Informatika in telekomunikacije

Podjetje in kontekst: Majhno francosko podjetje, specializirano za podatkovno znanost v zdravstvu, industrijski inženiring in programsko opremo za podporo odločanju, ponuja modularni organizacijski digitalni dvojnik za bolnišnice, klinike, proizvajalce zdravstvenih izdelkov in organizacije javnega zdravja. Obravnavana težava: Vodje zdravstvenega varstva se morajo pogosto odločiti, ali bodo odprli ali preoblikovali storitev, spremenili osebje, investirali v opremo, spremenili urnike ali uvedli novo medicinsko tehnologijo, ne da bi lahko predhodno preizkusili posledice. Konvencionalne nadzorne plošče opisujejo, kaj se je že zgodilo. Napovedna orodja običajno ocenijo en izid, vendar ne predstavljajo interakcij med pacienti, osebjem, sobami, posteljami, opremo, urniki, stroški in pravili delovanja. Večina digitalnih dvojnikov v zdravstvu se osredotoča na organe ali posamezne paciente in ne na organizacije za zagotavljanje oskrbe. Tehnologija. Mehanizem ustvari izvedljiv virtualni model organizacije za oskrbo iz razpoložljivih operativnih podatkov in strokovnega znanja. Združuje rudarjenje procesov za rekonstrukcijo dejanskih delovnih procesov; plast spremljanja, ki jo je mogoče periodično ali skoraj v realnem času sinhronizirati; simulacijo diskretnih dogodkov za reprodukcijo čakalnih vrst, porabe virov, zamud in pretoka pacientov; razložljivo strojno učenje in statistično prilagajanje za kalibracijo trajanja, verjetnosti in manjkajočih parametrov; in optimizacija simulacij za raziskovanje konfiguracij in razvrščanje scenarijev glede na uporabniško definirane kazalnike. Uvajanje: Rešitev se lahko najprej uporablja kot samostojen model vpliva na podlagi zgodovinskih podatkov, nato pa se prek povezovalnikov vmesnika za bazo podatkov ali programiranje aplikacij razvije v digitalno senco ali povezanega digitalnega dvojčka. Ne zahteva popolne senzorske infrastrukture: možne so delna sinhronizacija in periodične posodobitve podatkov. Uporaba: Primeri uporabe vključujejo urgentne oddelke, operacijske dvorane, načrtovanje kapacitet postelj in delovne sile, ambulantne enote, porodniške storitve, telemedicino, nove stavbe, teritorialna omrežja oskrbe ter organizacijski in proračunski vpliv medicinskih tehnologij. Rezultati lahko vključujejo čakalne dobe, prepustnost, zasedenost, delovno obremenitev osebja, stroške, donosnost naložbe, kazalnike kakovosti storitev in vplive na okolje. Interaktivni spletni vmesnik podpira opredelitev, primerjavo, spremljanje in izvoz scenarijev. Iskano sodelovanje: Za komercialne sporazume s tehnično pomočjo in/ali sodelovanjem pri raziskavah in razvoju se iščejo mednarodne zdravstvene organizacije, proizvajalci tehnologije, integratorji programske opreme in raziskovalne ustanove. Tipično partnerstvo se začne z jasno opredeljenim problemom odločanja, oceno podatkov in kalibracijo modela, sledi pilotni projekt, validacija uporabnikov in neobvezna integracija v partnerski informacijski sistem. Želeni rezultat je potrjena uvedba v novem zdravstvenem kontekstu, ki ji po potrebi sledi replikacija, licenciranje ali skupni razvoj trga. Prednosti in inovacije: - Osredotočenost na organizacijsko raven: modelira sistem dostave in ne le organa, naprave ali posameznega pacienta. - Modeliranje, usmerjeno k odločanju: model je zgrajen okoli konkretnega upravljavskega vprašanja in primerja hipotetične scenarije pred implementacijo v resničnem svetu. - Razložljiva hibridna arhitektura: procesne zemljevide, pravila, statistične porazdelitve in rezultate simulacij je mogoče pregledati s kliničnimi in operativnimi ekipami, namesto da se zanašajo na nepregleden napovedni model. - Varčna uporaba obstoječih podatkov: zgodovinski izvlečki in delna sinhronizacija se lahko uporabljajo brez obvezne uvedbe novih senzorjev. - Postopna uvedba: isto jedro podpira enkratni model vpliva na organizacijo in proračun, periodično posodobljeno digitalno senco ali skoraj realnočasovnega digitalnega dvojčka. - Večkriterijska ocena: kakovost, čakalne dobe, zmogljivost, delovna sila, stroški, donosnost naložbe in kazalniki trajnosti se lahko analizirajo skupaj. - Modularna programska oprema: generične komponente simulacije, kalibracije, optimizacije in vizualizacije so prilagojene vsakemu delovnemu toku, kar skrajša čas razvoja, hkrati pa ohrani lokalno ustreznost. - Znanstvena sledljivost: predpostavke, transformacije podatkov, kalibracija parametrov, naključna semena in definicije scenarijev se lahko dokumentirajo za analizo ponovljivosti in občutljivosti. Pričakovana vloga partnerja: Zdravstvene organizacije: Opredelitev konkretnega primera uporabe, imenovanje operativnega sponzorja, zagotavljanje psevdonimiziranih podatkov o dogodkih, virih in stroških, soopredelitev scenarijev in kazalnikov, validacija modela s prvimi ekipami in organizacija 6- do 12-mesečnega pilotnega projekta. Programski ali integracijski partnerji: Podpora varnemu pridobivanju podatkov, povezljivosti z bazami podatkov ali HL7/FHIR, gostovanju in integraciji v obstoječe sisteme. Raziskovalne ustanove: Prispevek neodvisne validacije, primerjalnih študij, publikacij in skupnih vlog za financiranje. Model sodelovanja: V okviru komercialnega sporazuma ponudnik konfigurira in kalibrira mehanizem, usposobi uporabnike in podpira uvajanje. V okviru sporazuma o sodelovanju na področju raziskav in razvoja partnerji skupaj opredelijo protokol in demonstrator ter se dogovorijo o pravicah intelektualne lastnine in izkoriščanja pred začetkom projekta.