Δεν υπάρχει αμφιβολία ότι οι τεχνολογικές εξελίξεις έχουν σημαντικό αντίκτυπο στη ζωή μας. Από την πλοήγηση των εφαρμογών, για να σας καθοδηγήσει στο σπίτι με ασφάλεια, παντού η τεχνολογία παίζει σημαντικό ρόλο.
Ωστόσο, η τεχνολογία στον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης μετασχηματίζει την ευκολία, την επικοινωνία με τους ασθενείς, βελτιώνει τα επίπεδα διάγνωσης και αποδεικνύεται σωτήρια.
Οι βασικές τεχνολογίες παρέχουν τα θεμέλια για πολλές ανθούσες καινοτομίες στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης που αναστατώνουν τον κλάδο. Για να συμβαδίσει με αυτόν τον συνεχή μετασχηματισμό, ο οργανισμός υγειονομικής περίθαλψης θα πρέπει να αγκαλιάσει τις νέες τεχνολογίες που θα βελτιώσουν τα αποτελέσματα της υγείας, θα την καταστήσουν οικονομικά αποδοτική και θα παρέχουν φροντίδα βασισμένη στην αξία.
Επισκόπηση
Καθώς η υγειονομική περίθαλψη μετατοπίζεται σε ένα μοντέλο συνεχούς και εξατομικευμένης φροντίδας ανά πάσα στιγμή, σε οποιοδήποτε μέρος, είναι απαραίτητο να αναλύσουμε τις πρωταρχικές τεχνολογίες που θα επαναπροσδιορίσουν το μέλλον του τμήματος της υγειονομικής περίθαλψης το 2018.
” Πιστεύουμε ότι οι τεχνολογίες υγείας των καταναλωτών – εφαρμογές, wearables, εργαλεία αυτοδιάγνωσης – έχουν τη δυνατότητα να ενισχύσουν τη σύνδεση ασθενούς-ιατρού και να βελτιώσουν τα αποτελέσματα της υγείας”.
– Dr. Glen Stream, Πρόεδρος, Οικογενειακή Ιατρική για την Υγεία της Αμερικής
Οι αναδυόμενες νέες τεχνολογίες σε συνδυασμό με την ποικιλία των νέων κινητήριων δυνάμεων που περιλαμβάνουν τον τεχνολογικοκεντρικό μετασχηματισμό δεν οδηγούν μόνο στη μείωση του κόστους, αλλά εξασφαλίζουν επίσης τη φροντίδα βάσει αξίας στον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης.
Ο κλάδος της υγειονομικής περίθαλψης έχει επηρεαστεί με ουσιαστικό θετικό τρόπο στην περίπτωση της αυτοματοποίησης, της μηχανικής μάθησης και της τεχνητής νοημοσύνης.
Σύμφωνα με μελέτη του Πανεπιστημίου του Μίσιγκαν, η μετατροπή των πληροφοριών από τα συμβατικά έντυπα σε ηλεκτρονικά αρχεία υγείας μέσω της ψηφιοποίησης μειώνει το κόστος της εξωνοσοκομειακής περίθαλψης κατά 3%. Οι εν λόγω ερευνητές το υπολόγισαν αυτό ως εξοικονόμηση 5,14 δολαρίων ανά ασθενή κάθε μήνα.
Ο κλάδος της υγειονομικής περίθαλψης βρίσκεται αντιμέτωπος με επαναστατικές αλλαγές, αναζητώντας τους καινοτόμους τρόπους για την παροχή των καλύτερων αποτελεσμάτων για τους ασθενείς, εξαλείφοντας παράλληλα τις δραματικές δαπάνες υγειονομικής περίθαλψης. Τι επιφυλάσσει το μέλλον της υγειονομικής περίθαλψης το 2018; Ας δούμε έξι πολλά υποσχόμενες τεχνολογίες που είναι έτοιμες να μεταμορφώσουν το περιβάλλον της υγειονομικής περίθαλψης.
