Hệ thống quản lý luồng bệnh nhân trong bệnh viện bằng IoT

Hoàng

May 30, 2025

32 phút đọc

Thiết bị cảm biến đóng vai trò như “giác quan” của hệ thống IoT.

Chúng thực hiện nhiệm vụ thu thập dữ liệu thô từ môi trường vật lý và từ bản thân người bệnh.

Cảm biến giúp hệ thống ghi nhận một bức tranh toàn diện và đa chiều về tình trạng của người bệnh cũng như các hoạt động đang diễn ra trong bệnh viện.

Cảm biến đeo trên người

Đây là các thiết bị người bệnh đeo trực tiếp, có khả năng theo dõi liên tục các dấu hiệu sinh tồn quan trọng như nhịp tim, huyết áp, nồng độ oxy trong máu (SpO2), nhiệt độ cơ thể, cũng như ghi nhận mức độ hoạt động thể chất và theo dõi vị trí của người bệnh trong khuôn viên bệnh viện.

Thường sử dụng vòng đeo tay thông minh hoặc miếng dán y tế tích hợp bộ theo dõi IoT.

Ví dụ: Tại Bệnh viện đa khoa, áp dụng vòng đeo tay thông minh đã giúp phát hiện sớm 15 trường hợp bệnh nhân có biến động nghiêm trọng về nhịp tim và huyết áp trước khi biểu hiện lâm sàng rõ ràng, giúp can thiệp y tế kịp thời.

Cảm biến vị trí

Được sử dụng để xác định vị trí chính xác của người bệnh, nhân viên y tế và các trang thiết bị y tế di động trong bệnh viện,.

Thông thường tín hiệu GPS trong bệnh viện thường không khả dụng hoặc không đủ chính xác.

Công nghệ phổ biến trong lĩnh vực này gồm nhận dạng qua tần số vô tuyến (RFID) và Bluetooth năng lượng thấp (BLE).

Ví dụ: Hệ thống thẻ RFID tại Bệnh viện Đại học Y Dược đã giúp giảm 35% thời gian tìm kiếm thiết bị y tế và 22% thời gian chờ đợi của bệnh nhân nhờ khả năng định vị chính xác nguồn lực.

Cảm biến trạng thái

Cảm biến trạng thái xác định tình trạng sử dụng của các không gian và tài nguyên vật lý như phòng bệnh có người hay trống, giường bệnh đang được sử dụng hay sẵn sàng, hoặc mức độ đông đúc tại các khu vực chờ.

Ví dụ: cảm biến có thể được tích hợp trực tiếp vào giường bệnh để phát hiện sự hiện diện của người bệnh.

Do đó giúp hệ thống nắm bắt tình hình sử dụng giường theo thời gian thực.

Cảm biến môi trường

Loại cảm biến này theo dõi các yếu tố môi trường trong bệnh viện có thể ảnh hưởng đến sức khỏe người bệnh và chất lượng bảo quản vật tư y tế.

Cảm biến sẽ theo dõi nhiệt độ, độ ẩm, chất lượng không khí (ví dụ: nồng độ CO2, các hạt bụi mịn) trong phòng bệnh, phòng mổ, hoặc kho thuốc.

Ví dụ: Một bệnh viện nhi đã ứng dụng hệ thống cảm biến môi trường và phát hiện mối tương quan giữa độ ẩm cao (trên 70%) với tỷ lệ nhiễm khuẩn hô hấp ở trẻ sơ sinh.

Từ đó điều chỉnh hệ thống điều hòa không khí và giảm 18% số ca nhiễm khuẩn.

Lựa chọn và triển khai đúng loại cảm biến, cũng như vị trí lắp đặt chúng là yếu tố vô cùng quan trọng.

Chất lượng, độ chính xác và loại dữ liệu đầu vào từ các cảm biến sẽ quyết định trực tiếp khả năng phân tích và hiệu quả hoạt động của toàn bộ hệ thống quản lý luồng bệnh nhân.

Sử dụng cảm biến hiệu quả không dừng lại ở việc thu thập một loại dữ liệu đơn lẻ.

Ví dụ: chỉ theo dõi vị trí của người bệnh có thể cho biết họ đang ở đâu, nhưng khi kết hợp thông tin vị trí với dữ liệu dấu hiệu sinh tồn thu thập từ các thiết bị đeo, hệ thống có thể đưa ra những cảnh báo sớm và có giá trị hơn nhiều về tình trạng sức khỏe của người bệnh.

Kết hợp dữ liệu các loại cảm biến khác nhau tạo điều kiện xây dựng các ứng dụng phức tạp và mang lại giá trị cao hơn như ưu tiên phục vụ người bệnh dựa trên cả vị trí hiện tại của họ và mức độ nguy kịch của tình trạng sức khỏe (thể hiện qua các chỉ số sinh hiệu bất thường).

Do đó, lựa chọn và tích hợp cảm biến cần được cân nhắc kỹ lưỡng, dựa trên các mục tiêu cụ thể mà hệ thống quản lý luồng bệnh nhân hướng tới.

Ví dụ: giảm thời gian chờ tại khoa cấp cứu sẽ đòi hỏi sự kết hợp của cảm biến vị trí và có thể cả cảm biến sinh hiệu, trong khi tối ưu hóa quản lý giường bệnh sẽ tập trung nhiều hơn vào các cảm biến trạng thái.

Hạ tầng mạng và kết nối đóng vai trò như xương sống của hệ thống.

Thành phần này đảm bảo truyền tải dữ liệu một cách thông suốt và hiệu quả từ hàng ngàn thiết bị cảm biến và thiết bị IoT tiềm năng đến nền tảng xử lý trung tâm.

Dữ liệu thu thập được từ cảm biến vị trí, cảm biến sinh hiệu hay các thiết bị theo dõi khác cần được truyền đi một cách đáng tin cậy, kịp thời và an toàn.

