2. 2
2003 M.D. (First-Class Honors)
2011 Ph.D. (Health Informatics), Univ. of Minnesota
Assistant Dean for Informatics
Lecturer, Section for Clinical Epidemiology & Biostatistics
Faculty of Medicine Ramathibodi Hospital
Mahidol University
Interests: Health IT for Quality of Care, Social Media
IT Management, Security & Privacy
nawanan.the@mahidol.ac.th
SlideShare.net/Nawanan
นวนรรน ธีระอัมพรพันธุ์ (Nawanan Theera-Ampornpunt)
Line ID: NawananT
Introduction
3. 3
What words come to mind when you hear...
Digital Health
Transformation
8. 8
“Big data is like teenage sex:
everyone talks about it,
nobody really knows how to do it,
everyone thinks everyone else is doing it,
so everyone claims they are doing it...”
-- Dan Ariely @danariely (2013)
Substitute “Big data” with “AI”, “Blockchain”, “IoT”
of your choice.
-- Nawanan Theera-Ampornpunt (2018)
9. 9
Hype vs. Hope
Jeremy Kemp via http://en.wikipedia.org/wiki/Hype_cycle
http://www.gartner.com/technology/research/methodologies/hype-cycle.jsp
12. 12
A Real-Life Personal Story of
My Failure (as a Doctor and as
a Son) in Misdiagnosing
My Mom
Would AI Help?
13. 13
• Nothing is certain in medicine &
health care
• Large variations exist in patient
presentations, clinical course,
underlying genetic codes, patient &
provider behaviors, biological
responses & social contexts
Why Clinical Judgment Is Still Necessary?
14. 14
• Most diseases are not diagnosed by
diagnostic criteria, but by patterns of
clinical presentation and perceived
likelihood of different diseases given
available information (differential
diagnoses)
• Human is good at pattern
recognition, while machine is good at
logic & computations
Why Clinical Judgment Is Still Necessary?
15. 15
• Machines are (at best) as good as
the input data
–Not everything can be digitized or
digitally acquired
–Not everything digitized is accurate
(“Garbage In, Garbage Out”)
• Experience, context & human touch
matters
Why Clinical Judgment Is Still Necessary?
22. 22
• Life-or-Death
• Difficult to automate human decisions
– Nature of business
– Many & varied stakeholders
– Evolving standards of care
• Fragmented, poorly-coordinated systems
• Large, ever-growing & changing body of
knowledge
• High volume, low resources, little time
Why Healthcare Isn’t (Yet) “Smart”?
24. 24
• “Don’t implement technology just for
technology’s sake.”
• “Don’t make use of excellent technology.
Make excellent use of technology.”
(Tangwongsan, Supachai. Personal communication, 2005.)
• “Health care IT is not a panacea for all that ails
medicine.” (Hersh, 2004)
Some “Smart” Quotes
37. 37
To treat & to care
for their patients
to their best
abilities, given
limited time &
resources
Image Source: http://en.wikipedia.org/wiki/File:Newborn_Examination_1967.jpg (Nevit Dilmen)
What Clinicians Want?
38. 38
Why Aren’t We Talk About These Words?
http://hcca-act.blogspot.com/2011/07/reflections-on-patient-centred-care.html
39. 39
The Goal of Health Care
The answer is already obvious...
“Health”
“Care”
40. 40
• Safe
• Timely
• Effective
• Patient-Centered
• Efficient
• Equitable
Institute of Medicine, Committee on Quality of Health Care in America. Crossing the quality
chasm: a new health system for the 21st century. Washington, DC: National Academy
Press; 2001. 337 p.
