Integration til medicinsk udstyr
Grafisk visning af måledata
Data til forskning og analyse
Manuel opsamling af data er både tidskrævende, begrænsende og omfattende. Ofte er det kun en lille del af de målte sundhedsdata, der journalføres og gemmes, hvilket betyder at en stor mængde viden og målt data forsvinder. Samtidig er risikoen for menneskelige fejl i forbindelse med aflæsning og dokumentation stor.
Undersøgelser viser, at automatisk opsamling af måledata kan reducere fejl i dokumentationen fra 18% til 0%. Samtidig ses også en tydelig reduktion i den tid, der går fra udført måling, til at måledata er tilgængelig for klinikken i patients journal.
Dertil kommer gevinster ved en eventuel reduktion i tidsforbruget omkring registreringspraksis, fordelene ved en højere kvalitet af måledata, eller hurtigere adgang til måledata fra patients journal.
Integration til medicinsk udstyr
For at kunne opsamle, lagre og distribuere data fra medicinsk udstyr til klinikerne tilkobles det medicinske udstyr trådløst til Columna VitalShare. Patientdata, der sendes til Columna VitalShare, logges og kan herfra distribueres til hvilken som helst applikation, der bruger patientdata - som eksempelvis den elektroniske patientjournal.
91% af alle sygeplejersker mener, at de ville have mere tid til patienterne, hvis de skulle bruge mindre tid på at håndtere medicoteknisk udstyr.
Visuelle datadashboards
Det kliniske personale har let adgang til data via app'en Viewer, der giver overblik over patientens opsamlede måledata til klinisk verifikation. Løsningen er visuel og nem at aflæse, så klinikeren let kan få overblik og dykke ned i data for yderligere analyse. Hermed understøttes og optimeres anvendelsen, visualiseringen og valideringen af sundhedsdata opsamlet fra medicinsk udstyr, hvilket styrker datagrundlaget for den rette og mest effektive behandling.
Arkivering af data til forskning og analyse
Al opsamlet data af Columna VitalShare registreres og lagres i et "Vendor Neutral Archive", der sikrer nem adgang til data i høj kvalitet gennem åbne standardiserede snitflader. Løsningen åbner dermed op for helt nye dimensioner og muligheder for forskningen, der nu kan anvende og analysere data, som tidligere har været svære eller helt umulige at indhente og få adgang til.
