4. eHealth strategy as the base of the
national eHealth roadmap
WHO-ITU National eHealth
Strategy Toolkit (2012)
WHA 58.28 resolution 2005: urged member countries to
▪ draw a long-term eHealth strategic plan
▪ develop eHealth infrastructure and
▪ build closer collaborate between public and private
sector on eHealth.
WHA 66.24 resolution 2013: urged member states to
▪ draw up a road map for implementation of eHealth and
health data standards
▪ develop policies and legislative mechanisms linked to
an overall national eHealth strategy
8. • New minister & deputy minister of public health
with health systems & academic mindset
• Supportive of eHealth initiatives
Prof. Rajata Rajatanavin, M.D.
Minister of Public Health
Outgoing Mahidol University President
Dr. Somsak Chunharas, M.D.
Deputy Minister of Public Health
New MoPH Leadership:
Renewed Hope for eHealth?
12. eHealth Leadership & Governance
•2015 Update
▫ Change in Minister of Public Health
▫ Still no leadership & national body on eHealth yet..
12 Image Source: http://www.hfocus.org/content/2015/08/10692
30. Source: Courtesy of นพ.พลวรรธน์ วิทูรกลชิต ผู้อานวยการศูนย์เทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร
สานักงานปลัดกระทรวงสาธารณสุข
Health 4.0 as eHealth Vision
31. Source: Courtesy of นพ.พลวรรธน์ วิทูรกลชิต ผู้อานวยการศูนย์เทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร
สานักงานปลัดกระทรวงสาธารณสุข
Health 4.0 & Digital Economy (DE) Roadmap
32. Source: Courtesy of นพ.พลวรรธน์ วิทูรกลชิต ผู้อานวยการศูนย์เทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร
สานักงานปลัดกระทรวงสาธารณสุข
DE, MoPH’s 4 Excellence & eHealth
33. eHealth Strategy & Investment In The News
33
https://www.hfocus.org/content/2016/06/12331
42. Overview การปฏิรูปประเทศเรื่อง Health IT
Intra-Hospital IT
•Digital Health Records
(Electronic Health Records)
•Digital Transformation
•AI, Data Analytics
•Hospital IT Quality
Improvement (HA-IT)
Inter-Hospital IT
•Hospital Information
Exchange (HIE)
Extra-Hospital IT
•Personal Health
Records (PHRs) Patient
at Home
43. ขั้นตอนการดาเนินการ
1. การพัฒนาระบบบันทึกสุขภาพดิจิทัล Digital Health Record (DHR) และ การ
สนับสนุน Digital Transformation ของระบบบริการสุขภาพ
1.1 การพัฒนา DHR
(1) การจัดทาแผนแม่บทเพื่อการพัฒนาระบบบันทึกสุขภาพดิจิทัล
(2) การลงทุนและพัฒนาระบบสาหรับจัดการ Provincial Health Information
Exchange
(3) การสนับสนุนการจ้างบุคลากรสารสนเทศสุขภาพ และนักวิเคราะห์ข้อมูล
สุขภาพ หรือการจ้างเหมาหน่วยงานที่มีศักยภาพ
(4) การจัดสรรงบประมาณเพิ่มเติม (Incentives) เป็นลาดับขั้น เพื่อสนับสนุนให้
เกิดระบบ DHR ให้ใช้ประโยชน์ได้จริง
44. ปัญหา/ข้อจากัด
ปัญหา/ข้อจากัด
1. ยังไม่มี Governance body ที่เห็นภาพรวมทั้ง Health System แผน
แม่บทจึงไม่ครอบคลุม key stakeholders
2. การพัฒนา Provincial Health Information Exchange ต้องใช้
