Trang web này sử dụng cookie. Bằng cách sử dụng trang web này, bạn đồng ý với chính sách cookie của chúng tôi. Bạn có thể thay đổi cài đặt cookie trong trình duyệt của mình.Tìm hiểu thêm

Hospital-Data-Analytics-Data-on-Monitor-16-6-dgt-119-2020.jpg

Phân tích dữ liệu bệnh viện trong các ứng dụng lâm sàng

Các công cụ phân tích có thể tận dụng sức mạnh của dữ liệu trong các ứng dụng lâm sàng để tăng hiệu quả và thúc đẩy kết quả điều trị trong bệnh viện. Phân tích dữ liệu cung cấp những thông tin chuyên sâu có giá trị để điều chỉnh các quy trình và cải thiện kết quả lâm sàng.

Dữ liệu-Phân tích

Tận dụng Phân tích để giảm số lần báo động quá nhiều tại điểm chăm sóc

"Mệt mỏi vì Báo động", nhận thức về báo động suy giảm do số lần báo động quá lớn, là một trong những mối đe dọa lớn nhất đối với sự an toàn của bệnh nhân trong bệnh viện. Nghiên cứu cho thấy rằng trung bình một ngày tại giường chăm sóc tích cực có thể có đến 350 báo động. Trong số những báo động này, có đến 95% không liên quan tới lâm sàng và số còn lại chỉ được chú ý đúng mức với tỷ lệ 50%.1 Việc bỏ lỡ các báo động của thiết bị y tế nằm trong danh sách 10 Hiểm họa hàng đầu về Công nghệ Y tế năm 2019.

Sự căng thẳng của bệnh nhân và nhân viên chăm sóc ảnh hưởng tiêu cực đến kết quả điều trị, các quy trình lâm sàng quan trọng bị gián đoạn một cách không cần thiết, và có thể quan sát thấy hiện tượng chai lỳ trước báo động của nhân viên điều dưỡng. 

Dữ liệu có thể tạo sự minh bạch bằng cách phân tích tất cả các báo động đã phát ra trong bệnh viện. Dựa trên cơ sở này, có thể tối ưu hóa các luồng quy trình có hệ thống, các cài đặt báo động và kế hoạch nhân sự để tăng hiệu quả quản lý báo động và trên hết là giảm căng thẳng cho nhân viên lâm sàng và bệnh nhân.

Xác định các biện pháp giảm báo động trong Chăm sóc Tích cực!

Bảng điều khiển Alarm History Analytics cung cấp thông tin chi tiết về những báo động đã phát ra trong môi trường chăm sóc tích cực từ các máy theo dõi bệnh nhân Infinity được hỗ trợ. Phân tích báo động trong khoa để tối ưu hóa các luồng quy trình có hệ thống và kế hoạch nhân sự. Tăng hiệu quả quản lý báo động và hướng tới giảm báo động.

  • Tối ưu hóa việc chỉ định nhân sự trong khoa để quản lý báo động
  • Xem xét tác động của các biện pháp giúp giảm sự mệt mỏi do báo động
  • Đảm bảo tuân thủ SOP đối với số lần phản ứng báo động


Alarm History Analytics: Giúp giảm số lượng báo động tại điểm chăm sóc

Alarm History Analytics có thể hỗ trợ quy trình công việc của bạn như thế nào

Hãy xem video để khám phá lý do tại sao Alarm History Analytics là một công cụ quan trọng để tối ưu hóa quản lý báo động trong bệnh viện của bạn.  

Alarm-History-Analytics-3-2-D-18802-2020.jpg

Bảng điều khiển Alarm History Analytics trong Dräger Connect

Hãy bấm vào liên kết dưới đây để xem bảng điều khiển Alarm History Analytics với kích thước toàn màn hình. Khám phá các tiện ích sẵn có để phân tích báo động từ các máy theo dõi bệnh nhân Infinity trong khoa của bạn.

