Будущее ИИ в здравоохранении: объединение данных пациентов в различных медицинских учреждениях для улучшения профилактической помощи

Современные больницы и системы здравоохранения сталкиваются с проблемой: у поставщиков услуг слишком много данных, но недостаточно их размышления.

Медицинские работники и административный персонал часто обременены огромным объемом информации, с которой им приходится работать. 2022 обследования из 3,000 практикующих медсестер и врачей обнаружили, что 69% были перегружены объемом данных о пациентах. Однако, по оценкам, 97%. Эти данные остаются неиспользованными из-за сложностей с их извлечением и контекстуализацией. Несмотря на потенциал для улучшения диагностики и лечения, эти препятствия, наряду с ограниченностью времени врачей, создают препятствия для эффективного использования данных.

С постоянными инновациями в отрасли все больше организаций внедряют передовые технологические решения для решения этой постоянной проблемы. Сегодня некоторые больницы и системы здравоохранения Использование ИИ для улучшения анализа событий, связанных с безопасностью пациентов за счет оптимизации отчетности об инцидентах и ​​автоматизации извлечения данных. Эта автоматизация — лишь один пример того, как поставщики услуг максимально используют данные пациентов для повышения качества обслуживания, превращая ранее упущенную информацию в действенные идеи.

Помимо этого примера, технология ИИ также все чаще применяется в инструментах удаленного мониторинга пациентов (RPM) и носимых устройствах. Она обеспечивает быструю обработку и интеграцию данных, полученных с этих устройств, которые в прошлом часто недоиспользовались из-за отсутствия контекста и сложности включения их в рабочий процесс ухода. Заглядывая вперед, ИИ в здравоохранении имеет потенциал для объединения и интерпретации данных в различных условиях ухода, чтобы раскрыть более глубокие знания и обеспечить профилактический уход за пациентами.

Проблема разрозненных условий ухода

Каждый, кто обращался к новому поставщику услуг, знаком с утомительным процессом повторной передачи истории болезни. Отсутствие обмена данными между учреждениями здравоохранения может существенно повлиять на качество лечения. Это может привести к задержкам, сбоям в лечении и повышению вероятности неправильной диагностики и ошибок в приеме лекарств. Эти проблемы также увеличивают административную нагрузку на поставщиков услуг и могут негативно повлиять на работу больницы или системы здравоохранения.

По данным Американской коллегии врачей, эффективный обмен данными является одним из четыре ключевых принципа для улучшения координации ухода и сокращения ошибок. Уменьшение системных ограничений для обмена данными пациентов своевременно и действенно позволяет поставщикам медицинских услуг разрабатывать комплексный и проактивный план ухода, который улучшает результаты лечения. Приоритет взаимодействия между учреждениями ухода является ключом к повышению эффективности рабочей силы и предоставлению качественной помощи.

Повышение роли инструментов удаленного мониторинга

Когда у пациентов измеряют жизненные показатели на приеме, поставщик услуг получает лишь малую часть общей картины. Они фиксируют эту информацию в один момент, а не отслеживают ее в течение времени. Такие показатели, как частота сердечных сокращений, насыщение крови кислородом или артериальное давление, могут быть выше или ниже нормы в момент измерения. Не зная, как эти показатели меняются в течение дня, поставщику услуг сложно контекстуализировать показания. Но что, если бы врачи могли получать доступ к жизненным показателям дома с помощью данных, собранных с носимых устройств, таких как фитнес-трекер или устройство удаленного мониторинга? Что, если бы эти данные можно было автоматически загружать и сопоставлять с записью данных пациента и анализировать с помощью ИИ?

Поскольку программы ухода на дому и использование RPM становятся все более распространенными, ИИ может помочь в подключении и интерпретации данных из неострой и острой медицинской помощи, предоставляя информацию о ключевых тенденциях. Постоянно анализируя и интегрируя данные из нескольких источников, ИИ может обнаруживать и оповещать врачей о критических обновлениях состояния пациента. Это обеспечивает своевременную перспективу, которая — в сочетании с совместимостью и открытым обменом данными — может гарантировать, что оповещения будут доставлены нужному человеку для быстрых и обоснованных действий.

Последствия этой технологии далеко идущие, они могут повлиять на все сферы нашей жизни и полностью изменить способ управления уходом за пациентами. Этот непрерывный обмен данными, поддерживаемый ИИ, может не только минимизировать административную нагрузку, но и способствовать более проактивному подходу к уходу, призванному предвидеть потребности и лечение пациентов до ухудшения состояния.

Переход от реактивной к профилактической помощи

Как инструменты ИИ и варианты их использования в здравоохранении продолжать расширятьсяБольницам и системам здравоохранения необходимо будет изучить ценность принятия стратегических решений для внедрения перспективных решений, которые позволят сократить административную нагрузку, а также окажут значимое и положительное влияние на уход за пациентами.

Многие инструменты RPM и ИИ всё ещё находятся на ранних стадиях разработки, и исследования продолжают изучать результаты их внедрения. Предстоит долгий путь, прежде чем использование ИИ для объединения данных в различных учреждениях здравоохранения станет полноценной реальностью. Тем не менее, будущее выглядит многообещающим. ИИ может способствовать переходу всех поставщиков медицинских услуг от реактивного к профилактическому и проактивному подходу. Объединяя данные пациентов из различных учреждений, ИИ может упростить для поставщиков медицинских услуг комплексное лечение, а не только отдельных симптомов, что в конечном итоге обеспечит более безопасную медицинскую помощь для всех.