High Quality Care
45. 45
• Humans are not perfect and are bound to
make errors
• Highlight problems in U.S. health care
system that systematically contributes to
medical errors and poor quality
• Recommends reform
• Health IT plays a role in improving patient
safety
Summary of These Reports
46. 46
Image Source: (Left) http://docwhisperer.wordpress.com/2007/05/31/sleepy-heads/
(Right) http://graphics8.nytimes.com/images/2008/12/05/health/chen_600.jpg
To Err is Human 1: Attention
47. 47Image Source: Suthan Srisangkaew, Department of Pathology, Facutly of Medicine Ramathibodi Hospital
To Err is Human 2: Memory
48. 48
• Medication Errors
–Drug Allergies
–Drug Interactions
• Ineffective or inappropriate treatment
• Redundant orders
• Failure to follow clinical practice guidelines
Common Errors
50. 50
External Memory
Knowledge Data
Long Term Memory
Knowledge Data
Inference
DECISION
PATIENT
Perception
Attention
Working
Memory
CLINICIAN
Elson, Faughnan & Connelly (1997)
Clinical Decision Making
54. 54
ภาพรวมของงานด้าน Health IT
Intra-Hospital IT
• Electronic Health Records &
Health IT for Quality & Safety
• Digital Transformation
• AI, Data Analytics
• Hospital IT Quality
Improvement (HA-IT)
Inter-Hospital IT
• Health Information
Exchange (HIE)
Extra-Hospital IT
• Patients: Personal
Health Records (PHRs)
• Public Health: Disease
Surveillance & Analytics
Patient
at Home
56. 56
ภาพรวมของงานด้าน Health IT
Intra-Hospital IT
• Electronic Health Records &
Health IT for Quality & Safety
• Digital Transformation
• AI, Data Analytics
• Hospital IT Quality
Improvement (HA-IT)
Inter-Hospital IT
• Health Information
Exchange (HIE)
Extra-Hospital IT
• Patients: Personal
Health Records (PHRs)
• Public Health: Disease
Surveillance & Analytics
Patient
at Home
58. 58
Hospital A Hospital B
Clinic D
Policymakers
Patient at
Home
Hospital C
HIE Platform
Health Information Exchange (HIE)
59. 59
Areas of Health Informatics
Patients &
Consumers
Providers &
Patients
Healthcare
Managers, Policy-
Makers, Payers,
Epidemiologists,
Researchers
Copyright Nawanan Theera-Ampornpunt (2018)
Clinical
Informatics
Public
Health
Informatics
Consumer
Health
Informatics
60. 60
Incarnations of Health IT
Clinical
Informatics
Public
Health
Informatics
Consumer
Health
Informatics
HIS/CIS
EHRs
Computerized Physician
Order Entry (CPOE)
Clinical Decision
Support Systems
(CDS) (including AI)
Closed Loop
Medication
PACS/RIS
LIS
Nursing
Apps
Disease Surveillance
(Active/Passive)
Business
Intelligence &
Dashboards
Telemedicine
Real-time Syndromic
Surveillance
mHealth for Public
Health Workers &
Volunteers
PHRs
Health Information
Exchange (HIE)
eReferral
mHealth for
Consumers
Wearable
Devices
Social
Media
Copyright Nawanan Theera-Ampornpunt (2018)
61. 61
Where We Are Today...
Copyright Nawanan Theera-Ampornpunt (2018)
Clinical
Informatics
Public
Health
Informatics
Consumer
Health
Informatics
Technology that
focuses on the sick,
not the healthy
Silos of data
within hospitalPoor/unstructured
data quality
Lack of health data
outside hospital
Poor data
integration across
hospitals/clinics
Poor data integration
for monitoring &
evaluation
Poor data quality (GIGO)
Finance leads
clinical outcomes
Poor IT change
management
Cybersecurity
& privacy risks
Few real examples
of precision
medicine
Little access
to own
health data
Poor patient
engagement
Poor accuracy
of wearables Lack of evidence
for health values
Health literacy
Information
Behavioral
change
Few standards
Lack of health IT
governance
65. 65
Myths
• We don’t need standards
• Standards are IT people’s jobs
• We should exclude vendors from this
• We need the same software to share data
• We need to always adopt international
standards
• We need to always use local standards
Theera-Ampornpunt (2011)
Myths & Truths about Standards
66. 66
Being Smart #5:
Go for Systems that Use
Standards, Not a Unified,
Conquer-the-World System
Image Source: https://www.businessinsider.in/google-let-users-play-with-thanos-destructive-
power/articleshow/69054170.cms
67. 67
• CDS as a replacement or supplement of
clinicians?
– The demise of the “Greek Oracle” model (Miller & Masarie, 1990)
The “Greek Oracle” Model
The “Fundamental Theorem” Model
Friedman (2009)
Wrong Assumption
Correct Assumption
Clinical Decision Support Systems (CDS)
69. 69
ภาพรวมของงานด้าน Health IT
Intra-Hospital IT
• Electronic Health Records &
Health IT for Quality & Safety
• Digital Transformation
• AI, Data Analytics
• Hospital IT Quality
Improvement (HA-IT)
Inter-Hospital IT
• Health Information
Exchange (HIE)
Extra-Hospital IT
• Patients: Personal
Health Records (PHRs)
• Public Health: Disease
Surveillance & Analytics
Patient
at Home
70. 70
• โรงพยาบาลจะพัฒนาระบบสารสนเทศของตัวเองให้เข้มแข็งได้อย่างไร
• เมื่อไรข้อมูลผู้ป่วยจะเชื่อมถึงกันได้ระหว่างโรงพยาบาลต่างๆ โดยเฉพาะข้ามสังกัด
และนอก สธ. // ควรมีซอฟต์แวร์เดียวใช้ทั้งประเทศหรือไม่
• มาตรฐานข้อมูล 43 แฟ้มไม่ครอบคลุมการใช้งาน จะปรับปรุงได้อย่างไร
• จะเลือกมาตรฐานข้อมูลยาที่เหมาะสมมาใช้งานใน รพ. ได้อย่างไร
• โครงสร้างการออกแบบ Data Center ระดับจังหวัด, เขต และประเทศ ควรเป็น
อย่างไร (Centralized, Decentralized, Distributed, Hybrid, etc.)
