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2022-2023 年电子健康年度报告
秘书信 致： 州长 Josh Shapiro 临时总统 Kim L. Ward 众议院议长 Joanna E. McClinton 宾夕法尼亚州人类服务部 (DHS) 很高兴提交宾夕法尼亚州电子健康合作伙伴计划 (PA eHealth) 年度报告，该报告涵盖 2022-2023 财年，从 2022 年 7 月 1 日到 2023 年 6 月 30 日。 PA eHealth 负责实现州内健康信息交换的基础设施。自 2012 年以来，PA eHealth 带领公共和私营部门的利益相关者设计、实施和改进宾夕法尼亚州的安全健康信息交换，即 PA 患者和提供者网络 (P3N)。 P3N 是将 P3N 认证的健康信息组织 (HIO) 及其参与的医疗保健提供者和付款人实体相互连接，以及与选定的州机构和公共卫生登记处连接的唯一枢纽。初期工作重点是建立 P3N、认证和加入五个宾夕法尼亚州 HIO、激励医疗保健提供者从纸质医疗“图表”过渡到电子健康记录 (EHR)，以及激励医疗机构和 Medicaid (MA) 管理式医疗组织 (MCO) 与 HIO 合作。现在，PA eHealth 的工作重点是实现 P3N 的现代化和扩展其功能、增加健康信息交换 (HIE) 的参与度以及利用 P3N 数据来监测公共卫生（包括流行病）——主要目标是为所有宾夕法尼亚州人提供更协调、更明智的医疗保健。PA eHealth 在帮助 DHS 实现提供综合全人护理和控制医疗保健成本的目标方面发挥了重要作用。我们为今年取得的进展感到自豪，也为通过 Cognosante P3N/公共卫生网关 (PHG) 和全州闭环转诊系统实施新技术和创新以解决与健康相关的社会需求 (HRSN) 奠定了基础。我们正在努力利用这一进步来改善我们的工作，并在整个医疗保健系统和整个社区提供服务。新的 P3N 平台使我们有机会继续加强医疗保健提供者之间的联系和信息，目标是尽可能改善患者体验，帮助宾夕法尼亚州人过上健康、充实的生活。我们将继续尽自己的一份力量，使 HIE 和社区信息交换 (CIE) 成为改善所有宾夕法尼亚州人的医疗保健和福祉的推动者。本报告提供了 PA eHealth 活动和成就的摘要、收据和支出的摘要、签订的合同清单以及可报告违规行为的摘要。诚挚的，Valerie A. Arkoosh，医学博士，公共卫生硕士 秘书 人类服务部
移动eHealth教育对糖尿病患者的知识，技能，自我保健和移动eHealth文学的影响：发育中心
背景：促进移动健康（MHealth）和eHealth技术作为管理慢性疾病的工具，尤其是糖尿病，尤其是糖尿病。然而，患有糖尿病的人经常面临扫盲差距，阻碍了他们充分利用这些资源提供的好处的能力。增强技术素养以促进采用移动eHealth服务在许多国家中构成了重大挑战。目的：本研究旨在为糖尿病患者开发教育移动eHealth素养（EHL）计划，并评估其对患者结果的影响。方法：本研究设计了一项移动EHL教育计划，该计划包括2个专门针对2型糖尿病（T2D）的个体量身定制的模块。这些模块致力于指导参与者通过有效浏览可靠的健康网站并利用与糖尿病相关的应用程序的过程。使用预测试和后测实验设计，该研究具有干预组和对照组。参与者是从医院的3个门诊部招募的，并且在干预之前和之后进行了评估，并在3个月大关处进行了后续措施。评估包括社会人口统计学特征，计算机和互联网水平，移动应用程序使用，移动EHL以及患者的结果，例如自我护理行为和糖化性血红蛋白（HBA 1C）水平。
通过微信通过微信中的不受控制的2型糖尿病（T2DM）患者的基于EHealth的家庭干预计划的有效性：随机对照试验