Xem bảng điều khiển

Alarm-History-Analytics-3-2-D-21843-2020.jpg

Alarm History Analytics

Ứng dụng Alarm History Analytics cung cấp thông tin chi tiết về những báo động đã phát ra từ các thiết bị y tế trong môi trường chăm sóc cấp tính. Ứng dụng này cho phép phân tích báo động trong một đơn vị chăm sóc để tối ưu hóa các luồng quy trình có hệ thống và kế hoạch nhân sự cũng như cải thiện hiệu quả quản lý báo động. Nhờ việc xác định nguồn gây ra các báo động lặp đi lặp lại, ứng dụng có thể giúp thực hiện các biện pháp để giảm những báo động này và hiển thị kết quả trong một quãng thời gian.

infinity-gateway-suite-3-2.jpg

Bộ kết nối Infinity® Gateway Suite

Tận dụng tối đa hệ thống thông tin lâm sàng của bạn bằng cách tích hợp dữ liệu từ các thiết bị theo dõi và điều trị của Dräger với kết quả xét nghiệm, các mục thông tin trong hồ sơ y tế điện tử và hệ thống thông tin lâm sàng giữa các khoa của bệnh viện.

Infinity-Acute-Care-System-3-2-D-28328-2017.jpg

Infinity® Acute Care System

Thay đổi quy trình lâm sàng nhờ Hệ Thống Màn Hình Theo Dõi Bệnh Nhân IACS. Màn hình theo dõi đa thông số tích hợp với máy trạm đạt tiêu chuẩn y tế có nối mạng, hiển thị sinh hiệu theo thời gian thực, cho phép truy cập hệ thống lâm sàng của bệnh viện và các ứng dụng quản lý dữ liệu để cung cấp thông tin toàn diện về bệnh nhân và các công cụ phân tích mạnh mẽ tại điểm chăm sóc.

Infinity-M300-3-2-D-19731-2009.jpg

Infinity® M300+

Infinity® M300+ cung cấp khả năng giám sát liên tục các bệnh nhân từ xa qua mạng WiFi của bệnh viện. Nhận các báo động hình ảnh và âm thanh để cảnh báo bạn về những thay đổi tình trạng, đồng thời hỗ trợ sự vận động của bệnh nhân.

Avera-Heart-Hospital-3-2.jpg

Nghiên cứu Trường hợp Viện Tim Avera, Hoa Kỳ

Bằng phương pháp tiếp cận dựa trên số liệu, Dräger đã giúp Viện Tim Avera giảm hơn 30% số lần báo động, đồng thời vẫn duy trì được sự an toàn của bệnh nhân.

Tìm hiểu thêm

Về những ảnh hưởng vật lý, kinh tế và sinh thái của chất gây mê dễ bay hơi

Cần có khí gây mê để hỗ trợ việc cải thiện kết quả phẫu thuật trong phòng mổ. Tuy nhiên, lượng các loại khí được sử dụng này phải được duy trì ở mức thấp. Các kỹ thuật lưu lượng thấp và lưu lượng tối thiểu mang lại một cách thức hiệu quả và dễ dàng để làm ẩm khí hô hấp và giảm lượng khí gây mê được sử dụng.3,4,5,6 Do luồng khí lạnh và khô đi vào bị hạn chế, các ứng dụng lưu lượng thấp phù hợp để duy trì nhiệt độ khí thở tối ưu.3 Các chiến lược thông khí bảo vệ như kỹ thuật lưu lượng thấp và tối thiểu cho phép giảm số biến chứng phổi sau phẫu thuật (PPC).7,8 Ngoài ra, khí gây mê còn ảnh hưởng đáng kể đến chi phí của mỗi lần can thiệp. Đồng thời, ảnh hưởng tiêu cực đến môi trường là có thể quan sát được. Chlorofluorocarbon halogen hóa và hydrocarbon chứa flo gây hại cho tầng ô-zôn của trái đất và có thể góp phần làm trái đất ấm lên.9

Sử dụng Phân tích để tối ưu hóa lượng tiêu thụ khí gây mê

Bảng điều khiển Gas Consumption Analytics cho phép thu thập thông tin chi tiết về lâm sàng và kinh tế từ lượng khí tiêu thụ của các thiết bị gây mê được hỗ trợ của Dräger. Tạo sự minh bạch về lượng khí tiêu thụ, hiệu quả, chi phí và lưu lượng khí mới được áp dụng, làm cơ sở cho việc cắt giảm chi phí đồng thời vẫn cải thiện kết quả điều trị bệnh nhân. Giải pháp này cung cấp nền tảng để triển khai các thực hành lưu lượng thấp và lưu lượng tối thiểu giúp bảo vệ bệnh nhân.

