Um Paciente - Um Processo
Desde 2007, as implementações efectuadas pela ALERT evoluíram de soluções de nível local centradas na consulta para soluções de nível regional centradas no paciente.
Através do armazenamento desta informação no ALERT® HIE e do seu processamento com um motor Data Governance, a ALERT está a criar um Centro de Dados Clínicos que reúne e organiza a informação relativa ao paciente num único Processo de Paciente.
Contudo, uma vez que a nossa informação de saúde não se restringe aos dados clínicos que podem ser encontrados em todas as instituições de saúde, a ALERT tem como principal objetivo alargar o Processo Clínico Eletrónico do Profissional, ligando o MyALERT® (ou outros Processos Clínicos Pessoais interoperáveis) ao ALERT® HIE. Será assim criado um Processo Clínico Eletrónico Centralizado que permitirá aos médicos, pacientes e investigadores na área da saúde melhorarem a qualidade dos cuidados oferecidos aos pacientes.
Informação em tempo real
Interoperabilidade
Relativamente à uniformização do software e a iniciativas de interoperabilidade, a ALERT segue diretivas internacionais de interoperabilidade e uniformização no desenvolvimento do software.
É com orgulho que a ALERT participa nas iniciativas IHE (Integrating the Healthcare Enterprise), sendo um membro ativo da HL7.
Além disso, uma vez que disponibiliza nomenclatura normalizada e informação pré-definida para a categorização de conteúdos e inter-relaciona a informação de múltiplas formas, o ALERT® ajuda os utilizadores a documentarem a sua actividade de uma forma rigorosa. Desta forma, todos os dados clínicos registados no ALERT® são codificados na base de dados, podendo a informação relevante sobre o paciente e o tratamento ser extraída, codificada, classificada e agrupada.
Extração de informação de dispositivos
O ALERT® PDMS é um software que permite recolher dados a partir de dispositivos de monitorização clínica e arquivá-los no processo clínico do paciente, segundo regras pré-estabelecidas. Esses dados podem ser apresentados cronologicamente e podem ser comparados com outros dados de outras variáveis clínicas.
