Azure Databricks助力普羅維斯登醫(yī)療機構緩解“醫(yī)療擁擠”

作為美國最大的非盈利醫(yī)療系統(tǒng)之一，普羅維斯登醫(yī)療機構（Providence，以下簡稱“普羅維斯登”）在七個州運營著51家醫(yī)院和1085家診所，致力于為其服務的社區(qū)，尤其是貧困人群和弱勢群體提供高質(zhì)量的醫(yī)療服務。這家醫(yī)療機構正在尋求新的途徑，實現(xiàn)更為便捷、觸手可及且經(jīng)濟實惠的醫(yī)療服務，打造簡潔、現(xiàn)代化的技術生態(tài)系統(tǒng)，緩解“醫(yī)療擁擠”，讓更多人享受健康生活。

Azure Databricks助力普羅維斯登醫(yī)療機構緩解“醫(yī)療擁擠”，實現(xiàn)數(shù)據(jù)平臺現(xiàn)代化

無障礙、可負擔的創(chuàng)新醫(yī)療

以“醫(yī)者仁心”為核心驅(qū)動力的普羅維斯登專注于創(chuàng)新和變革。通過將本地的數(shù)據(jù)環(huán)境遷移至簡潔、現(xiàn)代化的云數(shù)據(jù)平臺，這家醫(yī)療機構希望在維持醫(yī)療質(zhì)量的同時，改善科室人滿為患的情況，并將各個急診科室的“國家級急診科擁擠度評分（National Emergency Department Overcrowding Score,NEDOCS）”進行提升。

普羅維斯登與微軟達成了一項為期五年的戰(zhàn)略聯(lián)盟合作協(xié)議，利用微軟Azure Databricks和其它微軟智能云服務，來支持其新的醫(yī)療數(shù)據(jù)平臺（Providence Healthcare Data Platform），構建實時數(shù)據(jù)流解決方案，以解決醫(yī)院過度擁擠的問題。普羅維斯登首席數(shù)據(jù)官Brett MacLaren表示“做出這個決定并不難。我們希望通過數(shù)字化方式賦能醫(yī)療，成就一個更美好的世界，通過與微軟達成戰(zhàn)略聯(lián)盟，借助Azure Databricks釋放云的力量，我們相信一定能夠?qū)崿F(xiàn)這一目標?！?/span>

新手段緩解醫(yī)療擁擠

隨著對傳統(tǒng)的、本地化的數(shù)據(jù)環(huán)境的支持終止，普羅維斯登的IT團隊果斷決定停止對原有老舊系統(tǒng)繼續(xù)投入，進而轉向微軟和Azure Databricks團隊的解決方案架構師尋求合作，將其升級到新的醫(yī)療數(shù)據(jù)平臺。盡管有著嚴格的安全審批流程，得益于Azure Databricks和其它服務都包含在微軟針對HIPPA法案（Health Insurance Portability and Accountability Act,HIPAA）的商業(yè)伙伴協(xié)議（business associate agreement,BAA）中，這讓普羅維斯登能夠大大簡化審批流程，雙方合作的醫(yī)療數(shù)據(jù)平臺也很快推出。

除了構建新的數(shù)據(jù)平臺，普羅維斯登還希望借助技術手段來緩解急診科的醫(yī)療擁擠情況，并繼續(xù)為每位患者提供優(yōu)質(zhì)護理。利用Azure DevOps和其它Azure開發(fā)工具，普羅維斯登部署了一個具有實時流功能的醫(yī)療擁擠解決方案，工作人員能夠?qū)崟r、輕松地了解急診科的患者數(shù)量，醫(yī)護人員如何接診，以及急診科何時會達到飽和狀態(tài)。

Brett MacLaren介紹道：“因為醫(yī)療擁擠，而讓危重病人在各個急診科室之間‘轉移’，這是我們不愿意看到的。通過對信息進行實時分析，我們可以確定任何當下和潛在的醫(yī)護人員短缺問題、急診科室的患者需求，以及我們?nèi)绾瓮七M患者的就診流程。”