มาตรฐานข้อมูล ซึ่ง สธ. เน้นเฉพาะ 43 แฟ้มข้อมูล แต่มีอีกหลาย
มาตรฐานที่ต้องจัดทาขึ้นอย่างเข้าใจ (มีความเป็นวิชาการ) และเป็นที่
ยอมรับทุกภาคส่วน
3. การพัฒนา Health Information Exchange นอกจากเรื่องมาตรฐาน
ข้อมูลแล้ว ต้องมีการวางแผนออกแบบ Architecture ของระบบคู่กัน
4. การพัฒนา IT เพื่อตอบโจทย์ รพ. เอง (Digital Transformation) ซึ่ง
เป็น Precondition ของ Health information Exchange ยังไม่เกิด
45. ขั้นตอนการดาเนินการ
ยังไม่ได้ดาเนินการ
ยังมีความเข้าใจเรื่อง Digital Health Records (DHRs) ไม่ตรงกัน และไม่ตรงกับแนวคิด
ในทางวิชาการ ว่าหมายถึง Personal Health Records (PHRs) (ผู้ป่วยเข้าถึงข้อมูล
ส่วนตัวของทุกโรงพยาบาลได้) หรือ Electronic Health Records (EHRs) (โรงพยาบาล
เก็บข้อมูลในรูปแบบอิเล็กทรอนิกส์) หรือ Health Information Exchange (HIE)
(โรงพยาบาลแลกเปลี่ยนข้อมูลกันเองได้)
• เสนอปรับ Definition
ให้รวม HIE & PHRs
ให้ชัดเจน โดยเน้น HI
E ก่อน PHRs
ยังไม่ได้ดาเนินการ
• ปรับไปรวมกับการจัดทาแผนแม่บท National Health IT Master Plan
• ควรกาหนดเรื่องการศึกษาทบทวนและจัดทา Architecture ของระบบ DHR
/HIE/PHRs และการจัดทาและประกาศมาตรฐานเพิ่มในแผน เนื่องจากเป็น
เงื่อนไขสาคัญและ bottleneck ของการปฏิรูป โดยเขียนรวมกับข้อ 2 (6)
52. ปัญหา/ข้อจากัด
ปัญหา/ข้อจากัด
1. ยังไม่เกิดการจัดตั้งคณะกรรมการสารสนเทศสุขภาพแห่งชาติ และการ
กาหนดองค์กรหลัก เนื่องจาก คปสธ. เป็นผู้รับผิดชอบ (รอกลไกการหารือ
ร่วมกันระหว่างหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง เช่น MRC)
2. แนวทางการจัดตั้ง National Data Clearing House ยังไม่มีความชัดเจน
3. Lack of political will ในการดาเนินการของหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง
4. ยังไม่มีหน่วยงานที่มี mission ด้านการสร้างมาตรฐาน ที่มีงบประมาณและ
ผู้เชี่ยวชาญสนับสนุนเพียงพอ หน่วยงานที่เกี่ยวข้องยังไม่เข้าใจแนวคิดเรื่อง
มาตรฐานประเภทต่างๆ ที่จาเป็นสาหรับ Health IT
5. การพัฒนา Health Information Exchange นอกจากเรื่องมาตรฐาน
ข้อมูลแล้ว ต้องมีการวางแผนออกแบบ Architecture ของระบบคู่กัน
59. • ควรเร่ง establish interim governance body ด้าน
Health IT โดยด่วน โดยภารกิจในช่วงแรกควรเน้นการ
จัดทาแผนแม่บทด้าน Health IT ของประเทศ ที่
สอดคล้องกับแผนการปฏิรูปประเทศด้านสาธารณสุข
• ควรผลักดันการจัดตั้ง National Data Clearing
House โดยเร็ว เพื่อให้มีหน่วยงานที่รับผิดชอบเรื่อง
การพัฒนามาตรฐานข้อมูลที่เข้าใจโจทย์ดีพอ
ข้อเสนอเพิ่มเติม
60. • ระยะยาว ควรพิจารณาเสนอจัดตั้ง “สานักงานสารสนเทศสุขภาพ
แห่งชาติ (สสสช.)” (National Health Information Office:
NHIO) เป็นองค์การมหาชนที่ออกโดย พรบ. (หรือจัดตั้ง “สานัก
สารสนเทศสุขภาพ” ภายใต้ NHPB) เพื่อให้มี Governance Body
ที่มีอานาจหน้าที่ครอบคลุมทั้ง Health System และมีทรัพยากร
ความเชี่ยวชาญ เพียงพอ เพื่อให้การจัดทาและขับเคลื่อนแผนแม่บท
และการพัฒนา eHealth components ในด้านต่างๆ เดินหน้าได้
อย่างยั่งยืน โดยการตัดสินใจที่มีส่วนร่วมและมีผลผูกพันทุกภาคส่วน
ภายใต้การทางานร่วมกันกับนักวิชาการด้านสารสนเทศสุขภาพ
ข้อเสนอเพิ่มเติม
67. “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)
