卡梅尔，印第安纳州——(2016年11月29日)-临乐动体育平台床架构通过充分利用电子健康记录和临床数据存储库中的数据，使提供者能够更加了解患者的临床情况。随着Symedical 1.8.2(医疗保健领域最先进的术语管理平台)的发布，提供商现在可以利用新的先进的临床意识套件接收可操作的见解，以改善基于现有患者信息的系统评估临床决策。Symedical内部的这一新产品对不同的患者数据进行规范化和分析，并根据动态数据驱动规则对数据进行评估，使提供商能够更好地评估患者状况;以高危人群为目标;制定更好的治疗计划;并最终提供更好的病人护理。
管理人群的风险需要一种高度知情的、数据驱动的方法来跟踪患者的护理。当今的现实是，63%的患者关键临床信息在电子健康记录(EHR)系统的编码数据中缺失。在电子病历中，可用的信息通常很难找到或难以解释。患者医疗记录中缺少、不正确和难以查找的信息会影响护理治疗计划和护理提供者做出的诊断。每年，这影响到1200万美国人，造成数十亿美元的损失，并可能导致不必要的生命损失。
一个大型卫生系统，寻求提高患者数据的质量和对其提供者可用的见解，能够识别和确认7000多名未记录的高风险疾病患者，如糖尿病II型，充血性心力衰竭，高血压疾病和慢性阻塞性肺病，使用高级临床意识套件的头六个月。能够使用任何EHR或虚拟医疗记录格式(xCDA, FHIR, HL7, SDA)，来自三家医院，约100个实践，五个实验室和14个诊断成像实践的患者数据从卫生系统的HIE提供给高级临床意识套件，在患者护理的各个点。
在高级临床意识套件中，患者数据被规范化，智能总结，然后根据适当的推理规则运行。基于规则生成的断言可以建议诊断、推荐订单、计算风险评分、提供建议、发出警报或构建其他自定义操作。这些断言、相关证据和动态构建的证实断言的叙述被反馈到主机系统，由提供者进行裁决。
使用Symedical的自由文本语义解释(SIFT)进行自然语言处理，并结合高级临床意识套件，可以更好地了解患者。使用SIFT，通常只包含在临床记录中的非结构化文本中的目标信息可以被检测到，并作为离散编码信息包含在患者记录中。例如，患者的左心室射血分数(LVEF)及其呼气第一秒用力呼气量(FEV1)的值可以通过SIFT检测，并在患者的记录中提供给高级临床意识套件，以提高对未确诊的充血性心力衰竭和COPD的识别。
除了在医疗点识别未记录的病症外，高级临床意识套件还可以使医疗保健组织能够:
- 维护全面的、最新的病人问题清单
- 建立先进的临床监测，为高危患者提供所需的人群健康管理服务
- 通过自动规范化入站患者数据而无需映射来简化互操作性
- 确定研究或临床试验的候选人
使用高级临床意识套件，通常需要几个月的任务现在可以在几个小时内完成。医疗保健组织中的提供者、信息学家和其他临床人员可以轻松地创建、测试和部署推理规则，而不必依赖程序员(或软件供应商)，从而允许他们快速解决组织关注的特定领域。例如，医疗保健组织可以快速创建推理规则来测试新出现的威胁或疾病，如寨卡病毒。使用Symedical的分发架构，可以将这些规则部署到组织的医疗保健站点，并立即使用，以推动更好的结果并改善患者护理。