医疗保健中的人工智能未来：连接跨医疗场景的患者数据以改善预防性护理

如今的医院和医疗系统面临着一个困境：提供者拥有太多的数据，但没有足够的数据见解。

医疗保健提供者和行政人员经常被他们必须管理的信息量所困扰。2022年对3000名执业护士和医生的调查发现，69%的人被患者数据的数量所淹没。然而，据估计，约97%的这些数据由于提取和上下文化困难而未被使用。尽管改善诊断和治疗的潜力存在，但这些障碍以及临床医生的有限时间，会阻碍数据的有效利用。

随着行业的不断创新，更多的组织正在实施先进的技术解决方案来解决这一持续的挑战。如今，一些医院和医疗系统正在利用人工智能来增强患者安全事件分析，通过简化事件报告和自动化数据提取。这一自动化只是提供者如何最大限度地利用患者数据来提高护理质量的例子之一，将以前被忽视的信息转化为可行的见解。

除此例子外，人工智能技术还越来越多地被应用于远程患者监测（RPM）工具和可穿戴设备。它使得这些设备发出的数据能够快速处理和集成，这些数据在过去经常被忽视，因为缺乏上下文和难以将其纳入护理工作流程。展望未来，医疗保健中的人工智能有潜力统一和解释跨医疗场景的数据，以解锁更深入的见解和实现预防性患者护理。

断裂的医疗场景的问题

每个见过新提供者的患者都熟悉着重复传递他们的医疗史的繁琐过程。医疗场景之间缺乏数据共享可能会对护理质量产生重大影响。它可能导致延迟、护理中断和误诊、用药错误的可能性增加。这些问题也会增加提供者的行政负担，并可能对医院或医疗系统的表现产生负面影响。

根据美国医师学院的说法，有效的数据共享是改善护理协调和减少错误的四个关键原则之一。减少系统限制以及时和可行地共享患者数据，使医疗保健提供者能够建立一个全面和积极的护理计划，以改善健康结果。优先考虑医疗场景之间的互操作性是提高工作效率和提供高质量护理的关键。

增强远程监测工具的作用

当患者在预约时进行生命体征检查时，提供者只获得了更大图景中的一瞥。他们仅在一刻捕获这些信息，而不是随着时间的推移进行监测。例如心率、血氧饱和度或血压等指标可能在测量时高于或低于正常值。如果医生可以通过可穿戴设备（如健身追踪器或远程监测设备）访问在家收集的生命体征数据怎么办？如果这些数据可以自动上传并映射到患者数据记录中，并在人工智能的帮助下进行分析怎么办？

随着在家护理计划和RPM使用变得更加普遍，人工智能有潜力帮助连接和解释来自非急性和急性护理场景的数据，提供对关键趋势的见解。通过持续分析和集成来自多个来源的数据，人工智能可以检测和提醒临床医生关于患者状况的关键更新。这提供了及时的视角——当与互操作性和开放数据交换结合时——可以确保警报到达正确的人，以便快速和明智地采取行动。

这种技术的影响是深远的，可能会影响我们生活的每个方面，并完全改变患者护理的管理方式。这种持续的、人工智能支持的数据交换不仅可以最小化行政负担，还可以培养一种更积极的护理方法，旨在预测患者的需求和治疗方法，在病情恶化之前。

从反应性护理转向预防性护理

随着人工智能工具及其在医疗保健中的用例继续扩展，医院和医疗系统将需要探索实施有前途的解决方案的价值，这些解决方案可以减少行政负担，同时对患者护理产生积极和有意义的影响。

许多RPM和人工智能工具仍处于开发的早期阶段，研究继续调查实施的结果。在人工智能连接医疗场景的数据成为医疗保健行业的现实之前，还有很长的路要走。然而，未来看起来很有希望。人工智能有潜力促进所有提供者的护理转变，从反应性到预防性和积极的方法。通过汇集来自各个医疗场景的患者数据，人工智能可以使提供者更容易治疗整个患者，而不是症状，最终为所有人提供更安全的护理。