Τεχνητή νοημοσύνη
Η τεχνητή νοημοσύνη παίζει αναπόσπαστο ρόλο στην αναδιαμόρφωση της υγειονομικής περίθαλψης. Η υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης στον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης αποκτά ολοένα και μεγαλύτερη δυναμική και επιλύει ποικίλα προβλήματα που αντιμετωπίζουν οι ασθενείς, τα νοσοκομεία και η βιομηχανία της υγειονομικής περίθαλψης.
Θα παρέχει μεγάλο μέρος του θεμέλιου λίθου τροφοδοτώντας την προγνωστική ανάλυση και τα εργαλεία υποστήριξης κλινικών αποφάσεων που βοηθούν τους παρόχους σε προβλήματα πολύ πριν αναγνωρίσουν διαφορετικά την ανάγκη να δράσουν.
Σήμερα κάθε ασθενής είναι ψηφιακά ενδυναμωμένος και προτιμά εξατομικευμένη φροντίδα που έχει μεγαλύτερη υπευθυνότητα και είναι επίσης πιο προσιτή. Η τεχνητή νοημοσύνη έχει όντως πολυάριθμες επιπτώσεις σε διάφορους τομείς του κλάδου της υγειονομικής περίθαλψης που περιλαμβάνουν τη διαχείριση ασθενειών, τις κλινικές δοκιμές, τη διάγνωση και τη θεραπεία, τη δέσμευση των ασθενών, την παρακολούθηση του ασθενούς και τη διαχείριση της ευεξίας.
Η τεχνητή νοημοσύνη κυριαρχεί στις θεραπείες υγειονομικής περίθαλψης, όπως η κατάρτιση καλύτερων σχεδίων θεραπείας, η αξιολόγηση δεδομένων για την παροχή εξατομικευμένης φαρμακευτικής αγωγής και η παρακολούθηση των διαδικασιών.
Τεχνητή νοημοσύνη
Η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να εντοπίζει τις χρόνιες ασθένειες μέσω μαγνητικής τομογραφίας, αξονικής τομογραφίας, υπερήχων και ακτίνων Χ και έτσι να εξοικονομεί το χρόνο αναμονής των ασθενών για διάγνωση από εβδομάδες σε λίγες ώρες.
Σύμφωνα με έκθεση του 2016 της CB Insights, περίπου το 86% των οργανισμών παροχής υπηρεσιών υγείας, των εταιρειών βιοεπιστήμης και των προμηθευτών τεχνολογίας υιοθετούν την τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη. Μέχρι το 2020, οι οργανισμοί αυτοί θα δαπανήσουν κατά μέσο όρο 54 εκατομμύρια δολάρια για έργα τεχνητής νοημοσύνης.
Ας δούμε μερικούς από τους τρόπους με τους οποίους η τεχνητή νοημοσύνη επαναπροσδιορίζει τον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης:
Η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά στη συγκέντρωση και ανάλυση πληροφοριών (ιατρικά αρχεία, πληροφορίες για τον ασθενή και ιστορικό θεραπείας) χρησιμοποιώντας τεχνητή νοημοσύνη και ψηφιακούς αυτοματισμούς. Τα ρομπότ συλλέγουν, αποθηκεύουν, αναδιαμορφώνουν και εντοπίζουν δεδομένα για να παρέχουν γρήγορη παροχή υπηρεσιών υγειονομικής περίθαλψης.
Η ανάλυση εξετάσεων, ακτινογραφιών, αξονικών τομογραφιών, η εισαγωγή δεδομένων και άλλες κουραστικές εργασίες μπορούν να γίνουν ταχύτερα και με μεγαλύτερη ακρίβεια από ρομπότ.
Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης έχουν σχεδιαστεί για να αναλύουν τα δεδομένα, να αξιολογούν τις αναφορές από τον φάκελο ενός ασθενούς και έτσι να τον βοηθούν να επιλέξει το κατάλληλο σχέδιο θεραπείας. Με τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης, είναι δυνατή η έγκαιρη ανίχνευση απειλητικών για τη ζωή ασθενειών.
Η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά στην παρακολούθηση του επιπέδου φυσικής κατάστασης του ασθενούς και στέλνει ενημερώσεις για την υγεία του στον αντίστοιχο πάροχο για να βελτιώσει ή να τροποποιήσει τα σχέδια θεραπείας του ασθενούς.
Blockchain
Η απαίτηση να επέλθουν δραματικές αλλαγές αποτελούσε πάντα έναν υποβόσκοντα κυματισμό σε κάθε πτυχή των επιχειρήσεων, και όταν πρόκειται για την υγειονομική περίθαλψη, αυτό γίνεται με μια αίσθηση αμίμητου επείγοντος. Η δημιουργία υψηλής αξίας εικονικών αρχείων που σχετίζονται με έναν ασθενή είναι μία από τις σημαντικότερες προκλήσεις της πληροφορικής της υγειονομικής περίθαλψης.
Η αλυσίδα μπλοκ είναι ένα κατανεμημένο σύστημα που καταγράφει τις συναλλαγές μεταξύ ομοτίμων, παρακολουθεί τις αλλαγές σε όλα τα δίκτυα και αποθηκεύει και ανταλλάσσει δεδομένα για κρυπτογραφίες. Η τεχνολογία blockchain έχει τη δυνατότητα να φέρει επανάσταση στην υγειονομική περίθαλψη, τοποθετώντας τον ασθενή στο επίκεντρο του οικοσυστήματος υγειονομικής περίθαλψης και ενισχύοντας την ασφάλεια, την ιδιωτικότητα και τη διαλειτουργικότητα των δεδομένων υγείας. Η τεχνολογία αυτή θα προσφέρει ένα νέο μοντέλο για τις ανταλλαγές πληροφοριών υγείας (HIE), καθιστώντας τους ηλεκτρονικούς ιατρικούς φακέλους πιο αποτελεσματικούς, και ασφαλείς.
Υγειονομική περίθαλψη Blockchain Adoption- 2017, 2020 και 2025
Blockchain
Αυτή η στατιστική απεικονίζει την προβλεπόμενη κατανομή της υιοθέτησης της blockchain στην υγειονομική περίθαλψη σε όλες τις εφαρμογές υγειονομικής περίθαλψης παγκοσμίως, το 2017, το 2020 και το 2025. Προβλέπεται ότι το 55% των εφαρμογών υγειονομικής περίθαλψης θα έχουν υιοθετήσει blockchain για εμπορική ανάπτυξη μέχρι το 2025.
“Η υιοθέτηση των τεχνολογιών blockchain θα καθοδηγείται από οργανισμούς που θα βασίζουν την ανάπτυξή τους στην παροχή καλύτερης ποιότητας περίθαλψης με τον ίδιο τρόπο που η έννοια της περιφερειακής ανταλλαγής πληροφοριών υγείας έδωσε το έναυσμα για την ανταλλαγή δεδομένων ψηφιακής υγείας. Σε ορισμένες δικαιοδοσίες η ανταλλαγή δεδομένων λειτούργησε αρκετά καλά”.
– Ο Brian Behlendorf σε συνέντευξή του στο HITInfrastructure.com
Πώς το Blockchain θα επηρεάσει την υγειονομική περίθαλψη;
Ασφάλεια και προστασία της ιδιωτικής ζωής: Το απόρρητο και η εμπιστευτικότητα των ασθενών είναι τα πρωταρχικά ζητήματα στην υγειονομική περίθαλψη. Για όσους ασχολούνται με την υγειονομική περίθαλψη, πρέπει να ληφθούν τα απαραίτητα μέτρα για την ιεράρχηση και τη βελτίωση της ασφάλειας. Αν και έχουν υπάρξει πρωτοβουλίες, η αλυσίδα μπλοκ θα μπορούσε να αποτελέσει την τέλεια λύση για την υγειονομική περίθαλψη.
