Non c'è dubbio che gli sviluppi tecnologici hanno un impatto significativo sulle nostre vite. Dalla navigazione alle applicazioni per guidarti a casa in sicurezza, la tecnologia gioca un ruolo importante ovunque.
Tuttavia, la tecnologia nel settore sanitario sta trasformando la comodità, comunicando con i pazienti, migliorando i livelli diagnostici e dimostrandosi un salvatore.
Le tecnologie chiave costituiscono la base per molte delle fiorenti innovazioni del settore sanitario. Per stare al passo con questa trasformazione in corso, l'organizzazione sanitaria dovrà adottare nuove tecnologie che miglioreranno i risultati sanitari, la renderanno più conveniente e forniranno cure basate sul valore.
Panoramica
Poiché l'assistenza sanitaria passa a un modello di assistenza continua e personalizzata sempre e ovunque, è fondamentale analizzare le tecnologie all'avanguardia che ridefiniranno il futuro del dipartimento sanitario nel 2018.
"Riteniamo che le tecnologie per la salute dei consumatori - applicazioni, dispositivi indossabili, strumenti di autodiagnosi - abbiano il potenziale per migliorare la connessione medico-paziente e migliorare i risultati sulla salute".
- Dott. Glen Stream, Presidente, Medicina di famiglia per la salute americana
Le nuove tecnologie emergenti combinate con la varietà di nuove forze trainanti coinvolte nella trasformazione incentrata sulla tecnologia non solo riducono i costi, ma forniscono anche cure basate sul valore nel settore sanitario.
Il settore sanitario è stato influenzato in modo sostanzialmente positivo nel caso dell'automazione, dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale.
Secondo uno studio dell'Università del Michigan, la conversione di informazioni da moduli convenzionali in cartelle cliniche elettroniche attraverso la digitalizzazione riduce il costo delle cure ambulatoriali di 3%. I ricercatori hanno calcolato questo come un risparmio di $ 5,14 per paziente ogni mese.
Il settore sanitario sta affrontando cambiamenti rivoluzionari, alla ricerca di modi innovativi per fornire risultati migliori per i pazienti eliminando i costi drammatici dell'assistenza sanitaria. Cosa riserva il futuro della sanità nel 2018? Diamo un'occhiata a sei tecnologie promettenti che sono pronte a trasformare l'ambiente sanitario.
Intelligenza artificiale
L'intelligenza artificiale gioca un ruolo fondamentale nel rimodellare l'assistenza sanitaria. L'adozione dell'intelligenza artificiale nel settore sanitario sta guadagnando slancio e sta risolvendo una serie di problemi affrontati da pazienti, ospedali e settore sanitario.
Fornirà gran parte della pietra angolare alimentando l'analisi prognostica e gli strumenti di supporto alle decisioni cliniche che aiutano i fornitori con problemi molto prima che riconoscano altrimenti la necessità di agire.
Oggi ogni paziente è abilitato al digitale e preferisce un'assistenza personalizzata, più responsabile e anche più accessibile. L'intelligenza artificiale ha una serie di implicazioni per varie aree del settore sanitario, tra cui gestione delle malattie, studi clinici, diagnosi e cure, coinvolgimento dei pazienti, monitoraggio dei pazienti e gestione del benessere.
L'intelligenza artificiale domina i trattamenti sanitari, come lo sviluppo di migliori piani di trattamento, la valutazione dei dati per la somministrazione di farmaci individualizzata e le procedure di monitoraggio.
Intelligenza artificiale
L'intelligenza artificiale ha la capacità di rilevare malattie croniche attraverso la risonanza magnetica, la tomografia computerizzata, gli ultrasuoni e i raggi X e quindi risparmiare ai pazienti il tempo di attesa per la diagnosi da settimane a poche ore.
Secondo un rapporto del 2016 di CB Insights, circa 86% di operatori sanitari, società di bioscienze e fornitori di tecnologia stanno adottando la tecnologia dell'intelligenza artificiale nel settore sanitario. Entro il 2020, queste organizzazioni spenderanno in media 54 milioni di dollari in progetti di intelligenza artificiale.
Diamo un'occhiata ad alcuni dei modi in cui l'intelligenza artificiale sta ridefinendo il settore sanitario:
L'intelligenza artificiale aiuta a raccogliere e analizzare le informazioni (cartelle mediche, informazioni sui pazienti e storia del trattamento) utilizzando l'intelligenza artificiale e l'automazione digitale. I robot raccolgono, archiviano, rimodellano e individuano i dati per fornire servizi sanitari rapidi.
I robot possono eseguire analisi di test, raggi X, scansioni TC, immissione di dati e altre attività noiose in modo più rapido e preciso.
I sistemi di intelligenza artificiale sono progettati per analizzare i dati, valutare i rapporti dalla cartella di un paziente e quindi aiutarli a selezionare il piano di trattamento appropriato. Con il potere dell'intelligenza artificiale, è possibile la diagnosi precoce di malattie potenzialmente letali.
L'intelligenza artificiale aiuta a monitorare il livello di forma fisica del paziente e invia aggiornamenti sulla salute al rispettivo fornitore per migliorare o modificare i piani di trattamento del paziente.