背景：基于家庭支持和风险感知的干预可以增强2型糖尿病（T2DM）患者的自我保健活动。此外，eHealth教育被认为可以改善家庭成员对T2DM患者的支持。但是，几乎没有严格设计的研究证明了将这些方法结合起来的干预措施的有效性。目标：这项随机对照试验（RCT）旨在评估对T2DM患者的基于EHealth家庭的健康教育干预措施的有效性，以改善其葡萄糖控制，风险感知和自我保健行为。方法：这种单中心，2-parlallow group RCT是在2019年至2020年之间进行的。总体而言，从上海的Jiadding区招募了228名患者，并随机分为干预和对照组。干预小组通过微信获得了基于社区管理的EHealth家庭干预措施，而对照组则接受了常规护理。主要结果是T2DM患者的糖化血红蛋白（HBA 1C）水平，第二结果是自我管理行为（一般饮食，锻炼，运动，血糖测试，足部护理和吸烟），风险感知（风险感知）（个人控制，个人控制，忧虑，乐观偏见和个人风险和家庭支持）和nonsoppestive and suppestive）。使用2尾配对t检验来比较基线和对照组中的随访。使用协方差分析来衡量干预效果。结果：总共225例T2DM患者进行了1年。干预后，它们的HBA 1C值明显降低（β= - 。69，95％CI –0.99至–0.39; P <.001）。他们还改善了一般饮食（β= .60，95％CI 0.20至1.00; p = .003），特殊饮食（β= .71，95％CI 0.34至1.09; p <.001; p <.001），血糖测试，β= .50，95％CI 0.02至0.02至0.98; p = .04; P = .04），95％= 1.2.88 = 1。18.88 18.8 18.88； 18.88 = 1.88； 2.42; p <.001），风险知识（β= .89，95％CI 0.55至1.24; p <.001），个人控制（β= .22，95％CI 0.12至0.32; p <.001） 0.09至0.43; p = .003）和支持行为（β= 5.52，95％CI 4.03至7.01; p <.001）。
关于促进体育活动在医疗保健专业人员和糖尿病前期和2型DIA
背景：预计糖尿病前期和2型糖尿病（T2D）的指数增加的趋势预计将继续在全球范围内继续上升。体育活动可以帮助预防T2D以及疾病的进展和并发症。因此，我们需要为个人创造机会，以获取必要的知识和技能，以通过体育锻炼来自我管理慢性状况。eHealth是一种潜在的资源，可以促进自我管理并改善人口健康。但是，对用户对eHealth的看法在促进初级保健环境中的体育锻炼方面的研究有限。目的：本研究旨在探索糖尿病前和eHealth T2D的医疗保健专业人员和个人的观点，以促进初级保健的体育锻炼。方法：使用糖尿病前期或T2D的个体（四个组的14名参与者）和医疗保健专业人员（两组的10名参与者）之间的焦点小组讨论采用定性方法。讨论是音频记录和逐字抄录的。定性内容分析被归纳用于编码数据。结果：出现了三个主要类别：实用程序，采用过程和问责制。eHealth的实用性被描述为一种激励性，娱乐性和刺激性工具。每天的医疗测量和生活方式参数的注册被认为是增强自我管理技能的潜在资源。采用过程包括eHealth，以增加护理的可及性并个性化体育活动的支持。但是，参与者指出，数字技术可能只适合某些人，并且可能会增加医疗保健提供者的行政负担。问责制是指优化eHealth并确保数据完整性和安全性的知识和技能。结论：患有糖尿病前和T2D和医疗保健专业人员的人积极地观察了eHealth技术在初级保健中的整合以促进体育锻炼。建议使用个人指标，目标设定和社会支持来促进体育锻炼。这项研究确定了eHealth文盲，不平等，隐私，机密性以及对医疗保健专业人员的工作量增加，这是将eHealth整合到初级保健中时所关注的因素。据报道，有必要持续发展eHealth能力，以优化初级保健中eHealth技术的实施。据报道，有必要持续发展eHealth能力，以优化初级保健中eHealth技术的实施。
国际科学会议欧盟电子健康法... - EUEHL