Συνεργασία και διακυβέρνηση: Η τεράστια ποσότητα των διαθέσιμων δεδομένων έχει αυξηθεί τα τελευταία χρόνια και θα συνεχίσει να αυξάνεται. Η αλυσίδα μπλοκ θα βελτιώσει τη διακυβέρνηση των δεδομένων, θα επιτύχει μεγαλύτερη ιδιοκτησία στα δεδομένα, θα ενισχύσει τη διαλειτουργικότητα και θα οδηγήσει σε καλύτερη λήψη αποφάσεων με βάση τα δεδομένα.
Δεδομένα και αναλύσεις: Η τεχνολογία blockchain ορίζεται ως ένα κοινόχρηστο, μόνιμο αρχείο ομότιμων συναλλαγών, το οποίο θα παρέχει νέα εικόνα για τον τρόπο με τον οποίο οι πάροχοι υγειονομικής περίθαλψης αποθηκεύουν και ανταλλάσσουν δεδομένα, με αποτέλεσμα μεγαλύτερη διαφάνεια και εμπιστοσύνη. Τα κοινά δεδομένα εντός της εικονικής βάσης δεδομένων θα οδηγήσουν στις συνεχείς ενημερώσεις, βελτιώνοντας έτσι τις αναλύσεις σε πραγματικό χρόνο.
Data Science
Ο όγκος των δεδομένων υγείας πολλαπλασιάζεται και αναμένεται να πολλαπλασιαστεί δραματικά τα επόμενα χρόνια. Με περισσότερα από 1,2 δισεκατομμύρια κλινικά έγγραφα που παράγονται στις ΗΠΑ ετησίως, οι γιατροί και οι επιστήμονες της ζωής έχουν έναν ωκεανό μεγάλων δεδομένων για τη βασική τους έρευνα. Επιπλέον, με την υιοθέτηση της φορητής τεχνολογίας παράγεται και μοιράζεται τεράστιος όγκος πληροφοριών που σχετίζονται με την υγεία. Το κύμα αυτής της ροής δεδομένων ανοίγει νέες ευκαιρίες για πιο ενημερωμένη υγειονομική περίθαλψη.
Η επιστήμη των δεδομένων στέκεται μια αποτελεσματική τάση της υγειονομικής περίθαλψης για τη βελτιστοποίηση του τρόπου διαχείρισης των νοσοκομειακών λειτουργιών. Με την επιστήμη των δεδομένων, ο κλάδος μπορεί να βρει καλά οργανωμένους, οικονομικά αποδοτικούς τρόπους για την αξιοποίηση τεράστιων ποσοτήτων υφιστάμενων δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης, να ενισχύσει τις δυνατότητές του για την επανάσταση στην υγειονομική περίθαλψη με ακριβή διάγνωση.
Με την ικανότητα συλλογής, δόμησης και επεξεργασίας μεγάλου όγκου δεδομένων και ανάλυσης ενός μοτίβου, για την απόκτηση εις βάθος γνώσης του ανθρώπινου σώματος είναι η βασική απαίτηση για τους επιστήμονες δεδομένων και τους ειδικούς της μηχανικής μάθησης σε όλο τον κόσμο.
