullu
- İlişkilendirme
.png){kind=spacer}
7 adım
Otomatik Klinik Karar Desteği
(araştırma aşamasında)Klinik sözcük dağarcıklarına dayanarak, en iyi Tedavi önerisi için PUBmed SUBmed üzerinde bir sorgu yaparız ve en ilgili makaleleri sunarız.