基于云的數(shù)據(jù)技術

全新的醫(yī)療擁擠解決方案使用Azure Databricks，對來自Epic電子病歷（electronic medical records,EMR）和其它本地系統(tǒng)的流信息進行解析和評分，提供醫(yī)院系統(tǒng)中每位患者的實時信息。這些信息將被提取到普羅維斯登自己構建的自定義偵聽器中，通過Azure Event Hubs傳遞給Azure Databricks，并最終在Azure Data Lake Storage中存檔。

被評分的聚合數(shù)據(jù)將轉到Azure SQL數(shù)據(jù)庫，利用Microsoft Power BI進行顯示。借助該解決方案的自動刷新功能，來自Epic的每條新消息都會在三分鐘內(nèi)顯示在Power BI中。該解決方案通過Azure Monitor中的Log Analytics和警報功能進行診斷。借助這些高度準確的信息，醫(yī)院工作人員可以在人員配備和患者護理方面，做出更好的決策。

MacLaren說：“這個醫(yī)療擁擠解決方案，以及基于我們現(xiàn)有的技術組合和能力而構建的解決方案，將對患者護理以及醫(yī)護人員的護理能力，產(chǎn)生積極的影響?！?/span>

提高普羅維斯登的NEDOCS評分

在美國，醫(yī)院使用一種被稱為NEDOCS的國家標準，來體現(xiàn)其急診科的運營情況。一家醫(yī)院的NEDOCS評分是通過綜合因素來計算的，例如，急診科的患者人數(shù)、設施的規(guī)模以及新患者入院速度。

普羅維斯登深知，針對該標準，自身的流程尚不理想。急診室的護士和醫(yī)生必須手動進行評估，通過觀察有多少人在工作、有多少人在候診，來判斷是否出現(xiàn)了“醫(yī)療擁擠”。

為了簡化流程并提高評分，普羅維斯登使用Azure Databricks和Azure SQL數(shù)據(jù)庫構建了一個完全自動化的NEDOCS解決方案，幫助患者按時就診、辦理入院、出院、進行數(shù)據(jù)傳輸，以便醫(yī)院的運營人員能夠?qū)颊咦o理做出實時決策。該解決方案部署在一個Power BI儀表板中，急診科工作人員可以快速查看實時分數(shù)，并自動共享給院內(nèi)的臨床醫(yī)生。

普羅維斯登在其6家醫(yī)院部署了NEDOCS解決方案。該機構還打算在2021年初，將該解決方案擴展到旗下所有51家醫(yī)院。

展望未來

雙方接下來的合作前景如何？用MacLaren的話來說，“是件大事”。

他表示：“從本質(zhì)上講，我們希望創(chuàng)建一個任務控制系統(tǒng)，能夠?qū)崟r識別每個設施中正在發(fā)生的一切，幫助我們更好地分配資源，無論是設備、員工、還是患者的病房，都能夠做到物盡其用，人盡其力。”

MacLaren解釋道：“換句話說，如果我們發(fā)現(xiàn)一家醫(yī)院的床位已經(jīng)快滿了，我們可以主動決定在另一家醫(yī)院接診患者。如果另一家醫(yī)院有空床位、只需10分鐘的車程就能到達，而且患者狀況足夠穩(wěn)定、符合轉院的條件，那么我們就把病人直接送到那家醫(yī)院。因為在那里，他們會得到同樣優(yōu)質(zhì)的護理，并且可以更快地獲得床位、接受治療并痊愈。”

通過實時收集并分析各個醫(yī)院和診所的信息，普羅維斯登借助機器學習算法來識別模式，這些模式標示了醫(yī)療保健系統(tǒng)可以緩解的風險，并調(diào)查預測性人員配備，以更好地預測和適應其設施所需的不同人員配備角色和級別。

MacLaren說：“我們已經(jīng)利用新的數(shù)據(jù)平臺和功能更動態(tài)地了解到，哪些患者已準備好從急診科轉出或轉院。我們希望最大限度地發(fā)揮能力，對每位需要就診的患者做到‘應收盡收’，并盡快讓患者健康出院，或轉移到合適的護理級別。”