Data Science
Παρά το γεγονός ότι έχουμε στη διάθεσή μας τεράστιο όγκο δεδομένων υγείας, τα ποσοστά διαγνωστικής αποτυχίας εξακολουθούν να είναι υψηλά. Σύμφωνα με την πρόσφατη έρευνα των Εθνικών Ακαδημιών Επιστημών, Μηχανικής και Ιατρικής, περίπου το 5% των ενήλικων ασθενών διαγιγνώσκονται λανθασμένα κάθε χρόνο στις Ηνωμένες Πολιτείες, καθιστώντας συνολικά 12 εκατομμύρια ανθρώπους. Επιπλέον, η έρευνα για τα αποτελέσματα της μεταθανάτιας εξέτασης αποκαλύπτει ότι τα διαγνωστικά σφάλματα προκαλούν σχεδόν το 10% των θανάτων ασθενών.
Είτε πρόκειται για την πρόβλεψη ενός ασθενούς με όγκο, είτε για τον κίνδυνο επανεισαγωγής, είτε για τις λανθασμένες διαγνώσεις στα ηλεκτρονικά ιατρικά αρχεία, η επιστήμη των δεδομένων παίζει σημαντικό ρόλο. Η επιστήμη των δεδομένων θα μεταμορφώσει το μέλλον της υγειονομικής περίθαλψης με τη διαχείριση και την οργάνωση τεράστιου όγκου δεδομένων που θα αποτρέψει προβλήματα υγειονομικής περίθαλψης και θα σώσει ζωές εκατομμυρίων ανθρώπων.
Πώς η επιστήμη των δεδομένων θα μεταμορφώσει την υγειονομική περίθαλψη;
Διαχείριση ασθενειών: Η χρήση της επιστήμης των δεδομένων μπορεί να αυξήσει την ακρίβεια και την αποτελεσματικότητα της διάγνωσης. Τα μεγάλα δεδομένα βοηθούν επίσης στη μείωση των φαρμακευτικών σφαλμάτων βελτιώνοντας τις οικονομικές και διοικητικές επιδόσεις και μειώνοντας τις επανεισαγωγές. Με την ανίχνευση των προτύπων ασθενειών και την καταγραφή των εστιών ασθενειών, τα ζητήματα δημόσιας υγείας μπορούν να βελτιωθούν εφαρμόζοντας την επιστήμη των δεδομένων στην υγειονομική περίθαλψη.
Προφίλ ασθενούς: Ένα EMR περιέχει τα τυποποιημένα (δομημένα και μη δομημένα) ιατρικά δεδομένα που μπορούν να βοηθήσουν στην ανίχνευση των ασθενών που βρίσκονται σε κίνδυνο και στην παροχή κατάλληλης φροντίδας. Η προηγμένη επιστήμη των δεδομένων μπορεί να εφαρμοστεί στο προφίλ των ασθενών για τον εντοπισμό ατόμων που μπορούν να επωφεληθούν από την προληπτική προσέγγιση. Περιλαμβάνει επίσης αλλαγές στον τρόπο ζωής.
Μηχανική μάθηση
Είναι μια από τις κρίσιμες τεχνολογίες στην υγειονομική περίθαλψη που μπορεί να βελτιώσει δραματικά τη λήψη κλινικών αποφάσεων, τις διοικητικές λειτουργίες, την παρακολούθηση των ασθενών και τη φαρμακευτική έρευνα είναι η Μηχανική Μάθηση. Με την εφαρμογή της τεχνολογίας μηχανικής μάθησης στην υγειονομική περίθαλψη, μπορούμε- να ανιχνεύσουμε την υγεία του ασθενούς σε πραγματικό χρόνο, να κατανοήσουμε τα μοτίβα της νόσου, να βρούμε πιθανή θεραπεία και να αναλύσουμε το αποτέλεσμα με μια κλινική δοκιμή που βρίσκεται σε εξέλιξη.
Μηχανική μάθηση
Με τη βοήθεια της μηχανικής μάθησης, μπορούν να διατεθούν πλατφόρμες διαχείρισης φροντίδας με δυνατότητα κινητής τηλεφωνίας για να προσφέρουν σε όλους τους ενδιαφερόμενους εξατομικευμένα σχέδια, τα οποία προσαρμόζονται αυτόματα με βάση τις εμπειρίες.
