医疗保健中的 AI 未来：连接跨医疗环境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难题：提供者拥有太多的数据，但没有足够的数据洞察。

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压倒。2022 年的一项调查发现，69% 的 3000 名执业护士和医生感到被患者数据的数量所压倒。然而，估计有 97% 的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，然而这些障碍以及临床医生的时间有限，造成了利用数据的效率障碍。

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 AI 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。这只是一个例子，展示了提供者如何最大限度地利用患者数据来提高护理质量，将以前被忽视的信息转化为可行的洞察。

除了这个例子之外，AI 技术也越来越多地被应用于远程患者监测（RPM）工具和可穿戴设备。它使得快速处理和集成这些设备发出的数据成为可能，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，AI 在医疗保健领域有可能统一和解释跨医疗环境的数据，以解锁更深入的洞察和实现预防性患者护理。

分散的医疗环境问题

每个见过新提供者的患者都熟悉这样一个枯燥的过程：不得不再次传达他们的医疗史。医疗环境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、药物错误的可能性增加。这些问题还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。

根据美国内科医师学院的说法，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。减少系统限制以便及时和有针对性地共享患者数据，使医疗保健提供者能够制定一个全面和积极的护理计划，以改善健康结果。优先考虑医疗环境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，提供者只能窥见更大画面的一个小部分。他们在一个时刻捕捉这些信息，而不是随着时间的推移进行监测。例如心率、血氧饱和度或血压可能在检查时高于或低于正常值。如果没有这些指标在一天中变化的知识，提供者很难对这些读数进行上下文化。但是，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）收集的数据访问患者在家中的生命体征怎么办？如果这些数据可以自动上传和映射到患者数据记录，并在 AI 的帮助下进行分析呢？

随着居家护理计划和远程患者监测的使用变得更加普遍，AI 有可能帮助连接和解释来自非急性和急性护理环境的数据，提供对关键趋势的洞察。通过不断分析和集成来自多个来源的数据，AI 可以检测和提醒临床医生关于患者病情的关键更新。这提供了及时的视角，当与互操作性和开放数据交换相结合时，可以确保警报能够快速、明智地采取行动。

这种技术的影响是深远的，可能影响我们生活的每个方面，并完全改变患者护理的方式。这种持续的、由 AI 支持的数据交换不仅可以减少行政负担，还可以促进一种更积极的护理方法，旨在预测和满足患者的需求和治疗之前，病情恶化。

从反应性护理转向预防性护理

随着 AI 工具和其在医疗保健领域的用例的不断扩展，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的影响。

许多远程患者监测和 AI 工具仍处于开发和研究的早期阶段，研究继续探索实施的结果。距离医疗保健行业完全利用 AI 连接跨医疗环境的数据还有一段漫长的路要走。然而，未来看起来很有希望。AI 有可能促进所有提供者的护理交付方式从反应性转变为预防性和积极的方法。通过汇集来自各个医疗环境的患者数据，AI 可以使提供者更容易治疗整个患者，而不是仅仅治疗症状，最终使所有患者都能获得更安全的护理。