OVERLEGEN 4-2016 56 4 og 5. Systemet trenes opp til å gjenkjenne mønstre, termer og synonymer. Etter noen runder med forsøk og korrigerende læring blir systemet presist med sensitivitet og spesifisitet på nivå med meget erfarne klinikere – men med en helt annen hastighet. Dette kan brukes som grunnlag for beslutningsstøtte, jamfør de meste avanserte eksemplene beskrevet i rapporten Beslutningsstøtte Definisjoner, status og forvaltning av ulike former for IKT- basert klinisk støtte (Helsedirektoratet, Mars 2014). I rapporten beskrives hvor- dan systemet leter opp like eller lignende pasienter som den aktuelle og frem- stiller hvilken behandling som kan være mest effektive for den aktuelle pasienten. Det er fortsatt et stykke igjen før tekno- logien er implementerbar i bred skala, men det går fremover. Et eksempel i Norge er prosjektet der maskinen leser gjennom radiologiske beskrivelser på Ahus for å finne andelen undersøkelser med positivt funn. (http://www.tu.no/ artikler/tenkende-teknologi-avdekkerbruken-av-straling-pa-norsk- sykehus/363930.) HIMSS, Healthcare Information and Management Systems Society er en organisasjon finansiert av IT- bransjen. De har utarbeidet en modell som brukes for å score sykehus og helsesystemers utbredelse og modenhet innen kliniske IKT-systemer. Modellen kalles «Electronic Medical Record Adoption Model» (EMRAM) og brukes til å benchmarke internasjonalt helseorganisasjonenes løsninger. HIMSS hevder at man kan dokumentere kliniske effekter på nivåene 6 og 7. Dog er forskning på dette vanskelig å gjennomføre, fordi bruken i klinisk praksis vil være avhengig av alle IKTsystemer man bruker lokalt og oppsettet av dem. Det er ganske få sykehus som har nådd nivå 7 enda. En kritikk mot modellen er at hvis man implementerer systemene i en annen rekkefølge vil man score uriktig lavt, slik at mindre avanserte sykehus vil få høyere score selv om kliniske IT-systemer ikke er like avanserte. EMRAM-modellen ble også oversatt i arbeidet med utredningen av Én innbygger – én journal. (Helsedirektoratet; Utredning av «Én innbygger – én journal»; V4 Alternativanalyse; Desember 2015.) I Norge vil de fleste sykehus scores på EMRAM nivå 2. Sykehus med elektroniske kurvesystemer, p.t. Ahus, SØF, Haukeland og snart OUS, vil scores på nivå 5. Hvis SØF lykkes med å innføre lukket legemiddelsløyfe OG legge til avansert beslutningsstøtte, slik som varsling ved mulig sepsis, kan de antagelig scores på EMRAM nivå 6. Løsningsstrategi Funksjonaliteten klinikeren blir tilbudt er også avhengig av løsningsstrategien. Løsningsstrategi er de valg man tar for å etablere en komplett løsning. I sykehusene i Norge har løsningsstrategien fulgt prinsippene «Best-of-breed», altså at man for hvert spesialområde har egne spesialiserte systemer som skal integreres og representere en komplett journalløsning. Integrasjonen innebærer at data skal flyttes og synkroniseres mellom system- ene. Utfordringen er manglende standarder, systemenes lukkede datamodeller, manglende grensesnitt for utveksling, oppstykkede brukergrensesnitt og konflikter om hvilket system som skal være autorativt for hvilken informasjon. På toppen kommer kompleksiteten med testing. Kompleksiteten øker eksponensielt med et økende antall systemer som skal integreres. Eksempler fra norske forhold er utfordringene med legemiddelinformasjon på tvers av DIPS og MetaVision på Sykehuset Østfold, mellom Partus og DIPS på OUS. Det er verdt å merke at Gartner hevder ingen helsesystemer har klart å nå Generasjon 3 basert på en «best-of-breed»-strategi. (Gartner (2014): Engagement for the Norwegian Directorate of Health – Commissioned by the Ministry of Health and Care Services. Rapport for Helsedirektoratet.) Lett vs. tung IKT Forskere ved Universitetet i Oslo har presentert en modell med «lette» og «tunge» IKT-systemer (Bygstad, Bendik, HIMSS, Healthcare Information and Management Systems Society er en organisasjon finansiert av IT-‐ bransjen. De har utarbeidet en modell som brukes for å score sykehus og helsesystemers utbredelse
RkJQdWJsaXNoZXIy MTQ3Mzgy