見逃されたサインのせいで、誰かが傷つくことがあってはならない。
Chronemeは、診療記録に残る変化を時系列で結びつけ、次の受診を待たずにケアチームに伝えます。
私たちが Chroneme を始めた理由
私たちの大切な人たちは、医療過誤、医療へのアクセスの悪さ、治療の遅れによって、健康を、そして命を失いました。医療が遅れて届くことの代償を、私たちは知っています。
私たちは二人ともそれを経験しました。そして、出会うほとんどの人が同じような話を持っています。兆候はそこにありました。それなのに、誰もそれを間に合ううちに結びつけられなかったのです。
学習の部分は、その人のケアが残したすべてを読み取ります。検査結果、診療記録、処方、メッセージ、自宅での測定値を、あらゆる病院や診療所から集め、時間の流れに沿って一つに並べます。論理の部分は、こうした学習モデルが見つけたものを、公表されたガイダンスから書き起こしたエビデンスに基づくルールと一歩ずつ照らし合わせます。だからこそ、すべての結論がその理由と出典を示します。
この二つが合わさることで、一回の受診や一つの診療科では見えないものがつながります。糖尿病の新たな診断、わずかな体重減少、そして背中の痛み。数か月の間隔をあけて三つの異なる記録に散らばったそれらが、合わせると今すぐ調べるべきがんを示すことがあります。Chroneme は気づき、理由を示し、その後の対応まで進めます。
Zohaib Akhtar と Adam Wolfe
仕組み
測定値
検査結果、診療メモ、自宅での測定値を、それぞれの出典とともに記録します。
推移
観察結果を時系列に並べ、受診と受診の間の変化を見えるようにします。
根拠
見つかった傾向を公表済みの診療ガイドラインに照らして確認し、判断の根拠となる記録を示します。
Chronemeは、診療記録に残る変化を時系列で結びつけ、次の受診を待たずにケアチームに伝えます。
Chronemeが次の対応に向けて準備します。実際の対応は診療を担う医療者が決めます。

