Будущее ИИ в здравоохранении: соединение данных пациентов из разных медицинских учреждений для улучшения профилактической помощи

Сегодня больницы и системы здравоохранения сталкиваются с дилеммой: у поставщиков медицинских услуг слишком много данных, но не достаточно информации.

Поставщики медицинских услуг и административный персонал часто перегружены огромным количеством информации, которую они должны управлять. Опрос 2022 года среди 3000 практикующих медсестер и врачей показал, что 69% были перегружены объемом данных пациентов. Однако, по оценкам, 97% этих данных не используются из-за трудностей с извлечением и контекстуализацией. Несмотря на потенциал для улучшения диагностики и лечения, эти препятствия, а также ограниченное время клиницистов, создают барьеры для эффективного использования.

С продолжением инноваций в отрасли все больше организаций внедряют передовые технологические решения для решения этой постоянной проблемы. Сегодня некоторые больницы и системы здравоохранения используют ИИ для улучшения анализа событий, связанных с безопасностью пациентов, путем оптимизации отчетности о происшествиях и автоматизации извлечения данных. Эта автоматизация является лишь одним примером того, как поставщики медицинских услуг максимально используют данные пациентов для улучшения качества ухода, превращая ранее упущенную информацию в действенные идеи.

За пределами этого примера технология ИИ все чаще применяется в средствах удаленного мониторинга пациентов (РПМ) и носимых устройствах. Она позволяет быстро обрабатывать и интегрировать данные, поступающие от этих устройств, которые ранее часто не использовались из-за отсутствия контекста и трудностей с включением их в процесс ухода. В перспективе ИИ в здравоохранении имеет потенциал объединить и интерпретировать данные из разных медицинских учреждений, чтобы открыть более глубокие идеи и обеспечить профилактическую помощь пациентам.

Проблема с разрозненными медицинскими учреждениями

Каждый, кто обращался к новому поставщику медицинских услуг, знаком с утомительным процессом повторного рассказа своей медицинской истории. Отсутствие обмена данными между медицинскими учреждениями может существенно повлиять на качество ухода. Это может привести к задержкам, срывам в уходе и увеличению шансов на неправильный диагноз и ошибки в лечении. Эти проблемы также увеличивают административную нагрузку на поставщиков медицинских услуг и могут негативно повлиять на эффективность работы больницы или системы здравоохранения.

Согласно Американскому колледжу врачей, эффективный обмен данными является одним из четырех ключевых принципов улучшения координации ухода и снижения ошибок. Сокращение ограничений системы для обмена данными пациентов в своевременном и действенном порядке позволяет поставщикам медицинских услуг создать комплексный и активный план ухода, улучшающий результаты здоровья. Приоритизация взаимодействия между медицинскими учреждениями является ключом к повышению эффективности рабочей силы и обеспечению качества ухода.

Расширение роли средств удаленного мониторинга

Когда у пациентов берутся жизненно важные показатели во время посещения, поставщик медицинских услуг получает только небольшой взгляд на более широкую картину. Они фиксируют эту информацию в один момент, а не отслеживают ее во времени. Показатели, такие как частота сердечных сокращений, насыщение крови кислородом или артериальное давление, могут быть выше или ниже нормы в момент их измерения. Без знания того, как эти показатели меняются в течение дня, поставщику медицинских услуг трудно контекстуализировать показания. Но что, если врачи могли бы получить доступ к домашним показателям через данные, собранные с помощью носимых устройств, таких как фитнес-трекер или устройство удаленного мониторинга? Что, если эти данные могли бы быть автоматически загружены и сопоставлены с записью пациента и проанализированы с помощью ИИ?

По мере того, как программы домашнего ухода и использование РПМ становятся более распространенными, ИИ имеет потенциал помочь в соединении и интерпретации данных из неострых и острых медицинских учреждений, предоставляя идеи о ключевых тенденциях. Постоянно анализируя и интегрируя данные из нескольких источников, ИИ может обнаружить и предупредить клиницистов о критических обновлениях в состоянии пациента. Это обеспечивает своевременную перспективу, которая, в сочетании с взаимодействием и открытым обменом данными, может гарантировать, что предупреждения доходят до нужного человека для быстрого и обоснованного действия.

Последствия этой технологии далеко идущие, с потенциалом повлиять на каждую область 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 активному подходу к уходу, предназначенному для предвидения потребностей и лечения пациентов до того, как их состояние ухудшится.

Переход от реактивного к профилактическому уходу

По мере того, как инструменты ИИ и их применения в здравоохранении продолжают расширяться, больницы и системы здравоохранения будут нуждаться в изучении ценности принятия стратегических решений о внедрении перспективных решений, которые сократят административную нагрузку и окажут положительное влияние на уход за пациентами.

Многие инструменты РПМ и ИИ еще находятся на ранних стадиях разработки, и исследования продолжают изучать результаты их внедрения. Еще долгий путь впереди, прежде чем использование ИИ для соединения данных из разных медицинских учреждений станет полной реальностью для отрасли здравоохранения. Однако будущее выглядит перспективным. ИИ имеет потенциал облегчить переход для всех поставщиков медицинских услуг к трансформации доставки ухода от реактивного к профилактическому и активному подходу. Объединяя данные пациентов из разных медицинских учреждений, ИИ может сделать более легким для поставщиков медицинских услуг лечение целостного человека, а не только симптома, в конечном итоге обеспечивая более безопасный уход для всех.