오늘날의 병원과 건강 시스템은 수수께끼에 시달리고 있습니다. 제공자는 데이터가 너무 많지만 데이터가 충분하지 않습니다. 통찰력.
의료 서비스 제공자와 행정 직원은 종종 관리 해야하는 많은 정보에 의해 부담이됩니다. 에이 2022 설문 조사 3,000 명의 실무 간호사와 의사가 환자 데이터의 양에 69%가 압도 당했다는 것을 발견했습니다. 그러나 추정 97% 이 데이터 중 추출 및 상황화에 어려움이있어서 사용되지 않습니다. 개선 된 진단 및 치료의 가능성에도 불구하고, 이러한 장애물은 임상의의 제한된 시간과 함께 효율적인 활용에 대한 장벽을 만듭니다.
업계의 지속적인 혁신으로 더 많은 조직이 이러한 지속적인 과제를 해결하기 위해 고급 기술 솔루션을 구현하고 있습니다. 오늘날 일부 병원과 건강 시스템이 있습니다 환자 안전 이벤트 분석을 보강하기 위해 AI를 활용합니다 사고보고를 간소화하고 데이터 추출을 자동화함으로써. 이 자동화는 제공자가 환자 데이터를 최대화하여 치료 품질을 향상시키고 이전에 간과 된 정보를 실행 가능한 통찰력으로 바꾸는 방법의 한 예일뿐입니다.
이 예를 넘어서 AI 기술은 원격 환자 모니터링 (RPM) 도구 및 웨어러블에 점점 더 적용되고 있습니다. 이 장치에서 방출되는 데이터의 빠른 처리 및 통합을 가능하게하여 과거에는 컨텍스트가 부족하고 관리 워크 플로에 통합하는 데 어려움 때문에 종종 활용률이 낮았습니다. AI의 Healthcare는 치료 환경에서 데이터를 통합하고 해석하여 더 깊은 통찰력을 해제하고 예방 환자 치료를 가능하게 할 수 있습니다.
분리 된 치료 환경의 문제
새로운 제공 업체를 본 사람은 모두 자신의 병력을 다시 전달 해야하는 지루한 과정에 익숙합니다. 치료 환경간에 데이터 공유 부족은 치료 품질에 중대한 영향을 줄 수 있습니다. 지연, 치료 중단 및 오진 및 약물 오류 가능성이 높아질 수 있습니다. 이러한 문제는 또한 제공자의 행정 부담을 쌓고 병원이나 건강 시스템의 수행 방식에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다.
미국 의사 대학에 따르면 효과적인 데이터 공유는 네 가지 주요 원칙 치료 조정 개선 및 오류 감소. 적시에 실행 가능한 방식으로 환자 데이터를 공유하기위한 시스템 제한을 줄이면 의료 서비스 제공자는 건강 결과를 향상시키는 포괄적이고 사전 예방 적 치료 계획을 세울 수 있습니다. 치료 환경간에 상호 운용성 우선 순위를 정하는 것은 인력 효율성을 향상시키고 양질의 치료를 제공하는 데 중요합니다.
원격 모니터링 도구의 역할 향상
환자가 약속에서 생명력을 가질 때, 제공자는 더 큰 그림을 약간 엿볼 수 있습니다. 그들은 시간이 지남에 따라 모니터링과 비교 하여이 정보를 한 순간에 캡처합니다. 심박수, 혈액 산소 포화 또는 혈압과 같은 지표는 복용 시점에서 정상보다 높거나 낮을 수 있습니다. 이러한 메트릭이 하루 종일 어떻게 변하는 지에 대한 지식이 없으면 제공자가 판독 값을 맥락화하기가 어렵습니다. 그러나 의사가 피트니스 추적기 또는 원격 모니터링 장치와 같은 웨어러블 장치에서 수집 한 데이터를 통해 가정에서 생명력에 액세스 할 수 있다면 어떨까요? 해당 데이터를 자동으로 업로드하여 환자 데이터 레코드에 매핑하고 AI의 도움으로 분석 할 수 있다면 어떻게해야합니까?
재택 간호 프로그램과 RPM 사용량이 점점 일반화됨에 따라 AI는 비 급성 및 급성 치료 환경에서 데이터의 연결 및 해석을 지원하여 주요 트렌드에 대한 통찰력을 제공 할 수 있습니다. 여러 소스의 데이터를 지속적으로 분석하고 통합함으로써 AI는 임상의를 환자의 상태에서 중요한 업데이트로 감지하고 경고 할 수 있습니다. 이는 상호 운용성 및 개방형 데이터 교환과 쌍을 이룰 때 경고가 신속하고 정보에 입각 한 행동에 적합한 사람에게 도달 할 수 있도록 적시에 관점을 제공합니다.
이 기술의 의미는 광범위하고 있으며, 우리 삶의 모든 영역에 영향을 미치고 환자 치료가 관리되는 방식을 완전히 바꿀 수 있습니다. 이 연속적 인 AI 지원 데이터 교환은 행정 부담을 최소화 할뿐만 아니라 조건이 악화되기 전에 환자의 요구와 치료를 예상하도록 설계된 치료에 대한보다 적극적인 접근 방식을 장려 할 수 있습니다.
반응에서 예방 치료로 이동합니다
AI 도구 및 건강 관리에서 사용 사례로 계속 확장하십시오병원 및 보건 시스템은 행정 부담을 줄이는 동시에 환자 치료에 의미 있고 긍정적 인 영향을 줄 수있는 유망한 솔루션을 구현하기 위해 전략적 결정의 가치를 탐구해야합니다.
많은 RPM 및 AI 도구는 여전히 개발 초기 단계에 있으며 연구는 계속 구현 결과를 조사하고 있습니다. AI를 활용하여 치료 환경 전체의 데이터를 연결하기 전에 길이 길이 있습니다. 의료 산업의 모든 현실이됩니다. 그러나 미래는 유망 해 보입니다. AI는 모든 공급자가 간호 전달을 반응성에서 예방 적 및 사전 예방 적 접근으로 전환 할 수있는 변화를 촉진 할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다. AI는 환자 데이터를 간호 환경에서 수렴함으로써 제공자가 증상보다는 전체 사람을보다 쉽게 치료할 수 있도록하여 궁극적으로 모든 사람을보다 안전하게 관리 할 수 있습니다.
게시물 의료 분야의 AI의 미래 : 예방 치료를 개선하기 위해 치료 환경에서 환자 데이터를 연결 먼저 나타났습니다 Unite.ai.