Η μη αντισταθμισμένη περίθαλψη είναι ένα από τα ταχέως αυξανόμενα προβλήματα για τα περισσότερα συστήματα υγειονομικής περίθαλψης. Με τη μηχανική μάθηση, τα συστήματα υγείας μπορούν να προσδιορίσουν ποιος χρειάζεται ειδοποιήσεις υπενθύμισης, ποιος χρειάζεται οικονομική βοήθεια και πώς αλλάζουν τα πρότυπα πληρωμής με την πάροδο του χρόνου.
Predictive Analytics
Οι γιατροί είναι έξυπνοι, καλά καταρτισμένοι και τους αρέσει να μένουν ενήμεροι με την προηγμένη έρευνα. Δεν είναι δυνατόν να απομνημονεύουν και να συγκεντρώνουν όλες τις γνώσεις που χρειάζονται για κάθε περίπτωση και πιθανώς δεν τις έχουν εύκολα διαθέσιμες στα χέρια τους. Αν και έχουν στα χέρια τους την πρόσβαση στα τεράστια δεδομένα που απαιτούνται για να συγκρίνουν τα αποτελέσματα της θεραπείας για όλους τους διάφορους τύπους ασθενειών που συναντούν, εξακολουθούν να μην έχουν χρόνο και τεχνογνωσία για να αξιολογήσουν αυτές τις πληροφορίες και να τις ενσωματώσουν στο ιατρικό προφίλ του ίδιου του ασθενούς. Όμως, αυτού του είδους η ολοκληρωμένη έρευνα και η στατιστική ανάλυση είναι πέρα από τις δυνατότητες της εργασίας ενός γιατρού.
Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο μυριάδες γιατροί – καθώς και ασφαλιστικές εταιρείες – υιοθετούν την προγνωστική ανάλυση.
Η προγνωστική ανάλυση (PA) χρησιμοποιεί την τεχνολογία και τις στατιστικές μεθόδους για τη συλλογή τεράστιου όγκου πληροφοριών, που στέκεται απαραίτητη για την ανίχνευση της έκβασης του ασθενούς. Αυτές οι πληροφορίες μπορούν να απορροφήσουν δεδομένα από τα αποτελέσματα προηγούμενων θεραπειών, καθώς και από την προηγμένη ιατρική έρευνα που δημοσιεύεται σε περιοδικά και βάσεις δεδομένων με κριτές.
Η ΠΣ όχι μόνο μπορεί να βοηθήσει στην επίλυση δύσκολων ζητημάτων και στην πρόβλεψη, αλλά μπορεί επίσης να εμφανίσει εκπληκτικές συσχετίσεις στα δεδομένα που ο ανθρώπινος εγκέφαλός μας αδυνατεί να υποψιαστεί.
Στην ιατρική, οι προβλέψεις μπορεί να ποικίλλουν από τις αντιδράσεις των φαρμάκων μέχρι τα ποσοστά επανεισδοχής σε νοσοκομεία. Παραδείγματα είναι η διάγνωση μολυσματικών ασθενειών από μεθόδους συρραφής, η εκτίμηση της πιθανότητας ασθένειας, η βοήθεια ενός γιατρού στη διαδικασία εξέτασης, ακόμη και η ανίχνευση της μελλοντικής ευεξίας.
Πώς η ΠΑ βελτιώνει την υγειονομική περίθαλψη;
Όλοι γνωρίζουμε ότι η έγκαιρη παρέμβαση είναι το κλειδί για την πρόληψη της σοβαρότητας των ασθενειών. Με την προγνωστική ανάλυση, οι γιατροί μπορούν να αναλύουν την κατάσταση του ασθενούς νωρίτερα και να κάνουν μια πολύ πιο τεκμηριωμένη κλήση. Η προγνωστική ανάλυση αξιολογεί την πιθανότητα ο ασθενής να μπορεί να αποσταλεί στο σπίτι του με ασφάλεια ή να τεθεί υπό παρακολούθηση.
