Fremtiden for AI i sundhedssektoren: Forbindelse af patientdata på tværs af behandlingsmiljøer til forbedring af forebyggende sundhedsydelser

I dag er hospitaler og sundhedssystemer ramt af en dilemma: leverandører har for meget data, men ikke nok data indsigt.

Sundhedsydelere og administrative medarbejdere er ofte belastet af den enorme mængde information, de skal håndtere. En undersøgelse fra 2022 af 3.000 praktiserende sygeplejersker og læger fandt, at 69% var overvældet af mængden af patientdata. Imidlertid går det anslåede 97% af denne data ikke brugt på grund af vanskeligheder med udtrækning og kontekstualisering. Trods potentialet for forbedret diagnose og behandling skaber disse hindringer, sammen med klinikerens begrænsede tid, barrierer for effektiv udnyttelse.

Med fortsat innovation i branchen implementerer flere organisationer avancerede teknologiske løsninger for at tackle denne vedvarende udfordring. I dag udnytter nogle hospitaler og sundhedssystemer AI til at styrke patient-sikkerheds-hændelses-analyse ved at strømline hændelses-rapportering og automatisere data-udtrækning. Denne automatisering er kun et eksempel på, hvordan leverandører maksimerer patientdata for at forbedre sundhedsydelser, og omdanner tidligere oversete oplysninger til handlebare indsigt.

Ud over dette eksempel anvendes AI-teknologi også i stigende grad til fjern-patient-overvågning (RPM) og wearables. Det muliggør hurtig behandling og integration af data, der udvikles fra disse enheder, som tidligere ofte var underudnyttet på grund af mangel på kontekst og vanskeligheder med at integrere det i behandlings-arbejdsprocessen. Fremadrettet har AI i sundhedssektoren potentialet til at samle og fortolke data på tværs af behandlingsmiljøer for at låse dybere indsigt op og muliggøre forebyggende patient-sundhedsydelser.

Problemet med separate behandlingsmiljøer

Enhver, der har set en ny leverandør, kender den kedelige proces med at skulle gentage sin medicinske historie igen og igen. Mangel på data-delning mellem behandlingsmiljøer kan have en betydelig indvirkning på sundhedsydelsernes kvalitet. Det kan føre til forsinkelser, afbrydelse af behandling og øgede chancer for misdiagnose og medicin-fejl. Disse problemer lægges også på leverandørernes administrative byrde og kan have en negativ indvirkning på, hvordan hospitalet eller sundhedssystemet fungerer.

Ifølge American College of Physicians er effektiv data-delning en af fire nøgle-principper for at forbedre koordinationen af sundhedsydelser og reducere fejl. At mindske system-begrænsningerne for at dele patientdata på en tidlig og handlebar måde giver sundhedsydelere mulighed for at opbygge en komplet og proaktiv behandlingsplan, der forbedrer sundheds-resultater. At prioritere samarbejdsevne mellem behandlingsmiljøer er nøgle til at forbedre arbejdskraftens effektivitet og give kvalitets-sundhedsydelser.

Forbedring af fjern-overvågnings-værktøjers rolle

Når patienter får deres vitale tegn målt under en konsultation, får leverandøren kun et lille glimt af det større billede. De fanger denne information i ét øjeblik i stedet for at overvåge den over tid. Målinger som hjertefrekvens, blod-ilt-mætning eller blodtryk kan være højere eller lavere end normalt på det tidspunkt, det måles. Uden viden om, hvordan disse målinger ændrer sig over tid, er det svært for en leverandør at kontekstualisere læsningerne. Men hvad nu, hvis læger kunne få adgang til hjemme-vitale tegn gennem data, der er indsamlet fra wearables som en fitness-tracker eller fjern-overvågnings-enhed? Hvad nu, hvis denne data kunne uploades automatisk og kobles til en patient-data-post og analyseres med AI’s hjælp?

Da hjemme-behandlings-programmer og RPM-brug bliver mere almindelige, har AI potentialet til at hjælpe med at forbinde og fortolke data fra ikke-akutte og akutte behandlingsmiljøer, og giver indsigt i nøgle-tendenser. Ved at løbende analysere og integrere data fra multiple kilder kan AI opdage og advare klinikerne om kritiske opdateringer i en patients tilstand. Dette giver en tidlig perspektiv, der – når det kombineres med samarbejdsevne og åben data-udveksling – kan sikre, at varsler når den rette person for hurtig og informeret handling.

Konsekvenserne af denne teknologi er langtrækkende, med potentialet til at påvirke enhver del af vores liv og fuldstændigt ændre, hvordan patient-sundhedsydelser håndteres. Denne kontinuerte, AI-understøttede data-udveksling kan ikke kun minimere den administrative byrde, men også fremme en mere proaktiv tilgang til sundhedsydelser, der er designet til at forudse patient-behov og -behandlinger, før tilstande forværres.

Overgang fra reaktiv til forebyggende sundhedsydelser

Da AI-værktøjer og deres anvendelser i sundhedssektoren udvikler sig yderligere, vil hospitaler og sundhedssystemer være nødt til at udforske værdien af at træffe strategiske beslutninger om at implementere lovende løsninger, der kan reducere den administrative byrde og have en positiv indvirkning på patient-sundhedsydelser.

Mange RPM- og AI-værktøjer er stadig i de tidlige udviklingsfaser, og forskning fortsætter med at undersøge resultaterne af implementering. Der er en lang vej frem til, at udnyttelse af AI til at forbinde data på tværs af behandlingsmiljøer bliver en fuld realitet for sundhedssektoren. Imidlertid ser fremtiden lovende ud. AI har potentialet til at facilitere overgangen for alle leverandører til at omdanne sundhedsydelser fra reaktive til forebyggende og proaktive tilgange. Ved at samle patientdata fra på tværs af behandlingsmiljøer kan AI gøre det lettere for leverandører at behandle hele personen i stedet for symptomet, og ultimativt muliggøre sikrere sundhedsydelser for alle.