Trong môi trường bệnh viện, nhiều công nghệ truyền dẫn dữ liệu khác nhau có thể được sử dụng đồng thời để đáp ứng các nhu cầu đa dạng:

Mạng Wi-Fi

Là công nghệ phổ biến, cung cấp băng thông cao, phù hợp cho việc truyền tải lượng lớn dữ liệu như hình ảnh y tế hoặc video.

Tuy nhiên, Wi-Fi thường tiêu thụ nhiều năng lượng hơn so với các công nghệ khác.

Ví dụ: Tại Bệnh viện Đa khoa, hệ thống Wi-Fi đã được nâng cấp với 120 điểm truy cập (access point) phân bố khắp các khu vực.

Do đó tạo thành mạng lưới không dây liền mạch phục vụ truyền tải dữ liệu từ các thiết bị di động của nhân viên y tế và hệ thống camera giám sát bệnh nhân nặng.

Tuy nhiên, phân tích lưu lượng mạng cho thấy các thiết bị kết nối qua Wi-Fi thường phải thay pin gấp 3 lần so với các thiết bị sử dụng công nghệ tiết kiệm năng lượng hơn.

Bluetooth (bao gồm cả BLE)

Như đã đề cập, BLE rất tiết kiệm năng lượng, lý tưởng cho các thiết bị đeo và cảm biến nhỏ gọn.

Bluetooth cổ điển có thể được sử dụng cho kết nối tầm ngắn với băng thông vừa phải.

Ví dụ: Một dự án thí điểm tại Khoa Nhi sử dụng các vòng đeo tay BLE cho trẻ em nhỏ và các bà mẹ để theo dõi vị trí tương đối của họ.

Hệ thống này giúp cảnh báo ngay lập tức khi trẻ em di chuyển ra khỏi phạm vi an toàn, với thời lượng pin lên đến 6 tháng nhờ ưu điểm tiết kiệm năng lượng của công nghệ BLE.

Mạng Zigbee

Là công nghệ mạng không dây công suất thấp, hoạt động dựa trên chuẩn IEEE 802.15.4. Zigbee thường được sử dụng để tạo các mạng cảm biến lưới (mesh networks) với khả năng tự phục hồi và mở rộng tốt.

Zigbee phù hợp cho để thu thập dữ liệu từ nhiều cảm biến môi trường hoặc trạng thái phân tán.

Ví dụ: Bệnh viện đã triển khai mạng lưới cảm biến Zigbee để theo dõi nhiệt độ và độ ẩm tại kho dược phẩm và vaccine.

Mạng lưới gồm 75 nút cảm biến tự tổ chức nên khi một nút gặp sự cố, dữ liệu tự động định tuyến qua các nút lân cận, đảm bảo tính liên tục của hệ thống giám sát.

Hệ thống đã giúp phát hiện và cảnh báo 5 trường hợp nhiệt độ vượt ngưỡng an toàn, ngăn chặn thiệt hại tiềm tàng lên đến hàng trăm triệu đồng cho các loại thuốc nhạy cảm với nhiệt độ.

Mạng di động (4G/5G)

Cung cấp kết nối diện rộng và có thể đóng vai trò là giải pháp kết nối chính ở những khu vực khó triển khai mạng có dây hoặc Wi-Fi.

Ngoài ra có thể làm kết nối dự phòng để đảm bảo tính liên tục của hệ thống.

Ví dụ: Trong đợt dịch COVID-19, các Bệnh viện dã chiến đã sử dụng kết nối 4G/5G để truyền dữ liệu từ các thiết bị theo dõi sinh hiệu của bệnh nhân đến hệ thống giám sát trung tâm.

Vì vậy giúp giảm thiểu tiếp xúc trực tiếp và tối ưu hóa nguồn lực y tế.

Tại Bệnh viện dã chiến, công nghệ này đã giúp một bác sĩ có thể theo dõi đồng thời tình trạng của hơn 50 bệnh nhân.

Kết nối Ethernet

Kết nối có dây truyền thống, cung cấp tốc độ cao và độ ổn định.

Chúng thường được sử dụng cho các thiết bị IoT cố định như các đầu đọc RFID hoặc các trạm thu phát tín hiệu (locator nodes).

Ví dụ: Tại Bệnh viện Đa khoa lớn, hệ thống mạng Ethernet 10Gbps kết nối các trạm đọc RFID tại các lối vào, ra của mỗi khoa và các điểm chuyển tiếp quan trọng.

Trong sự cố mất điện, hệ thống Ethernet vẫn hoạt động nhờ nguồn điện dự phòng, trong khi các hệ thống không dây khác gặp gián đoạn do các thiết bị kết nối trung gian bị ảnh hưởng.

Hạ tầng mạng kết hợp

Do tính chất phức tạp và đa dạng của môi trường bệnh viện, một hạ tầng mạng kết hợp (hybrid network) thường là giải pháp tối ưu.

Ví dụ: hệ thống Wi-Fi hiện có của bệnh viện có thể được tận dụng cho các thiết bị cần băng thông cao, trong khi một mạng Zigbee hoặc BLE riêng biệt có thể được thiết lập để phục vụ các cảm biến công suất thấp.

Nhiều bệnh đã áp dụng mô hình kết hợp này với các kết quả ấn tượng.

Có thể kể đến cảm biến sinh hiệu sử dụng BLE để tiết kiệm pin, camera giám sát dùng Wi-Fi cho truyền tải video chất lượng cao, và hệ thống đảm bảo an toàn dùng Zigbee để tạo mạng lưới tự phục hồi.

Kết quả là giảm chi phí vận hành xuống 23% so với sử dụng một công nghệ duy nhất, đồng thời tăng cường độ tin cậy của hệ thống.