Gas Consumption Analytics: Cung cấp thông tin chi tiết về việc sử dụng chất gây mê

Gas Consumption Analytics: Cung cấp thông tin chi tiết về việc sử dụng chất gây mê

Hãy xem video để khám phá lý do tại sao Gas Consumption Analytics là một công cụ quan trọng để cải thiện hiệu quả và thúc đẩy kết quả điều trị trong phòng mổ của bạn.

Gas-Consumption-Analytics-3-2-D-18803-2020.JPG

Bảng điều khiển Gas Consumption Analytics trong Dräger Connect

Bấm vào liên kết dưới đây để xem bảng điều khiển Gas Consumption Analytics với kích thước toàn màn hình. Khám phá các tiện ích sẵn có để phân tích việc sử dụng khí gây mê dễ bay hơi trong khoa của bạn.

Xem bảng điều khiển

Gas-Consumption-Analytics-3-2-D-21844-2020.JPG

Gas Consumption Analytics

Giảm lượng tiêu thụ chất gây mê dễ bay hơi nhờ ứng dụng Gas Consumption Analytics. Ứng dụng giúp bạn thu thập thông tin chi tiết về mặt lâm sàng và kinh tế từ lượng khí tiêu thụ của các thiết bị gây mê và tạo sự minh bạch về lượng tiêu thụ, hiệu quả, chi phí và lưu lượng khí mới được áp dụng.

Perseus-A500-3-2-D-19640-2015.JPG

Dräger Perseus® A500

Công nghệ máy thở vượt trội đáp ứng được các phương pháp mới nhất về công năng và tích hợp hệ thống trong một máy gây mê tiên tiến, được phát triển bởi các chuyên gia trên toàn thế giới nhằm hợp lý hóa quy trình gây mê.

Atlan-300-3-2-D-12642-2018.jpg

Dräger Atlan® A300/A300 XL

Hãy tưởng tượng sự linh hoạt khi có một nền tảng thiết bị gây mê với tính an toàn hạng nhất ở mỗi phòng mổ (OR). Tập hợp toàn diện những tính năng lâm sàng và chất lượng thông khí đã được chứng minh, biến Atlan thành trạm gây mê lý tưởng cho mọi bệnh nhân và quy trình phẫu thuật.

Atlan-350-3-2-D-12837-2018.jpg

Dräger Atlan® A350/A350 XL

Hãy tưởng tượng sự linh hoạt khi có một nền tảng thiết bị gây mê với tính an toàn hạng nhất ở mỗi phòng mổ (OR). Tập hợp toàn diện những tính năng lâm sàng và chất lượng thông khí đã được chứng minh, biến Atlan thành trạm gây mê lý tưởng cho mọi bệnh nhân và quy trình phẫu thuật.

Saint-Joseph-Case-Study-3-2.jpg

Phát triển Bền vững trong phòng mổ

Nhờ phương pháp phân tích, tập đoàn Paris Saint-Joseph Hospital Group có thể giảm thiểu mức tiêu thụ halogen, giảm tác động của khí này tới môi trường.

Tìm hiểu thêm

Security-Concept-3-2.jpg

Bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư

Hơn 75% bác sỹ cho rằng thông tin và dữ liệu y tế được truyền đi một cách bảo mật có thể cải thiện chất lượng chăm sóc đang thực hiện.10

Giải pháp Phân tích Dữ liệu của chúng tôi được thiết kế với mục đích đảm bảo bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu. Hãy tìm hiểu thêm thông tin chi tiết về khái niệm bảo mật trong thông tin đồ họa sau. 