• การนาข้อมูลระดับ รพ. มาใช้ประโยชน์ในระดับจังหวัด เขต และประเทศ ควรเป็น
อย่างไร และออกแบบ Infrastructure Data Model อย่างไร
• Disruptive technology (AI, Blockchain, etc.) ควรมีบทบาทใน Healthcare
ไทยอย่างไร มากกว่าการเป็น buzzwords
• ความก้าวหน้าและยั่งยืนของกาลังคนด้าน Health IT เมื่อไรจะได้รับการแก้ไข
คาถามที่เจอบ่อยๆ ในวงการ Health IT ไทย
71. 71
• ระบบข้อมูลการส่งต่อผู้ป่วยควรใช้โปรแกรมใด
• ระบบ IT การแพทย์ฉุกเฉินมีข้อจากัดการเชื่อมต่อ
• ระบบ IT PCC ควรเป็นอย่างไร
• ทาอย่างไรจึงจะมีระบบ PHRs ที่ครอบคลุมผู้ป่วยส่วนใหญ่ มีการใช้
ประโยชน์อย่างเต็มที่
• ข้อมูล Precision Medicine & Genomics จะ integrate ในการดูแล
ผู้ป่วยอย่างไร
• ข้อเสนอ: ควรเป็น Platform เดียวกัน
คาถามที่เจอบ่อยๆ ในวงการ Health IT ไทย
75. 75
Necessary Standards in Health IT
Functional
Semantic
Syntactic
Technical Standards
(TCP/IP, encryption,
security)
Exchange Standards (HL7 V2,
HL7 V3 Messaging, HL7 CDA,
HL7 FHIR, DICOM)
Vocabularies, Terminologies,
Coding Systems (ICD-10, ICD-9,
CPT, SNOMED CT, LOINC)
Information Models (HL7 V3 RIM,
ASTM CCR, HL7 CCD)
Standard Data Sets
Functional Standards (HL7 EHR
Functional Specifications)
Some may be hybrid: e.g. HL7 V3, HL7 CCD
Unique ID
76. 76
• Health IT ต้อง Follow และ Support Health System Vision
(Health Goals นา Technology)
• ต้องครอบคลุมทั้ง Health System (ไม่จากัดเฉพาะกระทรวง
สาธารณสุข)
• ควร Align National Health IT Master Plan กับยุทธศาสตร์
ชาติและแผ่นแม่บท แผนการปฏิรูปประเทศด้านสาธารณสุข
(ประเด็นปฏิรูปด้านระบบเทคโนโลยีสารสนเทศสุขภาพ และด้าน
อื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง) แผนด้านดิจิทัลของรัฐบาล แผนยุทธศาสตร์
กระทรวงสาธารณสุข และแผนอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง
หลักการสาหรับ National Health IT Master Plan
77. 77
• ควรพยายามทาทุกอย่างให้เป็นเรื่องเดียวกัน เช่น Health
Information Exchange (HIE), Personal Health Records
(PHRs), ระบบสารสนเทศใน PCC, ระบบสารสนเทศในการแพทย์
ฉุกเฉินและระบบส่งต่อ ฯลฯ
• Balance Quick Wins กับ Long-Term Changes โดยพยายาม
ทาคู่ขนานกัน
• มุ่งเน้น Digital Transformation แต่ไม่ใช่เพียง Digitization
หลักการสาหรับ National Health IT Master Plan
78. 78
• ไม่ยึดติดเทคโนโลยีใดเทคโนโลยีหนึ่ง เพราะทุกเทคโนโลยีมีข้อดี
ข้อเสีย จึงต้องเอาโจทย์ (Health Goals) นา วิเคราะห์
Information Needs & Information Gaps และข้อดีข้อเสียของ
แต่ละ Technology Alternatives แล้วตัดสินใจ
• Policymakers กับ Academics ต้องทางานด้วยกัน
• คานึงถึงประโยชน์ต่อทุก Stakeholders
• ขอบเขตของสุขภาวะ (Health) ใหญ่กว่าการแพทย์ (Medicine)
หลักการสาหรับ National Health IT Master Plan
79. 79
• มอง Information เป็นองค์ประกอบหนึ่งของระบบสุขภาพ
(WHO Six Building Blocks) ที่สัมพันธ์กับองค์ประกอบอื่น
หลักการสาหรับ National Health IT Master Plan
80. 80
• ควรผลักดันการสร้าง National Health Information Platform
โดยพิจารณาออก พ.ร.บ. เพื่อ
• ปลดล็อกข้อจากัดเรื่องการแลกเปลี่ยนข้อมูลของผู้ป่วย
• มีอานาจสั่งการทั้งสถานพยาบาลของรัฐ (ในและนอก สธ.)
และเอกชน
• Ensure resource allocation
• Establish permanent governance body
• เทียบเคียงกับ พ.ร.บ.ระบบการชาระเงิน พ.ศ. 2560
ข้อเสนอเชิงนโยบาย