Thiết kế một hạ tầng mạng có khả năng hỗ trợ nhiều loại giao thức kết nối khác nhau, dễ dàng quản lý và đặc biệt là có khả năng mở rộng linh hoạt khi số lượng thiết bị IoT tăng lên trong tương lai là yếu tố then chốt để đảm bảo sự thành công và bền vững của hệ thống quản lý luồng bệnh nhân.

Bảng điều khiển thời gian thực

Cung cấp cho các nhà quản lý và nhân viên y tế cái nhìn tổng quan và cập nhật liên tục về tình hình hoạt động.

Cập nhật trạng thái sử dụng giường bệnh tại các khoa, số lượng người bệnh đang chờ tại các phòng khám, vị trí của các thiết bị y tế quan trọng.

Ví dụ: Tại một Bệnh viện Đa khoa, bảng điều khiển thời gian thực hiển thị tình trạng sử dụng giường bệnh bằng mã màu (xanh – trống, vàng – sắp được sử dụng, đỏ – đang sử dụng) giúp nhanh chóng xác định khả năng tiếp nhận bệnh nhân mới.

Trong trường hợp khẩn cấp, hệ thống đã giúp phân bổ bệnh nhân đến các khoa phù hợp trong vòng 5 phút, so với 20-25 phút khi sử dụng quy trình thông báo truyền thống.

Ứng dụng di động cho người bệnh

Người bệnh có thể xem lịch hẹn, nhận thông báo nhắc nhở, theo dõi số thứ tự xếp hàng từ xa.

Ngoài ra còn nhận hướng dẫn di chuyển đến các khoa phòng trong bệnh viện, hoặc thậm chí truy cập một phần hồ sơ sức khỏe của mình.

Ví dụ: Ứng dụng tại một bệnh viện lớn đã tích hợp tính năng định vị, giúp người bệnh dễ dàng tìm đường đến các phòng khám và dịch vụ.

Hệ thống cũng thông báo thời gian chờ ước tính và đề xuất thời điểm người bệnh nên có mặt tại phòng khám.

Do đó giúp giảm 37% thời gian chờ đợi không cần thiết tại khu vực công cộng.

Đặc biệt, ứng dụng còn có tùy chọn đọc to hướng dẫn bằng giọng nói, hỗ trợ người cao tuổi và người khiếm thị.

Ứng dụng di động cho nhân viên y tế

Giúp nhân viên y tế truy cập thông tin người bệnh, nhận cảnh báo về tình trạng khẩn cấp, cập nhật trạng thái công việc, hoặc yêu cầu hỗ trợ từ các bộ phận khác.

Ví dụ: Tại nhiều Bệnh viện, đội ngũ điều dưỡng sử dụng ứng dụng di động tích hợp với hệ thống quản lý luồng bệnh nhân.

Sau mỗi lần đo sinh hiệu, dữ liệu tự động cập nhật vào hồ sơ điện tử, giúp tiết kiệm trung bình 7 phút/bệnh nhân và giảm 92% sai sót trong nhập liệu.

Hệ thống cũng gửi cảnh báo kịp thời khi phát hiện chỉ số bất thường, với mức độ ưu tiên được sắp xếp thông minh dựa trên mức độ nghiêm trọng của tình trạng bệnh nhân.

Hệ thống cảnh báo tự động

Tự động gửi thông báo (qua SMS, email, thông báo đẩy trên ứng dụng) đến đúng đối tượng khi có sự kiện quan trọng xảy ra.

Có thể cảnh báo cho bác sĩ khi dấu hiệu sinh tồn của người bệnh bất thường hoặc thông báo cho người bệnh khi đến lượt khám.

Ví dụ: Một bệnh viện tuyến tỉnh đã triển khai hệ thống cảnh báo tự động kết nối với các vòng đeo tay thông minh của bệnh nhân hậu phẫu.

Khi phát hiện biến động đáng kể về nhịp tim hoặc huyết áp, hệ thống gửi cảnh báo trực tiếp đến điện thoại của nhóm y tá và bác sĩ phụ trách.

Trong một tháng triển khai, hệ thống đã giúp phát hiện 8 trường hợp biến chứng sau mổ ở giai đoạn sớm, trước khi bệnh nhân gọi chuông báo động.

Vì vậy rút ngắn thời gian can thiệp xuống còn 4 phút (so với 12 phút trước đây).

Giao diện quản lý hệ thống

Cho phép các quản trị viên cấu hình, theo dõi và bảo trì hệ thống IoT.

Thiết kế giao diện người dùng (UI) và trải nghiệm người dùng (UX) đóng một vai trò then chốt quyết định sự chấp nhận và mức độ sử dụng hiệu quả của toàn bộ hệ thống IoT.

Một hệ thống dù có công nghệ nền tảng tiên tiến đến đâu nhưng nếu giao diện phức tạp, khó sử dụng hoặc cung cấp thông tin không phù hợp với nhu cầu của người dùng thì sẽ không thể mang lại giá trị tối đa.

Ví dụ: Khảo sát từ 150 nhân viên y tế tại một bệnh việncho thấy mức độ hài lòng với hệ thống quản lý bệnh nhân tăng từ 64% lên 87% sau khi giao diện được thiết kế lại dựa trên phản hồi người dùng, mặc dù các tính năng cốt lõi không thay đổi.

Đặc biệt, thời gian đào tạo nhân viên mới sử dụng hệ thống giảm từ 4 giờ xuống còn 1,5 giờ.

Cá nhân hóa thông tin hiển thị và các chức năng theo từng vai trò người dùng là cực kỳ quan trọng.

Ví dụ: một bác sĩ sẽ cần xem chi tiết hồ sơ bệnh án và kết quả cận lâm sàng, trong khi một nhà quản lý bệnh viện lại quan tâm hơn đến các chỉ số hiệu suất tổng thể và tình hình sử dụng nguồn lực.