Khái niệm về Bảo mật và Quyền riêng tư Dữ liệu

Liên Hệ Với Chúng Tôi

Các loại ứng dụng Phân tích Dữ liệu

"Phân tích Dữ liệu là sự tổng hợp, phân tích và sử dụng các dữ liệu lâm sàng, tài chính, hoạt động và phi truyền thống thu thập được từ bên trong và bên ngoài cơ sở y tế, gây ảnh hưởng trực tiếp tới việc ra quyết định.”11

Descriptive-Analytics-Icon-3-2.jpg

Phân tích Mô tả là việc kiểm tra dữ liệu hoặc nội dung, thường được thực hiện thủ công, để trả lời câu hỏi "Điều gì đã xảy ra?", với đặc trưng thông tin doanh nghiệp (BI) và các công cụ hiển thị truyền thống như biểu đồ hình tròn, biểu đồ cột, biểu đồ đường thẳng, bảng hoặc mô tả tường thuật.

Diagnostic-Analytics-3-2.jpg

Phân tích Chẩn đoán là một hình thức phân tích nâng cao để trả lời câu hỏi "Tại sao điều đó xảy ra?", với các kỹ thuật đặc trưng như phân tích chi tiết, khám phá dữ liệu, khai thác dữ liệu và các mối tương quan.

Predictive-Analytics-3-2.jpg

Phân tích Dự đoán là một hình thức phân tích nâng cao để trả lời câu hỏi "Điều gì có thể xảy ra?", với các kỹ thuật đặc trưng như phân tích hồi quy, dự báo, thống kê đa biến, đối sánh mẫu, lập mô hình dự đoán và dự báo.

Prescriptive-Analytics-3-2.jpg

Phân tích Đề xuất là một hình thức phân tích nâng cao để trả lời câu hỏi "Nên làm gì?", với các kỹ thuật đặc trưng như phân tích đồ thị, mô phỏng, xử lý sự kiện phức tạp, mạng nơ-ron, công cụ đề xuất, suy nghiệm và máy học.

Liên hệ với Draeger

Contact-Us-VN-16-9.jpg

Công ty TNHH Draeger Việt Nam

Trụ sở chính
41 – 43 Nguyễn Cơ Thạch, phường An Lợi Đông, Tp. Thủ Đức, Tp. Hồ Chí Minh 

(+84) 28 6258 3687

Công ty TNHH Draeger Việt Nam

Văn phòng Hà Nội
Lầu 4, phòng 4.88, Tòa nhà HITC, 239 Xuân Thủy, Quận Cầu Giấy, Hà Nội

(+84) 24 37955 615

Fax: (+84) 24 37955 614

24h Service Hotline

1800 588 858

Tài liệu tham khảo

1. Jones, K. (2014). Alarm fatigue a top patient safety hazard. Canadian Medical Association Journal, 186(3), 178

2. ECRI Institute (2018). 2019 Top 10 Health Technology Hazards: Executive Brief

3. Canet et al. (2010). Prediction of postoperative pulmonary complications in a population-based surgical cohort. Anesthesiology, 113(6), 1338-1350

4. Branson et al. (1999). Humidification for Patients with Artificial Airways. Respiratory Care, 44(6), 630-642

5. Bilgi et al. (2011). Comparison of the effects of low-flow and high-flow inhalational anaesthesia with nitrous oxide and desflurane on mucociliary activity and pulmonary function tests. Eur. J. Anesthesiol., 28(4), 279-283.

6. Branson et al. (1998). Anaesthesia circuits, humidity output, and mucociliary structure and function. Anesthesia Intensive Care, 26(2), 178-183.

7. Kilgour et al. (2004). Mucociliary function deteriorates in the clinical range of inspired air temperature and humidity. Intensive Care Med., 30(7), 1491-1494

8. Hönemann C. & Mierke B. (2015). Low-Flow, Minimal-Flow und Metabolic-Flow Anaesthesia. Lübeck: Drägerwerk AG & Co. KGaA.

9. Yasny, J. S., & White, J. (2012). Environmental implications of anesthetic gases. Anesthesia progress, 59(4), 154–158.

10. Bain & Company (2018). Front line of healthcare report 2018.

11. HiMSS (2019). HiMSS20 Conference Education Topics.