بیمارستانها و سیستم های بهداشتی امروز تحت تأثیر قرار می گیرند: ارائه دهندگان داده های زیادی دارند ، اما داده های کافی ندارند بینشبشر
ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی و کارکنان اداری غالباً تحت تأثیر اطلاعاتی که باید مدیریت کنند ، سنگین می شوند. بوها بررسی 2022 از 3000 پرستار پزشک و پزشک دریافتند که 69 ٪ از حجم داده های بیمار غرق شده اند. با این حال ، تخمین زده شده است 97 ٪ از این داده ها به دلیل مشکلات مربوط به استخراج و زمینه سازی استفاده نشده است. با وجود پتانسیل بهبود تشخیص و درمان ، این موانع به همراه زمان محدود پزشکان ، موانعی را برای استفاده کارآمد ایجاد می کنند.
با ادامه نوآوری در صنعت ، سازمان های بیشتری در حال اجرای راه حل های پیشرفته فناوری برای رسیدگی به این چالش مداوم هستند. امروزه برخی از بیمارستان ها و سیستم های بهداشتی هستند استفاده از هوش مصنوعی برای تقویت تجزیه و تحلیل رویداد ایمنی بیمار با ساده تر کردن گزارش حادثه و اتوماسیون استخراج داده ها. این اتوماسیون تنها یک نمونه از چگونگی حداکثر رساندن داده های بیمار برای افزایش کیفیت مراقبت است و اطلاعات قبلی را که قبلاً نادیده گرفته شده بود به بینش های عملی تبدیل می کنند.
فراتر از این مثال ، فناوری هوش مصنوعی نیز به طور فزاینده ای در مورد ابزارهای نظارت از راه دور بیمار (RPM) و پوشیدنی ها استفاده می شود. این امکان پردازش و ادغام سریع داده های منتشر شده از این دستگاه ها را فراهم می کند که در گذشته اغلب به دلیل کمبود زمینه و مشکل در ترکیب آن در گردش کار مراقبت انجام می شد. با نگاهی به جلو ، هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی این پتانسیل را دارد که داده ها را در تنظیمات مراقبت برای باز کردن بینش های عمیق تر و فعال کردن مراقبت های پیشگیرانه بیمار متحد و تفسیر کند.
مشکل تنظیمات مراقبت جدا شده
هرکسی که ارائه دهنده جدیدی را دیده است ، با روند خسته کننده مجبور به بازگرداندن تاریخ پزشکی خود دوباره آشنا است. عدم اشتراک داده بین تنظیمات مراقبت می تواند تأثیر قابل توجهی در کیفیت مراقبت داشته باشد. این امر می تواند منجر به تاخیر ، اختلال در مراقبت و افزایش احتمال تشخیص نادرست و خطاهای دارو شود. این مسائل همچنین به بار اداری ارائه دهندگان می پردازد و می تواند تأثیر منفی بر نحوه عملکرد بیمارستان یا سیستم بهداشتی داشته باشد.
به گفته کالج پزشکان آمریکایی ، اشتراک اطلاعات مؤثر یکی از آنهاست چهار اصل اصلی به بهبود هماهنگی مراقبت و کاهش خطای. کاهش محدودیت های سیستم برای به اشتراک گذاشتن داده های بیمار به موقع و عملی به ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی اجازه می دهد تا یک برنامه مراقبت جامع و فعال را بسازند که نتایج بهداشتی را بهبود بخشد. اولویت بندی قابلیت همکاری بین تنظیمات مراقبت برای تقویت کارآیی نیروی کار و ارائه مراقبت از کیفیت مهم است.
تقویت نقش ابزارهای نظارت از راه دور
هنگامی که بیماران در یک قرار ملاقات ویتامان دارند ، ارائه دهنده فقط یک نگاه کوچک به تصویر بزرگتر می کند. آنها این اطلاعات را در یک لحظه در مقابل نظارت به مرور زمان ضبط می کنند. معیارهایی مانند ضربان قلب ، اشباع اکسیژن خون یا فشار خون می تواند در زمان گرفته شده بیشتر یا پایین تر از حد معمول باشد. بدون آگاهی از چگونگی تغییر این معیارها در طول روز ، برای ارائه دهنده دشوار است که خوانش ها را متناسب کند. اما اگر پزشکان بتوانند از طریق داده های جمع آوری شده از دستگاه های پوشیدنی مانند ردیاب تناسب اندام یا دستگاه نظارت از راه دور ، به ویتامین های خانگی دسترسی پیدا کنند؟ چه می شود اگر این داده ها به طور خودکار بارگذاری و نقشه برداری شده در پرونده داده بیمار و با کمک AI مورد تجزیه و تحلیل قرار گیرند؟
از آنجا که برنامه های مراقبت در منزل و استفاده از RPM رایج تر می شود ، هوش مصنوعی می تواند در ارتباط و تفسیر داده ها از تنظیمات مراقبت های غیر حاد و حاد کمک کند و بینش هایی در مورد روندهای کلیدی ارائه می دهد. هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل مداوم و ادغام داده ها از منابع متعدد ، می تواند پزشکان را برای به روزرسانی های مهم در وضعیت بیمار تشخیص و هشدار دهد. این دیدگاه به موقع را فراهم می کند که – هنگامی که با قابلیت همکاری و تبادل داده باز جفت می شود – می تواند اطمینان حاصل کند که هشدارها برای اقدام سریع و آگاهانه به شخص مناسب می رسند.
پیامدهای این فناوری بسیار دور از دسترس است و این امکان وجود دارد که بر هر حوزه زندگی ما تأثیر بگذارد و نحوه مدیریت مراقبت از بیمار را به طور کامل تغییر دهد. این تبادل داده های مداوم و پشتیبانی شده از هوش مصنوعی نه تنها می تواند بار اداری را به حداقل برساند بلکه یک رویکرد پیشگیرانه تر را نیز برای مراقبت طراحی شده برای پیش بینی نیازهای بیمار و معالجه قبل از بدتر شدن شرایط ایجاد می کند.
حرکت از واکنشی به مراقبت های پیشگیرانه
به عنوان ابزارهای هوش مصنوعی و موارد استفاده آنها در مراقبت های بهداشتی به گسترش ادامه دهید، بیمارستان ها و سیستم های بهداشتی باید برای اجرای راه حل های امیدوارکننده که باعث کاهش بار اداری می شود و در عین حال تأثیر معنی داری و مثبتی بر مراقبت از بیمار نیز می گذارد ، ارزش تصمیم گیری های استراتژیک را کشف کنند.
بسیاری از ابزارهای RPM و AI هنوز در مراحل اولیه توسعه هستند و تحقیقات همچنان به بررسی نتایج اجرای می پردازد. قبل از استفاده از هوش مصنوعی ، یک جاده طولانی در پیش است تا داده ها را در تنظیمات مراقبت به یک واقعیت کامل برای صنعت مراقبت های بهداشتی تبدیل کند. با این حال ، آینده امیدوار کننده به نظر می رسد. هوش مصنوعی پتانسیل تسهیل تغییر برای همه ارائه دهندگان را دارد تا تحویل مراقبت را از واکنشی به یک رویکرد پیشگیرانه و فعال تبدیل کنند. هوش مصنوعی با همگرایی داده های بیمار از طریق تنظیمات مراقبت ، می تواند ارائه دهندگان را به جای علائم ، ارائه دهندگان را آسان تر کند و در نهایت مراقبت ایمن تر از همه را فراهم می کند.
