WHO জরুরী সেটিংসে SMART নির্দেশিকাগুলিকে কার্যকর করে
প্রসঙ্গ
জরুরী সেটিংস যত্ন প্রদানের জন্য অনন্য চ্যালেঞ্জ তৈরি করে। স্বাস্থ্যসেবা কর্মীদের অবশ্যই প্রচুর পরিমাণে রোগী পরিচালনা করতে হবে এবং তীব্র চাপের মধ্যে সিদ্ধান্ত নিতে হবে। জরুরী যত্নের প্রতিক্রিয়া সমর্থন করা WHO-এর জন্য একটি অগ্রাধিকার, বিশেষ করে WHO আফ্রিকা এবং পূর্ব ভূমধ্যসাগরীয় অঞ্চলে।
WHO অনুশীলন নির্দেশিকা প্রকাশ করে যা এই সেটিংসে প্রমাণ-ভিত্তিক যত্ন প্রদান করতে সাহায্য করতে পারে। যাইহোক, এই নির্দেশিকাগুলি স্ট্যাটিক পিডিএফ ফরম্যাটে রয়েছে যেগুলি দ্রুত ক্ষেত্রটিতে স্থাপন করা কঠিন। স্থানীয় প্রেক্ষাপট এবং দ্রুত পরিবর্তনশীল সংকট পরিবেশের সাথে এই নির্দেশিকাগুলিকে মানিয়ে নেওয়াও চ্যালেঞ্জিং।
সমাধান
জরুরী সেটিংসে নবজাতক এবং শিশুর স্বাস্থ্যের জন্য WHO-এর স্মার্ট নির্দেশিকা বাস্তবায়ন করে এমন একটি ডিজিটাল সমাধান তৈরি করার জন্য WHO Em Care প্রকল্প* চালু করেছে। আর্গুসফ্ট ইন্ডিয়া লিমিটেডের সাথে অংশীদারিত্বে তৈরি, প্রাথমিক স্বাস্থ্যসেবা সুবিধাগুলিতে প্রমাণ-ভিত্তিক যত্ন প্রদানের জন্য ফ্রন্ট-লাইন স্বাস্থ্যকর্মীদের সহায়তা করার জন্য অ্যাপটি প্রাথমিকভাবে ইরাক এবং ক্যামেরুনে চালিত হবে।
Em Care হল একটি সম্পূর্ণ ওপেন সোর্স, FHIR-নেটিভ সলিউশন যা দেশ- বা সাইট-নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তা পূরণের জন্য কনফিগার করা যেতে পারে এবং সদস্য রাষ্ট্রের বিদ্যমান ডিজিটাল সমাধানগুলির সাথে একীভূত করা যেতে পারে। এটি Android ডিভাইসগুলির জন্য উপলব্ধ এবং Android FHIR SDK ব্যবহার করে নির্মিত যা HL7 FHIR®/CQL সমর্থন করে৷ এটি Google Play স্টোর থেকে বা একটি Android প্যাকেজ কিট (APK) এ সরাসরি ডাউনলোড হিসাবে উপলব্ধ হবে৷ এক্সিকিউটেবল কন্টেন্টটি FHIR ইমপ্লিমেন্টেশন গাইড (IG) হিসেবে লেখা হয়েছে, সুইস TPH-এর একটি দলের সমর্থনে, এবং WHO GitHub অ্যাকাউন্ট থেকে পাওয়া যায়।
"স্মার্ট নির্দেশিকাগুলি একটি গেম-পরিবর্তনকারী যা বিভিন্ন অভিনেতার একটি ডিজিটাল ইকোসিস্টেম কীভাবে বিশ্বস্ত সামগ্রী উপলব্ধ করতে সহযোগিতা করতে পারে, উচ্চ বিশ্বস্ততার সাথে প্রমাণ-ভিত্তিক নির্দেশিকাগুলির ডিজিটালাইজেশন নিশ্চিত করতে পারে এবং প্রযুক্তি তৈরি, সমর্থন এবং রক্ষণাবেক্ষণে স্থানীয় বিকাশকারীদের নিযুক্ত করতে পারে।"
কিভাবে OHS সাহায্য করেছে
এম কেয়ার রেফারেন্স সফ্টওয়্যারটি ওপেন হেলথ স্ট্যাকের অ্যান্ড্রয়েড এফএইচআইআর এসডিকে ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছিল, একাধিক কোর SDK লাইব্রেরি এবং HAPI FHIR-এর উপর ভিত্তি করে একটি সাধারণ ডেটা মডেল ব্যবহার করে। এটি কেবল সময়ই বাঁচায়নি, উন্নয়ন ব্যয় কমাতেও সাহায্য করেছে।
স্ট্রাকচার্ড ডেটা ক্যাপচার (SDC) লাইব্রেরি মানসম্মত UI উইজেটগুলি ব্যবহার করে প্রশ্নাবলীগুলিকে দ্রুত ডেটা সংগ্রহের ফর্মগুলিতে পরিণত করার অনুমতি দিয়েছে যা ধারাবাহিকভাবে মানসম্পন্ন ডেটা সংগ্রহের প্রচার করে৷ FHIRPath এবং CQL-এর সাথে ইন্টিগ্রেশন সিদ্ধান্তের যুক্তির বাস্তবায়নকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে নির্ণয়ের প্রস্তাব দেয় যার জন্য শিশু প্রস্তাবিত মানদণ্ড পূরণ করে, এবং উন্নত ফর্ম আচরণ যেমন নৃতাত্ত্বিক জেড-স্কোরগুলির স্বয়ংক্রিয় গণনা। ওয়ার্কফ্লো লাইব্রেরি অ্যাপ্লিকেশনটিতে সিদ্ধান্তের যুক্তিকে মডেল করতেও সাহায্য করেছে যাতে এটি ফ্রন্টলাইন স্বাস্থ্যকর্মীদের কর্মপ্রবাহকে প্রতিফলিত করে।
প্রকল্পটিতে একটি ওয়েব-ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশনও রয়েছে, যা ডেটাকে কেন্দ্রীয় সার্ভারে সিঙ্ক্রোনাইজ করার অনুমতি দেয় এবং জেলা ও জাতীয় স্তরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য ড্যাশবোর্ডে ভিজ্যুয়ালাইজ করে। এফএইচআইআর স্ট্যান্ডার্ডে ম্যাপ করা ডেটার বিশ্লেষণ তার ভারী নেস্টেড কাঠামোর কারণে চ্যালেঞ্জিং প্রমাণ করতে পারে, এবং আর্গুসফ্ট ওপেন হেলথ স্ট্যাকের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে কাজ করছে যাতে কাজের এই ক্ষেত্রটিকে সমর্থন করার জন্য FHIR অ্যানালিটিক্সের সুবিধা পাওয়া যায়।