AI in moderne EPD-platforms: een overzicht
Grote EPD-platforms bieden nu een breed scala aan native AI-functies – van generatieve AI-tools die voorafgaande autorisatiebrieven kunnen opstellen tot voorspellende modellen die kunnen helpen bij het opsporen van klinische beperkingen. Gekoppelde tools zijn doorgaans bedoeld voor specifiekere gebruiksscenario’s, zoals generatieve AI-tools die specifieke specialiteiten vooraf in kaart brengen.
De verschillen tussen native AI-functies en AI-functies die in EPD-platforms zijn ingebouwd, zijn echter onduidelijk. Dit komt omdat veel ‘native’ functies, zoals AI-beeldvormingstools, vereisen dat EPD-leveranciers integreren met externe leveranciers.
Bij elk AI-instrument moeten mensen centraal blijven staan bij het beoordelen van de resultaten en het nemen van beslissingen daarover, zegt Christopher Sharp, Chief Medical Information Officer bij Stanford Health Care. “Deze functies vergroten de menselijke capaciteiten en maken ze effectiever.”
AI voor omgevingsluisteren en klinische documentatie
Traditionele klinische documentatie vergt veel tijd en moeite van zorgverleners. AI-authoringtools op EPD-platforms maken gebruik van ambient listening en generatieve AI om interacties tussen zorgverleners en patiënten vast te leggen en samen te vatten, en deze samenvattingen vervolgens terug te sturen naar het EPD, zodat zorgverleners deze kunnen beoordelen, bewerken en finaliseren.
“Het vermogen om die documentatie samen te vatten is echt krachtig, en het is iets waar generatieve AI heel goed in kan”, aldus Sharp.
Het resultaat? Aanzienlijke tijdsbesparing, verminderde cognitieve belasting voor zorgverleners en algehele verbetering van de klinische documentatie.
Geavanceerde omgevingshoortoestellen documenteren niet alleen, maar kunnen ook bruikbare behandelingssuggesties en interventies bieden. Als een arts bijvoorbeeld een röntgenfoto van de thorax aanbeveelt aan een patiënt, kan een AI-tool die informatie naar het EPD sturen, zodat er een röntgenfoto wordt gegenereerd.
VINDEN: Hier zijn vier AI-technologietrends om in 2026 in de gaten te houden.
Patiëntgerichte AI-mogelijkheden
Wanneer patiënten een bericht naar hun zorgverlener sturen of testresultaten ontvangen via een EPD-portaal, moeten ze wachten tot de zorgverlener de tijd neemt om vragen te beantwoorden of de resultaten te interpreteren. Met patiëntgerichte AI-mogelijkheden kunnen zorgverleners sneller op hun patiënten reageren.
Bij Stanford Health Care besparen zorgverleners tijd door de interpretatie van door AI gegenereerde testresultaten te beoordelen voordat ze deze met patiënten delen. Stanford maakt ook gebruik van generatieve AI-tools die de medische dossiers van patiënten beoordelen om antwoorden op hun vragen in het EPD-portaal te formuleren. “Dit verandert niets aan de loop van de zorg, maar wel aan de efficiëntie en lasten voor artsen”, aldus Sharp.
Revenue Cycle Management en administratieve AI
De huidige EPD’s zijn uitgerust met AI-tools die documenten kunnen genereren voor het beheer van de inkomstencyclus. Als een zorgorganisatie bijvoorbeeld bezwaar moet maken tegen een verzekeringsuitkering, kan zij generatieve AI-tools gebruiken om de patiëntenzorg te beoordelen en relevante documentatie te selecteren.
“AI is zeer nuttig bij het identificeren van hiaten in de documentatie voor factureringsdoeleinden”, zegt Sharp, die voorspelt dat AI handmatige taken in de inkomstencyclus zal aanvullen of zelfs vervangen.
