Fremtiden for AI i helsevesenet: Koble pasientdata på tvers av omsorgsinnstillinger for å forbedre forebyggende omsorg

I dag er sykehus og helsevesen plaget av en gåte: leverandører har for mye data, men ikke nok data innsikt.

Helsepersonell og administrative ansatte er ofte belastet av mengden informasjon de må håndtere. En undersøkelse fra 2022 blant 3 000 praktiserende sykepleiere og leger fant at 69 % var overveldet av mengden pasientdata. Imidlertid går det anslås at 97 % av denne dataen ikke blir brukt på grunn av vanskeligheter med uttrekk og kontekstualisering. Til tross for potensialet for bedre diagnose og behandling, skaper disse hindrene, sammen med klinikerens begrensede tid, barrierer for effektiv utnyttelse.

Med fortsatt innovasjon i bransjen, implementerer flere organisasjoner avanserte teknologiske løsninger for å møte denne pågående utfordringen. I dag bruker noen sykehus og helsevesen AI til å støtte pasientsikkerhetsanalyse ved å strømlinjeforme hendelsesrapportering og automatisere datauttrekk. Denne automatiseringen er bare ett eksempel på hvordan leverandører maksimerer pasientdata for å forbedre kvaliteten på omsorgen, og omdanner tidligere oversette informasjon til handlebare innsikter.

Forbi dette eksempelet, brukes AI-teknologi også i økende grad til fjernovervåking av pasienter (RPM) og wearables. Dette muliggjør rask prosessering og integrering av data fra disse enhetene, som tidligere ofte ble underutnyttet på grunn av manglende kontekst og vanskeligheter med å inkorporere dem i omsorgsprosessen. Fremover har AI i helsevesenet potensialet til å samordne og tolke data på tvers av omsorgsinnstillinger for å låse opp dypere innsikter og muliggjøre forebyggende pasientomsorg.

Problemet med splittede omsorgsinnstillinger

Alle som har sett en ny leverandør, kjenner den kjedelige prosessen med å måtte fortelle sin medisinske historie igjen. Mangel på dataoverføring mellom omsorgsinnstillinger kan ha en betydelig innvirkning på kvaliteten på omsorgen. Dette kan føre til forsinkelser, forstyrrelser i omsorgen og økte sjanser for feildiagnose og medikamentfeil. Disse problemene legger også til leverandørenes administrative byrde og kan negativt påvirke hvordan sykehuset eller helsevesenet fungerer.

Ifølge American College of Physicians, er effektiv dataoverføring ett av fire nøkkelprinsipper for å forbedre omsorgskoordinering og redusere feil. Å redusere systembegrensninger for å dele pasientdata på en måte som er både tidsriktig og handlebar, tillater helsepersonell å bygge en komprehensiv og proaktiv omsorgsplan som forbedrer helseutfall. Å prioritere samarbeid mellom omsorgsinnstillinger er nøkkel til å forbedre arbeidsstyrkeffektiviteten og tilby kvalitetsomsorg.

Å forbedre rollen til fjernovervåkingsverktøy

Når pasienter får vitale tegn tatt under en time, får leverandøren bare et lite glimt inn i det større bildet. De fanger denne informasjonen i ett øyeblikk, i stedet for å overvåke over tid. Mål som hjerteRate, blodoksygensaturering eller blodtrykk kan være høyere eller lavere enn normalt når de måles. Uten kunnskap om hvordan disse målene endrer seg over tid, er det vanskelig for en leverandør å kontekstualisere målingene. Men hva hvis leger kunne få tilgang til hjemmevitaler gjennom data samlet inn fra wearables som en fitnesstracker eller fjernovervåkingsenhet? Hva hvis denne dataen kunne automatisk lastes opp og kartlegges til en pasientdatamelding og analyseres med hjelp av AI?

Som hjemmeomsorgsprogrammer og RPM-bruk blir mer vanlig, har AI potensialet til å assistere med å koble og tolke data fra ikke-akutte og akutte omsorgsinnstillinger, og gi innsikt i nøkkel-trender. Ved å kontinuerlig analysere og integrere data fra multiple kilder, kan AI oppdage og varsle helsepersonell om kritiske oppdateringer i en pasients tilstand. Dette gir en tidsriktig perspektiv som – når det kombineres med samarbeid og åpen datautveksling – kan sikre at varsler når de riktige personene for rask og informert handling.

Konsekvensene av denne teknologien er langt nående, med potensialet til å påvirke hver eneste del av våre liv og endre måten pasientomsorg håndteres på. Denne kontinuerlige, AI-støttede datautvekslingen kan ikke bare minimere den administrative byrden, men også fremme en mer proaktiv tilnærming til omsorgen, designet til å forutsi pasientbehov og behandlinger før tilstandene forverres.

Å gå fra reaktiv til forebyggende omsorg

Ettersom AI-verktøy og deres bruksområder i helsevesenet fortsetter å utvide seg, vil sykehus og helsevesen måtte utforske verdien av å ta strategiske beslutninger om å implementere løsninger som kan reducere den administrative byrden og samtidig ha en meningfull og positiv innvirkning på pasientomsorgen.

Mange RPM- og AI-verktøy er fortsatt i de tidlige utviklingsstadiene, og forskning fortsetter å undersøke resultater av implementering. Det er en lang vei å gå før bruk av AI til å koble data på tvers av omsorgsinnstillinger blir en full realitet for helsevesenet. Likevel ser fremtiden lovende ut. AI har potensialet til å fasilitere skiftet for alle leverandører til å transformere omsorgsleveringen fra reaktiv til en forebyggende og proaktiv tilnærming. Ved å samordne pasientdata fra på tvers av omsorgsinnstillinger, kan AI gjøre det enklere for leverandører å behandle hele personen, i stedet for bare symptomet, og til slutt muliggjøre tryggere omsorg for alle.