Một giao diện được thiết kế tốt không chỉ “đẹp mắt” mà quan trọng hơn là phải “hiệu quả”.

Giao diện tốt phải giúp người dùng nhanh chóng nắm bắt thông tin cần thiết và thực hiện công việc của mình một cách thuận tiện.

Ví dụ: sau khi áp dụng nguyên tắc “ba cú nhấp chuột” (mọi thông tin quan trọng đều có thể truy cập trong tối đa ba thao tác), thời gian trung bình để điều dưỡng cập nhật thông tin sinh hiệu vào hệ thống giảm 42%.

Do đó giúp họ dành nhiều thời gian hơn cho chăm sóc trực tiếp người bệnh.

Đây là bước đầu tiên và là nền tảng cốt lõi của toàn bộ quy trình.

Hệ thống sử dụng nhiều loại thiết bị cảm biến khác nhau như cảm biến đeo trên người bệnh, cảm biến vị trí gắn trên tài sản, cảm biến trạng thái phòng và giường bệnh để liên tục thu thập thông tin.

Dữ liệu được thu thập bao gồm vị trí của bệnh nhân và nhân viên, tình trạng hoạt động của thiết bị y tế, các chỉ số sinh tồn của người bệnh, mức độ sử dụng phòng khám và giường bệnh, cùng nhiều yếu tố môi trường khác.

Yếu tố then chốt ở đây là dữ liệu được thu thập gần như tức thời và truyền về hệ thống trung tâm một cách liên tục.

Tính “thời gian thực” trong thu thập dữ liệu không chỉ đơn giản là thông tin được cập nhật nhanh mà quan trọng hơn nó thể hiện một quá trình liên tục và tự động.

Quá trình này tạo ra một dòng chảy dữ liệu sống động, phản ánh chính xác và kịp thời trạng thái hiện tại của mọi hoạt động trong bệnh viện.

Ví dụ: Tại Bệnh viện Đa khoa lớn, hệ thống cảm biến theo dõi vị trí đã giúp giảm 40% thời gian tìm kiếm thiết bị y tế quan trọng như máy thở và máy truyền dịch.

Trước đây, việc tìm kiếm thiết bị có thể mất đến 15-20 phút, nay chỉ còn khoảng 5-8 phút nhờ biết chính xác vị trí của thiết bị trong thời gian thực.

Khác biệt rõ rệt so với các phương pháp quản lý truyền thống thường dựa vào việc nhập liệu thủ công hoặc cập nhật thông tin không thường xuyên, vốn dễ gây ra độ trễ và sai sót.

Hệ thống IoT hiện đại giúp phát hiện các thay đổi, sự kiện và vấn đề ngay khi chúng vừa xuất hiện.

Ví dụ: Vị trí của một bệnh nhân được cập nhật mỗi vài giây hoặc vài phút. Khi bệnh nhân rời khỏi giường, trạng thái giường bệnh sẽ tự động chuyển từ “có người” sang “trống” và thông báo ngay cho nhân viên y tế.

Tại một phòng mổ, khi nhiệt độ hoặc độ ẩm vượt ngưỡng an toàn, hệ thống sẽ cảnh báo ngay lập tức để đảm bảo môi trường vô trùng.

Liên tục và tự động tạo nên nguồn dữ liệu đầu vào đáng tin cậy.

Vì thế đảm bảo dữ liệu là cơ sở vững chắc cho các bước xử lý và phân tích tiếp theo trong quy trình quản lý luồng bệnh nhân.

Sau khi dữ liệu đã được thu thập, truyền tải và xử lý, bước tiếp theo và cũng là một trong những công đoạn tạo ra giá trị cốt lõi nhất của hệ thống IoT chính là sử dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu.

Phân tích dữ liệu là quá trình khai thác, kiểm tra và mô hình hóa dữ liệu nhằm khám phá các thông tin hữu ích, các mẫu hình tiềm ẩn, các mối tương quan và xu hướng.

Từ đó rút ra những kết luận và hiểu biết có giá trị thực tiễn hỗ trợ quá trình ra quyết định.

Trong quản lý luồng bệnh nhân, phân tích dữ liệu giúp biến đổi khối lượng lớn thông tin thu thập được thành những công cụ hiệu quả để tối ưu hóa hoạt động.

Xác định điểm nghẽn

Thông qua phân tích dữ liệu về vị trí và thời gian di chuyển của bệnh nhân qua các giai đoạn khác nhau (như thời gian chờ đăng ký, thời gian chờ khám, thời gian chờ làm xét nghiệm), hệ thống có khả năng tự động xác định các khu vực hoặc các bước trong quy trình thường xuyên xảy ra tắc nghẽn hoặc chiếm nhiều thời gian một cách bất thường.

Khi nhận diện sớm các điểm nghẽn này giúp ban quản lý can thiệp kịp thời để giải quyết vấn đề.

Ví dụ: Tại Bệnh viện Đại học Y Dược, phân tích dữ liệu cho thấy thời gian chờ tại khu vực xét nghiệm máu thường kéo dài vào khoảng 9-10 giờ sáng, gấp đôi so với các khung giờ khác.

Nhờ phát hiện này, bệnh viện đã bố trí thêm nhân viên lấy mẫu vào khung giờ cao điểm.

Hơn nữa còn điều chỉnh lịch hẹn xét nghiệm để phân bổ đều hơn, giúp giảm thời gian chờ trung bình từ 45 xuống còn 20 phút.

Dự đoán nhu cầu và phân bổ nguồn lực

Thông qua phân tích dữ liệu lịch sử về lượng bệnh nhân theo thời gian, theo mùa, hoặc theo các sự kiện đặc biệt (như mùa dịch cúm), kết hợp với dữ liệu thời gian thực, hệ thống có thể dự báo nhu cầu khám chữa bệnh trong tương lai gần.

