Przyszłość sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia: łączenie danych pacjentów w różnych środowiskach opieki w celu poprawy profilaktycznej opieki

Dzisiejsze szpitale i systemy opieki zdrowotnej są dotknięte paradoksem: dostawcy mają zbyt wiele danych, ale nie mają wystarczającej ilości wglądu w te dane.

Pracownicy ochrony zdrowia i personel administracyjny są często obciążeni ogromną ilością informacji, które muszą zarządzać. Badanie przeprowadzone w 2022 roku na grupie 3000 praktykujących pielęgniarek i lekarzy wykazało, że 69% z nich było przytłoczonych ilością danych pacjentów. Jednak szacuje się, że około 97% tych danych nie jest wykorzystywane z powodu trudności z ekstrakcją i kontekstualizacją. Pomimo potencjału poprawy diagnozy i leczenia, te przeszkody, w połączeniu z ograniczonym czasem klinicystów, tworzą bariery dla efektywnego wykorzystania.

Wraz z kontynuacją innowacji w branży, coraz więcej organizacji wdraża zaawansowane rozwiązania technologiczne, aby rozwiązać ten ciągły problem. Dziś niektóre szpitale i systemy opieki zdrowotnej wykorzystują sztuczną inteligencję do uzupełnienia analizy zdarzeń związanych z bezpieczeństwem pacjentów, poprzez uproszczenie raportowania incydentów i automatyzację ekstrakcji danych. Ta automatyzacja jest tylko jednym przykładem tego, jak dostawcy maksymalizują dane pacjentów, aby poprawić jakość opieki, zmieniając wcześniej pomijane informacje w działające spostrzeżenia.

Poza tym przykładem, technologia sztucznej inteligencji jest coraz częściej stosowana w narzędziach do monitorowania pacjentów na odległość (RPM) i noszących urządzeniach. Umożliwia szybkie przetwarzanie i integrację danych emitowanych przez te urządzenia, które w przeszłości były często niewykorzystywane z powodu braku kontekstu i trudności włączenia ich do procesu opieki. Spójrzając w przyszłość, sztuczna inteligencja w ochronie zdrowia ma potencjał, aby ujednolicić i zinterpretować dane w różnych środowiskach opieki, aby odblokować głębsze spostrzeżenia i umożliwić profilaktyczną opiekę nad pacjentami.

Problem ze środowiskami opieki, które nie są połączone

Każdy, kto widział nowego dostawcę, jest zaznajomiony z nużącym procesem ponownego przekazywania swojej historii medycznej. Brak udostępniania danych między środowiskami opieki może mieć znaczący wpływ na jakość opieki. Może prowadzić do opóźnień, zakłóceń w opiece i zwiększonego ryzyka błędnej diagnozy i błędów w leczeniu. Te problemy dodatkowo nakładają się na administracyjne obciążenie dostawców i mogą negatywnie wpłynąć na sposób, w jaki szpital lub system opieki zdrowotnej funkcjonuje.

Zgodnie z Amerykańskim Kolegium Lekarzy, skuteczne udostępnianie danych jest jednym z czterech kluczowych zasad poprawy koordynacji opieki i redukcji błędów. Zmniejszanie ograniczeń systemowych w udostępnianiu danych pacjentów w sposób terminowy i działający pozwala dostawcom ochrony zdrowia na stworzenie kompleksowego i proaktywnego planu opieki, który poprawia wyniki zdrowotne. Priorytet udostępniania danych między środowiskami opieki jest kluczem do zwiększenia efektywności siły roboczej i zapewnienia jakości opieki.

Wzmacnianie roli narzędzi do monitorowania na odległość

Kiedy pacjenci mają pobierane parametry życiowe podczas wizyty, dostawca otrzymuje tylko krótki wgląd w większy obraz. Parametry takie jak tętno, nasycenie tlenem we krwi lub ciśnienie krwi mogą być wyższe lub niższe niż normalnie w momencie ich pobierania. Bez wiedzy o tym, jak te parametry zmieniają się w ciągu dnia, trudno jest dostawcy zkontekstualizować odczyty. Ale co, jeśli lekarze mogliby uzyskać dostęp do danych z domu pacjenta za pomocą danych zebranych z noszących urządzeń, takich jak tracker fitness lub urządzenie do monitorowania na odległość? Co, jeśli te dane mogłyby być automatycznie przesyłane i mapowane do rekordu pacjenta i analizowane z pomocą sztucznej inteligencji?

Wraz ze wzrostem popularności programów opieki w domu i wykorzystaniem RPM, sztuczna inteligencja ma potencjał, aby pomóc w połączeniu i interpretacji danych z nieostrej i ostrej opieki, dostarczając spostrzeżenia na temat kluczowych trendów. Poprzez ciągłą analizę i integrację danych z wielu źródeł, sztuczna inteligencja może wykryć i powiadomić klinicystów o krytycznych aktualizacjach stanu pacjenta. Zapewnia to terminowy wgląd, który – w połączeniu z interoperacyjnością i otwartą wymianą danych – może zagwarantować, że alarmy trafiają do odpowiedniej osoby w celu szybkiej i świadomej reakcji.

Konsekwencje tej technologii są daleko idące, z potencjałem wpływu na każdy aspekt naszego życia i całkowitej zmiany w sposobie zarządzania opieką nad pacjentami. Ten ciągły, wspierany przez sztuczną inteligencję, exchange danych mógłby nie tylko zminimalizować administracyjne obciążenie, ale również wspierać bardziej proaktywny podejście do opieki, zaprojektowanej w celu przewidzenia potrzeb i leczenia pacjentów, zanim ich stan zdrowia się pogorszy.

Przechodzenie od opieki reaktywnej do profilaktycznej

Wraz z kontynuacją rozwoju narzędzi sztucznej inteligencji i ich zastosowań w ochronie zdrowia, szpitale i systemy opieki zdrowotnej będą musiały zbadać wartość podejmowania strategicznych decyzji o wdrożeniu obiecujących rozwiązań, które zmniejszą administracyjne obciążenie, a jednocześnie będą miały znaczący, pozytywny wpływ na opiekę nad pacjentami.

Wiele narzędzi RPM i AI jest nadal w wczesnych stadiach rozwoju, a badania nadal prowadzone są w celu zbadania wyników ich wdrożenia. Jest jeszcze długa droga przed tym, zanim wykorzystanie sztucznej inteligencji do łączenia danych w różnych środowiskach opieki stanie się pełną rzeczywistością dla branży ochrony zdrowia. Jednak przyszłość wygląda obiecująco. Sztuczna inteligencja ma potencjał, aby ułatwić przesunięcie dla wszystkich dostawców, aby przekształcić dostarczanie opieki z reaktywnej na profilaktyczną i proaktywną. Poprzez scalenie danych pacjentów z różnych środowisk opieki, sztuczna inteligencja mogłaby ułatwić dostawcom leczenie całego pacjenta, a nie tylko objawu, ostatecznie umożliwiając bezpieczniejszą opiekę dla wszystkich.