Οι φαρμακευτικές εταιρείες χρησιμοποιούν την προγνωστική ανάλυση για να ανιχνεύσουν τις επιπτώσεις των παλαιών έναντι των νέων φαρμάκων για μια ασθένεια, ώστε να βοηθήσουν τη διαδικασία λήψης αποφάσεων. Κάντε τεκμηριωμένη έρευνα για τον καρκίνο, τον Έμπολα, τον HIV και άλλους ιούς.
Η προγνωστική ανάλυση στην υγειονομική περίθαλψη έχει τεράστια σημασία για τον εντοπισμό του κινδύνου ενός ασθενούς να προσβληθεί από μια ασθένεια, αναλύοντας το ιστορικό προηγούμενης θεραπείας, κατανοώντας το ανοσοποιητικό σύστημα παρόμοιων ασθενών και τα αρχεία φαρμάκων.
Ο πιο αποτελεσματικός τρόπος για την πρόληψη της απάτης και της κατάχρησης είναι ο εντοπισμός τους πριν από την πληρωμή των απαιτήσεων. Επιπλέον, οι πληρωτές υγειονομικής περίθαλψης έχουν πλέον υιοθετήσει την ίδια προγνωστική ανάλυση για τον εντοπισμό των δόλιων μοτίβων και στη συνέχεια αναπτύσσουν σύνολα “κανόνων” για την “επισήμανση” συγκεκριμένων απαιτήσεων.
Γρήγορα συμπεράσματα
Η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση θα επηρεάσουν μαζικά το οικοσύστημα της υγειονομικής περίθαλψης, ιδίως στον τομέα της διάγνωσης, της παθολογίας και της ακτινολογίας.
Η τεχνολογία blockchain θα αναδειχθεί σε κρίσιμο συστατικό του συστήματος υγειονομικής περίθαλψης, το οποίο θα δει αυξανόμενη υιοθέτηση μεταξύ των φορέων υγειονομικής περίθαλψης στα τμήματα διαχείρισης αρχείων ασθενών, καθώς οι ασθενείς απαιτούν μεγαλύτερο έλεγχο των δεδομένων υγείας τους.
Οι τεχνικές μηχανικής μάθησης μπορούν να βοηθήσουν τις επιχειρήσεις υγειονομικής περίθαλψης να λειτουργούν πολύ πιο αποτελεσματικά και με πιο προβλέψιμο τρόπο.
Τα Predictive Analytics θα δώσουν μια νέα προοπτική στις επιχειρήσεις υγειονομικής περίθαλψης με ακριβέστερη θεραπεία, παρακολούθηση και διάγνωση, σώζοντας έτσι ζωές πολλών
Η Επιστήμη Δεδομένων θα δει αυξανόμενη υιοθέτηση μεταξύ των παρόχων ιατρικής περίθαλψης, καθώς θα συμβάλει προς μια σειρά επιχειρησιακών λειτουργιών στην υγειονομική περίθαλψη.
Η τεχνολογία έχει πολλά περιθώρια ανάπτυξης στην υγειονομική περίθαλψη και το 2018 θα δούμε πώς οι εταιρείες εφαρμόζουν αυτά τα ευφυή εργαλεία στους οργανισμούς τους. Είτε αναζητάτε μια λύση με βάση την τεχνητή νοημοσύνη είτε εφαρμόζετε τη μηχανική μάθηση στο τρέχον λογισμικό σας για την υγειονομική περίθαλψη, χρειάζεστε μια σωστή ομάδα για να δημιουργήσετε ένα ομαλό ταξίδι για εσάς. Αν η τεχνολογία είναι μία από τις προκλήσεις σας, οι ειδικοί της OSP Labs είναι έτοιμοι να σας βοηθήσουν!