Dựa trên các dự đoán này, bệnh viện có thể chủ động điều chỉnh phân bổ nguồn lực như nhân sự (điều động thêm bác sĩ, y tá đến các khoa dự kiến quá tải).

Ngoài ra có thể sắp xếp số lượng phòng khám hoạt động hoặc mức độ sẵn sàng của trang thiết bị y tế cho phù hợp, tránh tình trạng nơi thừa nơi thiếu.

Ví dụ: Bệnh viện Nhi đã ứng dụng phân tích dữ liệu để dự báo lượng bệnh nhân theo từng khoa, từng ngày trong tuần và theo mùa.

Kết quả cho thấy vào mùa mưa (tháng 5-10), số lượng trẻ nhập viện vì bệnh sốt xuất huyết và các bệnh đường hô hấp tăng 40%.

Từ thông tin này, bệnh viện đã lên kế hoạch tăng cường 25% nhân lực cho khoa Nhi và khoa Truyền nhiễm vào đúng thời điểm cần thiết.

Hơn nữa còn chuẩn bị sẵn sàng các phương án mở rộng không gian điều trị khi cần.

Tối ưu hóa lịch hẹn và quản lý hàng đợi

Dữ liệu về thời gian khám trung bình cho từng loại bệnh hoặc từng bác sĩ, kết hợp với thông tin về số lượng bệnh nhân đã đặt lịch, có thể được sử dụng để xây dựng các thuật toán sắp xếp lịch hẹn thông minh hơn.

Mục tiêu là giảm thời gian chờ đợi của bệnh nhân và tối đa hóa hiệu suất sử dụng phòng khám.

Hệ thống cũng có thể cung cấp thông tin ước tính về thời gian chờ cho bệnh nhân, giúp họ chủ động hơn trong việc sắp xếp thời gian.

Các kỹ thuật phân tích dữ liệu được áp dụng có thể từ mức độ mô tả, chẩn đoán, đến các mức độ cao hơn như dự đoán và thậm chí là đề xuất gợi ý những hành động nên thực hiện để đạt được kết quả mong muốn).

Ví dụ về các mức độ phân tích tại Bệnh viện

• Phân tích mô tả: Thời gian chờ trung bình tại khoa Cấp cứu vào các ngày cuối tuần cao gấp 1.5 lần so với ngày thường.
• Phân tích chẩn đoán: Nguyên nhân là do số lượng ca tai nạn giao thông tăng vào cuối tuần, trong khi số lượng bác sĩ trực không thay đổi.
• Phân tích dự đoán: Hệ thống dự báo rằng vào dịp lễ 30/4 sắp tới, số ca cấp cứu có thể tăng gấp đôi, dẫn đến thời gian chờ có thể kéo dài đến 2 giờ.
• Phân tích đề xuất: Hệ thống đề xuất tăng cường 3 bác sĩ và 5 điều dưỡng vào ca trực dịp lễ, đồng thời mở thêm 2 phòng cấp cứu dự phòng và chuẩn bị sẵn thêm 30% vật tư y tế.

Sự chuyển dịch từ việc chỉ nhìn lại quá khứ (phân tích mô tả) sang khả năng nhìn về tương lai và đưa ra khuyến nghị (phân tích dự đoán và đề xuất) là một bước tiến quan trọng.

Hệ thống IoT không chỉ giúp các nhà quản lý hiểu rõ hơn về tình hình hoạt động hiện tại của bệnh viện mà còn trang bị cho họ công cụ để đưa ra các quyết định mang tính chủ động, nhằm tối ưu hóa các hoạt động trong tương lai gần.

Ví dụ: hệ thống không chỉ thông báo rằng phòng chờ khoa A hiện đang rất đông (mô tả) mà còn có thể dự đoán rằng tình trạng này sẽ càng nghiêm trọng hơn trong vòng một giờ tới dựa trên số lượng bệnh nhân đang trên đường đến hoặc số lịch hẹn đã được đặt (dự đoán).

Từ đó đề xuất mở thêm một quầy đăng ký hoặc điều phối một phần bệnh nhân sang một khu vực chờ khác (đề xuất).

Khả năng thực hiện các loại phân tích nâng cao này, thường dựa trên nền tảng của Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Học máy (ML), chính là yếu tố làm cho hệ thống IoT trở nên thực sự “thông minh”.

Do đó mang lại giá trị vượt trội so với việc chỉ đơn thuần thu thập và hiển thị dữ liệu.

Một trong những tính năng cốt lõi và sâu rộng nhất của ứng dụng IoT trong quản lý luồng bệnh nhân là sự chuyển đổi sang mô hình ra quyết định dựa trên dữ liệu (Data-Driven Decision Making – DDDM).

Thay vì chủ yếu dựa vào kinh nghiệm cá nhân, thói quen truyền thống, hoặc các thông tin mang tính chủ quan và đôi khi không đầy đủ, các nhà quản lý và nhân viên y tế giờ đây nhận được sự hỗ trợ từ những bằng chứng cụ thể, khách quan và cập nhật từ hệ thống IoT.

Dữ liệu thời gian thực về luồng di chuyển của bệnh nhân, tình trạng quá tải tại các khoa phòng, hiệu suất sử dụng trang thiết bị, mức độ sẵn có của giường bệnh và các chỉ số hoạt động khác, sau khi được thu thập, xử lý và phân tích, sẽ được trình bày dưới dạng các báo cáo, biểu đồ, hoặc bảng điều khiển trực quan.

Những thông tin này giúp các nhà quản lý bệnh viện có cái nhìn rõ ràng và chính xác về những gì đang thực sự diễn ra để đưa ra các quyết định điều hành hiệu quả hơn.