68. Hype vs. Hope
Jeremy Kemp via http://en.wikipedia.org/wiki/Hype_cycle
http://www.gartner.com/technology/research/methodologies/hype-cycle.jsp
73. So What Exactly Is Smart Healthcare?
Image Source: http://cdn2.hubspot.net/hub/134568/file-1208368053-jpg/6-blind-men-hans.jpg
74. Why Aren’t We Talk About These Words?
http://hcca-act.blogspot.com/2011/07/reflections-on-patient-centred-care.html
75. The Goal of Health Care
The answer is already obvious...
“Health”
“Care”
76. • 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
81. 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
82. 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)
83. 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
87. • 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
• Human is good at pattern recognition, while
machine is good at logic & computations.
• Diagnosis is often achieved through
recognizing clinical patterns
• 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?
88. Standard view
▪ With uncertainties around new technology,
“scientific evidence counsels caution and
prudence.”
▪ Evidence & reason determine appropriate level
of caution
▪ If such systems improve care at acceptable
cost in time & money, there’s an obligation to
use it
▪ Follows evolving evidence and standards of
care
Goodman & Miller. Chapter 10: Ethics and Health Informatics: Users, Standards, and Outcomes.
In Shortliffe (3rd Edition).
Appropriate Use of Health IT
89. Standard view
▪ For computer-assisted clinical diagnosis CDS,
human cognitive processes are more suited to
complex task of diagnosis than machine, and
should not be overridden or trumped by
computers.
▪ When adequate CDS tools are developed, they
should be viewed and used as supplementary
and subservient to human clinical judgment
Goodman & Miller. Chapter 10: Ethics and Health Informatics: Users, Standards, and Outcomes.
In Shortliffe (3rd Edition).
Appropriate Use of Health IT
91. Standard view
▪ Practitioners have obligation to use tools
responsibly, through adequate training &
understanding the system’s abilities &
limitations
▪ Practitioners must not ignore their clinical
judgment reflexively when using CDS.
Goodman & Miller. Chapter 10: Ethics and Health Informatics: Users, Standards, and Outcomes.
In Shortliffe (3rd Edition).
Appropriate Use of Health IT
92. ▪ Health IT “should be used in clinical practice
only after appropriate evaluation of its efficacy
and the documentation that it performs its
intended task at an acceptable cost in time &
money”
▪ Qualified (licensed, trained & experienced)
health professionals as users
▪ Systems should be used to
augment/supplement, rather than replace or
supplant individuals’ decision making
▪ Adequate training
Goodman & Miller. Chapter 10: Ethics and Health Informatics: Users, Standards, and Outcomes.
In Shortliffe (3rd Edition).
Appropriate Use of Health IT
93. • A defense doctrine used in the U.S.
legal system (and some other countries)
which states that “a manufacturer of a
product has fulfilled his duty of care
when he provides all of the necessary
information to a ‘learned intermediary’
who then interacts with the consumer of
a product.” (Wikipedia)
• Primarily used by pharmaceutical &
medical device manufacturers in
defense of tort lawsuits.
Source: http://en.wikipedia.org/wiki/Learned_intermediary
Learned Intermediary Doctrine
94. • Because health IT developers can’t expect a
CDS advice (e.g., alerts & reminders) to be
100% appropriate for each individual patient,
clinical judgment is still necessary.
• Health IT developers & manufacturers are
protected from liabilities for poor/inappropriate
advices or for bad outcomes associated with
them, as long as there is a clinician using it that
can intervene
• What about software bugs (e.g. wrong dose
calculations)?
Learned Intermediary Doctrine