Майбутнє штучного інтелекту в охороні здоров’я: з’єднання даних пацієнтів у різних умовах надання медичної допомоги для покращення профілактичної допомоги

Сучасні лікарні та системи охорони здоров’я стикаються з проблемою: надлишок даних, але не достатньо даних, що дають можливість отримувати висновки.

Працівники охорони здоров’я та адміністративний персонал часто стикаються з величезною кількістю інформації, яку вони повинні керувати. Опитування 2022 року серед 3000 практикуючих лікарів та медсестер показало, що 69% були перевантажені об’ємом даних пацієнтів. Однак, як оцінюється, близько 97% цих даних не використовуються через труднощі з витяганням та контекстуалізацією. Незважаючи на потенціал для покращення діагностики та лікування, ці перешкоди, разом із обмеженим часом лікарів, створюють бар’єри для ефективного використання.

З продовжуючою інновацією в галузі, все більше організацій впроваджують передові технологічні рішення для вирішення цієї постійної проблеми. Сьогодні деякі лікарні та системи охорони здоров’я використовують штучний інтелект для посилення аналізу безпеки пацієнтів шляхом оптимізації звітності про інциденти та автоматизації витягання даних. Ця автоматизація є лише одним прикладом того, як постачальники медичних послуг максимізують дані пацієнтів для покращення якості медичної допомоги, перетворюючи раніше не використані дані на дієві висновки.

Поза цим прикладом, технологія штучного інтелекту також все частіше застосовується до інструментів дистанційного моніторингу пацієнтів (RPM) та носимих пристроїв. Це дозволяє швидко обробляти та інтегрувати дані, які раніше часто не використовувалися через відсутність контексту та труднощі з включенням їх до процесу надання медичної допомоги. Оглядаючи майбутнє, штучний інтелект в охороні здоров’я має потенціал об’єднати та інтерпретувати дані в різних умовах надання медичної допомоги для розблокування глибших висновків та забезпечення профілактичної допомоги пацієнтам.

Проблема з роз’єднаними умовами надання медичної допомоги

Кожна людина, яка бачила нового лікаря, знайома з трудомістким процесом повторного розповіді про свою медичну історію. Відсутність обміну даними між умовами надання медичної допомоги може мати значний вплив на якість медичної допомоги. Це може привести до затримок, переривання у медичній допомозі та підвищення ризику неправильної діагностики та помилок у лікуванні. Ці питання також збільшують адміністративне навантаження на постачальників медичних послуг та можуть негативно вплинути на роботу лікарні чи системи охорони здоров’я.

За даними Американського коледжу лікарів, ефективний обмін даними є одним із чотирьох ключових принципів покращення координації медичної допомоги та зменшення кількості помилок. Зниження системних обмежень для обміну даними пацієнтів у своєчасному та дієвому порядку дозволяє постачальникам медичних послуг створити комплексний та проактивний план медичної допомоги, який покращує результати охорони здоров’я. Приоритетність взаємодії між умовами надання медичної допомоги є ключем до підвищення ефективності праці та забезпечення високої якості медичної допомоги.

Посилення ролі інструментів дистанційного моніторингу

Коли пацієнти проходять обстеження, лікар отримує лише маленький погляд на більшу картину. Він фіксує цю інформацію в одному моменті, а не спостерігає за нею протягом часу. Показники, такі як частота серцевих скорочень, насичення крові киснем або артеріальний тиск, можуть бути вищими або нижчими за норму в момент їх реєстрації. Без знання того, як ці показники змінюються протягом дня, лікареві складно інтерпретувати ці дані. Але що, якщо лікарі могли б отримувати доступ до даних про стан пацієнтів вдома через дані, зібрані носимими пристроями, такими як фітнес-трекер або пристрій дистанційного моніторингу? Що, якщо ці дані могли б бути автоматично завантажені та відображені в медичній картці пацієнта та проаналізовані за допомогою штучного інтелекту?

З ростом популярності програм дистанційного моніторингу та використання інструментів RPM штучний інтелект має потенціал допомогти у з’єднанні та інтерпретації даних з різних умов надання медичної допомоги, забезпечуючи висновки щодо ключових тенденцій. Постійно аналізуючи та інтегруючи дані з різних джерел, штучний інтелект може виявляти та повідомляти лікарям про критичні оновлення стану пацієнта. Це забезпечує своєчасну перспективу, яка, у поєднанні з взаємодією та відкритим обміном даними, може гарантувати, що повідомлення будуть надіслані правильній особі для швидкої та інформованої дії.

Вплив цієї технології може бути далекосяжним, з потенціалом вплинути на кожну сферу нашого життя та повністю змінити спосіб організації медичної допомоги. Цей безперервний обмін даними, підтримуваний штучним інтелектом, може не тільки зменшити адміністративне навантаження, але й сприяти більш проактивному підходу до медичної допомоги, який передбачає потреби пацієнтів та лікування до того, як стан пацієнта погіршиться.

Перехід від реактивної до профілактичної медичної допомоги

З продовжуючим розширенням інструментів штучного інтелекту та їх застосуванням в охороні здоров’я лікарні та системи охорони здоров’я будуть потребувати дослідження цінності стратегічних рішень щодо впровадження перспективних рішень, які зменшать адміністративне навантаження та позитивно вплиють на медичну допомогу.

Багато інструментів RPM та штучного інтелекту ще знаходяться на ранній стадії розробки, і дослідження продовжують вивчати результати їх впровадження. Є довгий шлях вперед, перш ніж використання штучного інтелекту для з’єднання даних у різних умовах надання медичної допомоги стане повністю реалізованим для галузі охорони здоров’я. Однак майбутнє виглядає перспективним. Штучний інтелект має потенціал сприяти переходу всіх постачальників медичної допомоги до трансформації медичної допомоги з реактивної на профілактичну та проактивну. З’єднуючи дані пацієнтів з різних умов надання медичної допомоги, штучний інтелект може полегшити лікування всього пацієнта, а не лише симптомів, в кінцевому підсумку забезпечуючи безпечнішу медичну допомогу для всіх.