Ví dụ: Tại Bệnh viện Đại học Y Dược, dữ liệu từ hệ thống theo dõi luồng bệnh nhân cho thấy khu vực khám Tai Mũi Họng thường xuyên quá tải vào buổi sáng, trong khi khu vực khám Mắt lại tương đối vắng cùng thời điểm.

Dựa trên thông tin này, ban giám đốc đã quyết định điều chỉnh lịch làm việc của các bác sĩ và bố trí lại không gian khám, kết quả là giảm 40% thời gian chờ đợi tại khoa Tai Mũi Họng mà không làm tăng chi phí nhân sự.

Ra quyết định dựa trên dữ liệu không chỉ giới hạn ở cấp quản lý chiến lược hay điều hành.

Nó còn thấm sâu vào các hoạt động thực tế hàng ngày của đội ngũ y bác sĩ và nhân viên y tế.

Y tá trưởng ca

Có thể dựa vào thông tin từ hệ thống theo dõi để xác định bệnh nhân nào trong khoa đang có dấu hiệu chuyển biến xấu và cần được ưu tiên chăm sóc hoặc can thiệp ngay.

Ví dụ: Tại khoa Hồi sức tích cực, hệ thống theo dõi liên tục không chỉ ghi nhận các chỉ số sinh tồn riêng lẻ mà còn tổng hợp thành “điểm cảnh báo sớm”.

Khi điểm số của một bệnh nhân tăng vượt ngưỡng, hệ thống sẽ tự động cảnh báo cho điều dưỡng trưởng ca, giúp nhân viên y tế can thiệp trước khi tình trạng bệnh nhân trở nên nguy kịch.

Nhờ đó, tỷ lệ ngừng tim trong khoa đã giảm 35% so với trước khi áp dụng hệ thống.

Bác sĩ

Có thể xem xét biểu đồ xu hướng các dấu hiệu sinh tồn của bệnh nhân được ghi nhận liên tục từ thiết bị đeo để đưa ra những điều chỉnh kịp thời và phù hợp trong phác đồ điều trị.

Nhân viên điều phối

Có thể sử dụng thông tin về vị trí và tình trạng sẵn có của xe lăn hoặc các thiết bị y tế di động khác để đáp ứng nhanh chóng yêu cầu từ các khoa phòng.

Ví dụ: Tại Bệnh viện, trước khi triển khai hệ thống theo dõi tài sản, việc tìm kiếm thiết bị y tế như máy thở hoặc máy bơm tiêm điện thường mất 10-15 phút.

Sau khi lắp đặt các thẻ RFID và cảm biến trên mỗi thiết bị, nhân viên điều phối có thể xác định chính xác vị trí của thiết bị gần nhất chỉ trong vài giây thông qua bảng điều khiển.

Do đó giúp rút ngắn thời gian đáp ứng xuống còn 2-3 phút, điều đặc biệt quan trọng trong các tình huống cấp cứu.

Ngay cả trong lập kế hoạch dài hạn, dữ liệu lịch sử về mô hình luồng bệnh nhân, tỷ lệ sử dụng các dịch vụ và hiệu suất hoạt động của từng bộ phận cũng cung cấp những cơ sở quan trọng cho đưa ra các quyết định đầu tư, mở rộng hoặc cải tiến quy trình một cách hiệu quả.

Ví dụ: Phân tích dữ liệu từ hệ thống quản lý luồng bệnh nhân trong 2 năm cho thấy khoa Nội tiết và khoa Tim mạch thường xuyên quá tải vào mùa đông với tỷ lệ sử dụng giường bệnh lên đến 120% (phải kê thêm giường dã chiến).

Dựa trên phân tích này, ban lãnh đạo bệnh viện đã quyết định đầu tư mở rộng hai khoa này thêm 30% diện tích và bổ sung 40 giường bệnh.

Kết quả là tình trạng quá tải giảm đáng kể trong mùa đông năm tiếp theo, và tỷ lệ hài lòng của bệnh nhân tăng từ 65% lên 82%.

Cung cấp dữ liệu phong phú, đáng tin cậy và đã qua phân tích, hệ thống IoT trao quyền cho các cá nhân ở mọi cấp độ trong tổ chức y tế.

Do đó giúp họ đưa ra những lựa chọn tốt hơn, nhanh hơn và dựa trên bằng chứng vững chắc hơn.

Điều này không chỉ nâng cao hiệu quả hoạt động mà còn góp phần cải thiện chất lượng chăm sóc và sự an toàn cho người bệnh.

Vì vậy làm cho toàn bộ hoạt động của bệnh viện trở nên linh hoạt và đáp ứng tốt hơn với các yêu cầu và biến động của thực tế.

Bệnh nhân là trọng tâm của mọi nỗ lực cải tiến trong y tế, và hệ thống IoT quản lý luồng bệnh nhân mang đến những cải thiện trực tiếp và rõ rệt cho trải nghiệm của họ:

Giảm thời gian chờ đợi

Đây có lẽ là lợi ích được cảm nhận rõ ràng nhất và được nhiều nghiên cứu khẳng định.

Thông qua tối ưu hóa lịch hẹn, phân luồng bệnh nhân một cách thông minh ngay từ khâu đăng ký, và giảm thiểu các điểm nghẽn trong quy trình, hệ thống IoT giúp rút ngắn đáng kể thời gian bệnh nhân phải chờ để được khám, làm xét nghiệm, hoặc nhận các dịch vụ y tế khác.

Ví dụ: Sau khi triển khai hệ thống quản lý luồng bệnh nhân, thời gian chờ đợi trung bình của bệnh nhân ngoại trú giảm từ 120 phút xuống còn 65 phút.

Đặc biệt ấn tượng là tại khoa Nội tiết – vốn thường xuyên quá tải – thời gian chờ giảm tới 60%, từ 180 phút xuống còn khoảng 72 phút.