本出版物收集了来自多学科国际科学会议“欧盟电子健康法与公共卫生”的国内外演讲者的简短叙述传记和摘要。该会议是让·莫奈项目下项目活动的一部分，项目名称为“欧盟电子健康法和北马其顿：从当前实践到实施”（EUEHL），参考编号 621268-EPP-1-2020-1-MK-EPPJMO-PROJECT。这个多学科国际科学会议旨在聚集全球卫生政策、欧盟电子健康法、公共卫生法、生物伦理学、电子健康平台和服务的 IT 创造者以及医生等领域的本地和非本地知名演讲者和公认专业人士。在此背景下，我们可以说，这次会议的多学科方法是一种附加值，也是国家层面的首创。因此，这不仅对学术界，而且对国家政策制定者以及社会科学和人文科学、医学和 IT 行业的专业人士都将做出重大贡献。会议分为四个小组。每个小组涵盖主题的不同领域。第一个小组专门讨论欧盟电子健康法律和公共卫生政策，重点关注欧盟和全球公共卫生政策和宪法权利；国际、欧盟和国家电子健康发展；医疗事故；以及健康数据隐私和网络保护
人工智能正在改变健康和电子医疗保健
患者 AI 解决方案中的风险识别可以为临床医生提供持续帮助，帮助从患者信息和历史中识别出患者的风险。一项新中心整合了再入院风险，并突出显示出院后至少 30 天内更有可能返回急诊室的患者 [ 4 ]。许多组织和医疗保健领域正在根据患者的电子健康记录 (EHR) 中的信息制定解决方案，通过提高付款人对重新确认相关的住院费用的负担。正在进行的研究表明，仅依靠患者视网膜的静态图像就可以预测与心血管疾病相关的风险。
综述 关于人工智能在电子健康中的融合技术综述
摘要：在过去几年中，在 COVID-19 大流行的背景下，许多医疗保健问题更加严重，凸显了使用最新技术（例如视频会议、数据管理、患者信息的安全传输以及机器学习算法等高效数据分析工具）向偏远地区提供可靠且负担得起的医疗服务的迫切需要。在不断努力为每个人提供医疗保健的过程中，许多现代技术在电子健康、移动医疗、远程医疗或远程医疗中都得到了应用。通过本文，我们试图概述某些医疗保健应用中使用的不同技术，从心脏肿瘤学领域的远程患者监控到通过机器学习分析脑电图信号以预测癫痫发作，重点关注人工智能在电子健康中的作用。
社论：人工智能在电子健康中的应用
近年来，人工智能得到了广泛的发展，并从多个角度改变了医疗保健行业：临床诊断、建议治疗和后续治疗。临床决策支持 (CDS) 是医学领域人工智能的一个主要课题，用于协助临床医生进行护理。用于处理健康数据的现有技术大致可分为两类：(a) 非人工智能 (AI) 系统和 (b) 人工智能系统。尽管非人工智能技术本质上不太复杂，但大多数系统都存在不准确和缺乏收敛性的缺点。因此，这些系统通常被基于人工智能的系统所取代，这些系统比传统系统优越得多。人工智能技术大多是混合型的，包括人工神经网络 (ANN)、模糊理论和进化算法。AI 提高了医疗保健专业人员更好地了解他们所照顾的人的日常模式和需求的能力，有了这种了解，他们就能够提供更好的反馈、指导和支持，以保持健康。基于 AI 的 CDS 使用推理和逻辑，而非基于 AI 的 CDS 则依靠机器学习来执行相同的功能。CDS 可以协助完成许多临床任务，但必须将 CDS 正确集成到临床工作流程和健康记录中。CDS 可用于通过使用计算机辅助诊断 (CAD) 来帮助临床医生解释医学图片。CAD 结合了 AI 以及计算机视觉、信号处理和其他与医学相关的组件。乳腺癌、肺癌、结肠癌、冠状动脉疾病和阿尔茨海默病只是可以从 CAD 中受益的几种疾病。社会对人工智能在医疗保健领域的不断扩大使用存在一些担忧，包括可能存在的偏见、某些人工智能算法缺乏透明度、用于人工智能模型训练的数据的隐私问题以及临床环境中的安全和实施责任。本期特刊涵盖了健康信息学、生物医学信息学和医学图像分析领域的所有人工智能 (AI) 领域。根据评论，从提交给本期特刊的总共 15 篇论文中选出了 8 篇论文。每篇论文至少需要两名审稿人和至少两轮审查。下面列出了一些对本次讨论做出重要贡献的论文。) 在本期特刊的第一篇论文中描述了他们的发现。作者 (Alashwal 等人) 使用来自阿尔茨海默病神经影像学计划 (ADNI) 的数据以及三年的独立潜在类别分析 (LCA 和 LTA) 和潜在转换分析 (LTA)。研究人员发现，在定义和识别疾病时，LCA 比神经心理学检查中的典型临床截止指标更能预测 AD 进展。
旨在了解支持 AI 的电子健康移动应用程序可用性属性的研究文章
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