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Lorsque les données sont cloisonnées, les soins sont compromis.

Les données des patients sont l'un des atouts les plus précieux du secteur de la santé, mais elles ne sont pas toujours accessibles aux cliniciens. Les appareils de chevet n'offrent qu'un aperçu des données, et les efforts nécessaires pour surveiller et analyser les données d'une série d'appareils autonomes entraînent une désensibilisation, une lassitude face aux alarmes et des lacunes d'information. Ces lacunes peuvent engendrer des lacunes dans les soins et conduire à une approche réactive basée sur des essais et des erreurs. Les outils développés grâce à l'IA nous permettent de prendre des décisions cliniques éclairées, mais leur efficacité dépend des données qu'ils reçoivent.

Les systèmes de santé cherchent à améliorer la qualité et à réduire les coûts grâce à des soins plus précis et proactifs. Ces modèles s'appuient sur un flux constant de données de haute fidélité, intégrées et diffusées de manière à fournir des informations cruciales.


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Données et informations inexploitées
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des données relatives aux dispositifs médicaux ne sont pas enregistrées et cartographiées dans le DME1
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Erreurs dans les signes vitaux connectés manuellement
0
des enregistrements de signes vitaux collectés manuellement contiennent une erreur lors de leur transmission au DME2
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Alarmes n'entraînant aucune action
0
des alarmes n'entraînent aucune action3

Les données peuvent être une distraction plutôt qu’un outil d’orientation.

  • La documentation prend jusqu'à 35% du temps d'une infirmière 4
  • La documentation manuelle n'est pas seulement chronophage ; elle est également sujette aux erreurs 5,6
  • Les cliniciens n'ont pas accès ni visibilité aux données critiques, avec seulement < 0,1% capturées et enregistrées dans le DME 7
  • Des données incohérentes et inexactes peuvent avoir un impact sur la coordination et les transferts et entraîner des lacunes dans les soins.

La visibilité des données donne du pouvoir aux cliniciens et améliore les soins.

  • Une infrastructure sécurisée qui connecte les données entre les différents contextes de soins, avec l'un des plus grands écosystèmes intégrés d'appareils et d'applications médicales au monde
  • Agrège, normalise et contextualise les données et les rend accessibles à tous les points de soins, offrant aux cliniciens un accès facile aux informations dont ils ont besoin
  • Les systèmes intelligents de gestion de la connectivité peuvent également capturer des données au chevet du patient, réduisant ainsi le temps de documentation de plusieurs heures à quelques minutes tout en réduisant le taux d'erreur de transcription à zéro. 8
  • Les données en streaming de haute qualité alimentent des algorithmes qui fournissent des informations aux cliniciens qui soignent les patients les plus gravement atteints.
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Flux de données vitales

Conçu pour les blocs opératoires et les services de soins intensifs, Vitals Stream fournit en temps quasi réel des données vitales et l'état de connectivité en un coup d'œil. Les utilisateurs peuvent facilement identifier les appareils connectés et associer toutes les données collectées au bon identifiant patient.

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Chart Xpress

Chart Xpress permet une transmission précise et rapide des informations validées dans le DME. La mise à niveau de Chart Xpress vers Vitals Plus prolonge votre investissement en connectivité et contribue à la cohérence des flux de travail et de la documentation.

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Neurone

Un ordinateur clinique mobile dispose de ports de connectivité intégrés et de la possibilité de gérer les données et l'état de connectivité de plusieurs appareils sur un seul écran.

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Axone

Un pont série vers réseau à un, quatre ou huit ports offrant une connectivité robuste au DME dans les zones de soins surpeuplées comme l'unité de soins intensifs.

1
Patient en soins intensifs connecté à 10 appareils. Données archivées. Capsule 2017.
2
Wood J, Finkelstein J. Comparaison de la collecte automatisée et manuelle des signes vitaux dans les services hospitaliers. Informatique, gestion et technologie de la santé. Doi : 10.3233/978-1-61499-276-9-48, 2013.
3
Chambrin MC, Ravaux P, Calvelo-Aros D. Étude multicentrique des alarmes de surveillance en unité de soins intensifs pour adultes (USI) : analyse descriptive. Intensive Care Med 1999 ; 25(12) : 1360–6.
4
Hendrich A, Chow MP, Skierczynski BA, Lu Z. Étude du temps et des déplacements dans 36 hôpitaux : comment les infirmières médico-chirurgicales occupent-elles leur temps ? The Permanente Journal. 2008 ; 12(3) : 25-34.
5
Bellomo R, Ackerman M, Bailey M, et al. Essai contrôlé de surveillance électronique automatisée des signes vitaux dans les services hospitaliers généraux. Crit Care Med 2012, vol. 40, n° 8.
6
Fieler VK, Jaglowski T, Richards K. Élimination des erreurs dans la documentation des signes vitaux. CIN : Computers, Informatics, Nursing & Vol. 31, n° 9, 422–427. 2013.
7
Données archivées. Capsule 2018.
8
Bellomo R, Ackerman M, Bailey M, et al. Essai contrôlé de surveillance électronique automatisée des signes vitaux dans les services hospitaliers généraux. Crit Care Med 2012, vol. 40, n° 8.
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