Điều này đồng nghĩa với việc bệnh nhân tiết kiệm được gần 2 giờ trong mỗi lần khám bệnh, một con số hết sức ý nghĩa với cuộc sống bận rộn hiện nay.

Cải thiện trải nghiệm khám chữa bệnh tổng thể

Khi được cung cấp thông tin rõ ràng và kịp thời về quy trình khám bệnh, thời gian chờ dự kiến, và hướng dẫn di chuyển giúp bệnh nhân cảm thấy chủ động hơn và bớt căng thẳng.

Khả năng theo dõi thứ tự xếp hàng từ xa qua ứng dụng di động hoặc website cũng mang lại sự thuận tiện lớn.

Do đó giúp bệnh nhân sắp xếp thời gian của mình hiệu quả hơn thay vì phải có mặt và chờ đợi tại bệnh viện trong thời gian dài.

Ví dụ: Khi áp dụng hệ thống theo dõi số thứ tự qua ứng dụng di động và SMS. Bệnh nhân có thể rời khỏi khu vực chờ để đi ăn sáng hoặc giải quyết công việc khác và sẽ nhận được thông báo khi còn khoảng 3-5 số nữa đến lượt mình.

Một bệnh nhân chia sẻ: “Trước đây tôi phải ngồi chờ suốt 3 tiếng trong bệnh viện, giờ tôi có thể đi làm việc khác và quay lại đúng lúc, tiết kiệm được rất nhiều thời gian và bớt mệt mỏi hơn.

Tăng cường sự an toàn và hài lòng

Hệ thống IoT góp phần nâng cao an toàn cho bệnh nhân thông qua việc giảm nguy cơ xảy ra các sự cố y khoa do tắc nghẽn hoặc quá tải.

Do đó đảm bảo nhận dạng chính xác bệnh nhân tại các khâu quan trọng (như trước khi phẫu thuật hoặc dùng thuốc).

Theo dõi liên tục các dấu hiệu sinh tồn bằng thiết bị đeo cũng giúp phát hiện sớm các vấn đề sức khỏe tiềm ẩn hoặc các biến chứng, tạo điều kiện can thiệp y tế kịp thời.

Tất cả những yếu tố này cộng hưởng lại làm tăng mức độ hài lòng của bệnh nhân đối với dịch vụ y tế.

Ví dụ: Tại Bệnh viện Đa khoa, mỗi bệnh nhân nhập viện được đeo vòng tay thông minh với mã QR và thẻ NFC, giúp xác định chính xác danh tính trước mỗi thủ thuật y tế.

Hệ thống này đã giúp giảm 95% các sự cố nhầm lẫn về thuốc và thủ thuật.

Ngoài ra, các thiết bị theo dõi sinh hiệu từ xa đã giúp phát hiện sớm và can thiệp kịp thời trong các trường hợp biến chứng tiềm ẩn, góp phần cứu sống những bệnh nhân này.

Lợi ích mà IoT mang lại cho bệnh nhân không chỉ đơn thuần dừng lại ở việc “ít phải chờ đợi hơn”.

Một khía cạnh quan trọng hơn là sự trao quyền cho bệnh nhân.

Khi người bệnh được cung cấp đầy đủ thông tin một cách minh bạch như biết được thời gian chờ dự kiến tại phòng khám, số thứ tự hiện tại đang được phục vụ, hoặc đường đi đến phòng xét nghiệm tiếp theo, họ sẽ cảm thấy kiểm soát được tình hình tốt hơn.

Ví dụ: Sau khi triển khai hệ thống thông báo qua SMS và ứng dụng di động, khảo sát sự hài lòng của bệnh nhân cho thấy 78% người bệnh cảm thấy “ít lo lắng hơn” và 82% cảm thấy “được tôn trọng hơn” so với trước đây.

Một bệnh nhân 65 tuổi chia sẻ: “Biết rõ mình đang ở đâu trong quy trình, còn bao lâu nữa sẽ đến lượt, và phải đi đâu tiếp theo giúp tôi bớt lo lắng rất nhiều. Tôi cảm thấy mình không còn bị ‘lạc’ trong bệnh viện nữa.

Sự chủ động giúp giảm bớt cảm giác lo lắng, bất an và phụ thuộc thường thấy khi ở trong một môi trường y tế xa lạ và phức tạp.

Khi bệnh nhân cảm thấy được tôn trọng, được thông tin và có thể tham gia một cách tích cực hơn vào hành trình chăm sóc sức khỏe của chính mình, sự hài lòng của họ sẽ được nâng cao một cách đáng kể.

Vì vậy vượt xa những lợi ích đơn thuần của việc tiết kiệm thời gian.

Ở cấp độ tổ chức, áp dụng hệ thống quản lý luồng bệnh nhân dựa trên IoT mang lại những lợi ích kinh tế và vận hành rõ rệt.

Do đó giúp các cơ sở y tế hoạt động hiệu quả hơn và cung cấp dịch vụ tốt hơn trong bối cảnh nguồn lực thường xuyên có hạn:

Nâng cao hiệu quả hoạt động tổng thể

Thông qua tối ưu hóa các quy trình từ đầu đến cuối, loại bỏ các bước không cần thiết, giảm thiểu sự chậm trễ và lãng phí thời gian cũng như nguồn lực, hệ thống IoT giúp nâng cao đáng kể hiệu suất hoạt động chung của bệnh viện hoặc phòng khám.

Ví dụ: Bệnh viện Đa khoa đã triển khai hệ thống quản lý luồng bệnh nhân toàn diện, kết quả là số lượng bệnh nhân được phục vụ mỗi ngày tăng 22% mà không cần bổ sung thêm nhân viên y tế hoặc mở rộng cơ sở vật chất.

Thời gian trung bình để hoàn thành một quy trình khám bệnh từ lúc đăng ký đến khi nhận thuốc giảm từ 180 phút xuống còn 115 phút, tương đương mức cải thiện 36%.

