Сегодня больницы и системы здравоохранения сталкиваются с проблемой: у поставщиков медицинских услуг слишком много данных, но недостаточно информации для их анализа.
Медицинские работники и административный персонал часто перегружены объёмом информации, с которой им приходится работать. Опрос 3000 практикующих медсестёр и врачей в 2022 году показал, что 69% из них были перегружены объёмом данных о пациентах. Однако примерно 97% этих данных не используются из-за трудностей с их извлечением и интерпретацией в контексте. Несмотря на потенциал для улучшения диагностики и лечения, эти препятствия, а также ограниченное время у клиницистов создают барьеры для эффективного использования данных.
Благодаря постоянным инновациям в отрасли, всё больше организаций внедряют передовые технологические решения для решения этой постоянной проблемы. Сегодня некоторые больницы и системы здравоохранения используют искусственный интеллект (ИИ) для повышения безопасности пациентов путём оптимизации отчётности об инцидентах и автоматизации извлечения данных. Эта автоматизация — лишь один пример того, как поставщики медицинских услуг максимально эффективно используют данные пациентов для повышения качества помощи, превращая ранее игнорируемую информацию в практические сведения.
Помимо этого, технологии ИИ также всё чаще применяются в инструментах удалённого мониторинга пациентов (RPM) и носимых устройствах. Они позволяют быстро обрабатывать и интегрировать данные, поступающие с этих устройств, которые в прошлом часто не использовались из-за отсутствия контекста и трудностей с включением их в рабочий процесс оказания помощи.
В будущем ИИ в здравоохранении может объединить и интерпретировать данные в различных условиях оказания помощи, чтобы получить более глубокое понимание и обеспечить профилактическую помощь пациентам.
Проблема разрозненности условий оказания помощи
Каждый, кто обращался к новому врачу, знаком с утомительным процессом повторного изложения своей медицинской истории. Отсутствие обмена данными между условиями оказания помощи может существенно повлиять на качество помощи. Это может привести к задержкам, нарушению процесса оказания помощи и повышению вероятности ошибочного диагноза и ошибок при назначении лекарств. Эти проблемы также ложатся на административную нагрузку поставщиков услуг и могут негативно сказаться на работе больницы или системы здравоохранения.
Согласно Американскому колледжу врачей, эффективный обмен данными — один из четырёх ключевых принципов улучшения координации помощи и снижения количества ошибок. Уменьшение системных ограничений для своевременного и действенного обмена данными пациентов позволяет медицинским работникам разработать комплексный и проактивный план помощи, улучшающий результаты лечения.
Расширение роли инструментов удалённого мониторинга
Когда у пациентов измеряют жизненные показатели во время приёма, врач получает лишь небольшое представление об общей картине. Эти данные фиксируются в один момент, а не отслеживаются в динамике. Такие показатели, как частота сердечных сокращений, насыщение крови кислородом или артериальное давление, могут быть выше или ниже нормы в момент измерения. Без знания того, как эти показатели изменяются в течение дня, врачу сложно интерпретировать полученные данные.
Но что, если бы врачи могли получать доступ к домашним показателям жизнедеятельности через данные, собранные с помощью носимых устройств, таких как фитнес-трекер или устройство для удалённого мониторинга? Что, если эти данные могли бы автоматически загружаться и сопоставляться с записью данных пациента и анализироваться с помощью ИИ?
По мере того как программы ухода на дому и использование RPM становятся всё более распространёнными, ИИ может помочь с подключением и интерпретацией данных из неострых и острых условий оказания помощи, предоставляя информацию о ключевых тенденциях. Постоянно анализируя и интегрируя данные из нескольких источников, ИИ может обнаруживать и оповещать врачей о критических изменениях в состоянии пациента. Это обеспечивает своевременное понимание ситуации, которое — в сочетании с функциональной совместимостью и открытым обменом данными — может гарантировать, что оповещения дойдут до нужного человека для быстрых и обоснованных действий.
Влияние этой технологии имеет далеко идущие последствия и может повлиять на все сферы нашей жизни и полностью изменить подход к оказанию помощи пациентам. Непрерывный обмен данными при поддержке ИИ может не только минимизировать административную нагрузку, но и способствовать более проактивному подходу к оказанию помощи, направленному на предвосхищение потребностей пациентов и лечения до ухудшения состояния.
Переход от реактивной к профилактической помощи
По мере того как инструменты ИИ и их варианты использования в здравоохранении продолжают расширяться, больницам и системам здравоохранения необходимо будет изучить ценность принятия стратегических решений по внедрению перспективных решений, которые снизят административную нагрузку, а также окажут значимое и положительное влияние на помощь пациентам.
Многие инструменты RPM и ИИ всё ещё находятся на ранних стадиях разработки, и исследования продолжаются для изучения результатов их внедрения. Впереди ещё долгий путь, прежде чем использование ИИ для объединения данных в различных условиях оказания помощи станет реальностью для отрасли здравоохранения. Однако будущее выглядит многообещающим. ИИ может способствовать переходу всех поставщиков к преобразованию оказания помощи от реактивного подхода к профилактическому и проактивному. Объединяя данные пациентов из разных условий оказания помощи, ИИ может облегчить поставщикам медицинских услуг лечение всего человека, а не только симптома, что в конечном итоге сделает помощь более безопасной для всех.