Tối ưu hóa sử dụng nguồn lực

Đây là một trong những lợi ích quan trọng nhất.

Hệ thống giúp quản lý giường bệnh một cách thông minh hơn, tăng tỷ lệ sử dụng giường và giảm thời gian giường trống không cần thiết.

Theo dõi và điều phối trang thiết bị y tế theo thời gian thực đảm bảo các thiết bị quan trọng luôn sẵn sàng khi cần và được sử dụng với tần suất tối ưu.

Tương tự, phân bổ nhân lực cũng trở nên hợp lý hơn dựa trên nhu cầu thực tế tại từng thời điểm và từng khoa phòng.

Ví dụ: Sau khi triển khai hệ thống quản lý giường bệnh thông minh với các cảm biến trạng thái, tỷ lệ sử dụng giường tăng từ 82% lên 94%. Đặc biệt, thời gian trung bình một giường bệnh ở trạng thái “chờ dọn dẹp” giảm từ 3,5 giờ xuống còn 48 phút.

Với 1.000 giường bệnh, điều này tương đương với việc “thêm” được khoảng 70 giường mà không cần đầu tư cơ sở vật chất mới.

Giảm chi phí vận hành

Hiệu quả hoạt động cao hơn đồng nghĩa với việc giảm lãng phí, từ đó giúp tiết kiệm chi phí.

Tăng năng suất của nhân viên, sử dụng hiệu quả trang thiết bị và cơ sở vật chất, thậm chí cả việc tối ưu hóa sử dụng năng lượng (như điều chỉnh điều hòa, ánh sáng tự động tại các khu vực không có người) đều góp phần làm giảm chi phí vận hành tổng thể.

Ví dụ: Bệnh viện tuyến Tỉnh đã triển khai hệ thống quản lý thiết bị y tế với thẻ RFID và cảm biến IoT.

Trước đây, bệnh viện thường xuyên phải thuê hoặc mua thêm thiết bị do không tìm thấy thiết bị sẵn có hoặc do thiết bị bị sử dụng không hiệu quả.

Sau khi triển khai hệ thống, tỷ lệ sử dụng thiết bị tăng từ 65% lên 88%, tiết kiệm chi phí thuê thiết bị khoảng 500 triệu đồng mỗi tháng.

Ngoài ra, hệ thống cũng giúp giảm 32% chi phí bảo trì do theo dõi được lịch sử sử dụng và bảo dưỡng định kỳ chính xác hơn.

Cải thiện chất lượng dịch vụ chăm sóc sức khỏe

Tất cả những cải tiến về hiệu quả và tối ưu hóa nguồn lực đều hướng đến mục tiêu cao nhất là nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe.

Điều này được thể hiện qua việc giảm thiểu sai sót y khoa, tăng tốc độ phản ứng trong các tình huống khẩn cấp và tạo điều kiện cho việc cung cấp dịch vụ chăm sóc mang tính cá nhân hóa hơn dựa trên dữ liệu cụ thể của từng bệnh nhân.

Tối ưu hóa nguồn lực và nâng cao hiệu quả hoạt động không chỉ đơn thuần giúp bệnh viện tiết kiệm chi phí.

Quan trọng hơn, nó tăng cường khả năng phục vụ một số lượng bệnh nhân lớn hơn với cùng một nguồn lực sẵn có hoặc nâng cao chất lượng chăm sóc cho số lượng bệnh nhân hiện tại.

Ví dụ: Tại Bệnh viện Đại học Y Dược, phân tích dữ liệu từ hệ thống quản lý luồng bệnh nhân cho thấy có tới 40% trường hợp quay lại khám trong vòng 30 ngày là do không tuân thủ đúng phác đồ điều trị.

Dựa trên thông tin này, bệnh viện đã triển khai chương trình nhắc nhở uống thuốc và tái khám qua SMS tự động.

Kết quả là tỷ lệ quay lại khám không theo kế hoạch giảm xuống còn 18%, giảm tải áp lực cho hệ thống và tiết kiệm chi phí điều trị cho cả bệnh viện và người bệnh.

Trong bối cảnh nhu cầu chăm sóc sức khỏe ngày càng gia tăng và áp lực tài chính đối với hệ thống y tế ngày càng lớn, khả năng này trở nên đặc biệt quan trọng.

Hơn nữa, một hệ quả giá trị khác của việc triển khai IoT là khối lượng dữ liệu vận hành chi tiết được thu thập.

Dữ liệu này, khi được phân tích, sẽ trở thành một tài sản vô giá cho lập kế hoạch chiến lược dài hạn.

Có thể lập kế hoạch và quyết định đầu tư thêm loại thiết bị nào, cần mở rộng khoa phòng nào hoặc cần đào tạo thêm nhân viên với chuyên môn gì.

Ví dụ: Bệnh viện đã sử dụng dữ liệu từ hệ thống quản lý luồng bệnh nhân trong 2 năm để xây dựng kế hoạch phát triển 5 năm.

Phân tích dữ liệu cho thấy nhu cầu về các dịch vụ chẩn đoán hình ảnh tăng 25% mỗi năm, trong khi tỷ lệ sử dụng máy MRI đã đạt 96% công suất.

Dựa trên dự báo này, ban lãnh đạo đã quyết định đầu tư thêm một máy MRI mới thay vì mở rộng khoa Ngoại như kế hoạch ban đầu.

Vì thế giúp đón đầu nhu cầu và tránh tình trạng quá tải trong tương lai.

Đây là nền tảng cho một vòng lặp cải tiến liên tục, giúp cơ sở y tế không ngừng nâng cao năng lực và chất lượng dịch vụ của mình.

Từ đó đáp ứng tốt hơn nhu cầu ngày càng cao của xã hội đối với dịch vụ chăm sóc sức khỏe hiện đại và hiệu quả.