Blockchain
La richiesta di un cambiamento drammatico è sempre stata un'onda persistente in ogni aspetto del business e, quando si tratta di assistenza sanitaria, arriva con un senso di incommensurabile urgenza. La creazione di record virtuali di alto valore relativi a un paziente è una delle principali sfide dell'IT sanitario.
La blockchain è un sistema distribuito che registra le transazioni peer-to-peer, monitora le modifiche su tutte le reti e archivia e scambia i dati per la crittografia. La tecnologia blockchain ha il potenziale per rivoluzionare l'assistenza sanitaria, ponendo il paziente al centro dell'ecosistema sanitario e migliorando la sicurezza, la privacy e l'interoperabilità dei dati sanitari. Questa tecnologia fornirà un nuovo modello per lo scambio di informazioni sanitarie (HIE), rendendo le cartelle cliniche elettroniche più efficienti e sicure.
Blockchain Adozione Sanità 2017, 2020 e 2025
Blockchain
Questa statistica riflette la distribuzione prevista dell'adozione della blockchain nell'assistenza sanitaria in tutte le applicazioni sanitarie in tutto il mondo, nel 2017, 2020 e 2025. Si prevede che 55% di applicazioni sanitarie avranno adottato lo sviluppo della blockchain entro il 20.
"L'adozione delle tecnologie blockchain sarà guidata da organizzazioni che basano il loro sviluppo sulla fornitura di cure di migliore qualità nello stesso modo in cui il concetto di condivisione delle informazioni sanitarie regionali ha dato origine allo scambio di dati sanitari digitali. In alcune giurisdizioni, lo scambio di dati ha funzionato abbastanza bene".
- Brian Behlendorf in un'intervista con HITInfrastructure.com
In che modo la Blockchain influirà sull'assistenza sanitaria?
Sicurezza e privacy: la privacy e la riservatezza dei pazienti sono questioni fondamentali nell'assistenza sanitaria. Per coloro che si occupano di assistenza sanitaria, devono essere adottate le misure necessarie per dare priorità e migliorare la sicurezza. Nonostante ci siano state delle iniziative, la blockchain potrebbe essere la soluzione perfetta per la sanità.
Collaborazione e governance: la grande quantità di dati disponibili è cresciuta negli ultimi anni e continuerà a crescere. La blockchain migliorerà la governance dei dati, otterrà una maggiore proprietà dei dati, migliorerà l'interoperabilità e porterà a un migliore processo decisionale basato sui dati.
Dati e analisi: la tecnologia Blockchain è definita come un record peer-to-peer condiviso e permanente, che fornirà una nuova visione del modo in cui gli operatori sanitari archiviano e scambiano i dati, con conseguente maggiore trasparenza e fiducia. I dati condivisi all'interno del database virtuale porteranno ad aggiornamenti continui, migliorando così l'analisi in tempo reale.
Scienza dei dati
Il volume dei dati sanitari si sta moltiplicando e si prevede che aumenterà notevolmente nei prossimi anni. Con oltre 1,2 miliardi di documenti clinici prodotti negli Stati Uniti ogni anno, medici e scienziati della vita dispongono di un oceano di big data per la loro ricerca principale. Inoltre, con l'adozione della tecnologia portatile, viene generata e condivisa un'enorme quantità di informazioni relative alla salute. L'ondata di questo flusso di dati apre nuove opportunità per un'assistenza sanitaria più aggiornata.
La scienza dei dati rappresenta una tendenza efficace nel settore sanitario per ottimizzare il modo in cui vengono gestite le operazioni ospedaliere. Con la scienza dei dati, l'industria può trovare modi ben organizzati ed economici per sfruttare grandi quantità di dati sanitari esistenti, aumentare il proprio potenziale per rivoluzionare la diagnosi sanitaria accurata.
Con la capacità di raccogliere, costruire ed elaborare grandi volumi di dati e analizzare un modello, acquisire una conoscenza approfondita del corpo umano è un requisito fondamentale per i data scientist e i professionisti dell'apprendimento automatico in tutto il mondo.
Scienza dei dati
Nonostante disponiamo di un'enorme quantità di dati sanitari, i tassi di errore diagnostico sono ancora elevati. Secondo un recente studio della National Academy of Sciences, Engineering and Medicine, circa il 5% di pazienti adulti viene diagnosticato erroneamente ogni anno negli Stati Uniti, per un totale di 12 milioni di persone. Inoltre, la ricerca sui risultati dell'esame post mortem rivela che gli errori diagnostici causano quasi il 10% dei decessi dei pazienti.
Che si tratti di prevedere un paziente con un tumore, il rischio di riammissione o una diagnosi errata nelle cartelle cliniche elettroniche, la scienza dei dati gioca un ruolo importante. La scienza dei dati trasformerà il futuro dell'assistenza sanitaria gestendo e organizzando enormi volumi di dati che preverranno problemi sanitari e salveranno la vita di milioni di persone.
In che modo la scienza dei dati trasformerà l'assistenza sanitaria?
Gestione delle malattie: l'uso della scienza dei dati può aumentare l'accuratezza e l'efficacia della diagnosi. I big data aiutano anche a ridurre gli errori farmaceutici migliorando le prestazioni finanziarie e amministrative e riducendo le reimportazioni. Rilevando i modelli di malattia e registrando i focolai di malattie, i problemi di salute pubblica possono essere migliorati applicando la scienza dei dati all'assistenza sanitaria.
Profilo del paziente: un EMR contiene dati medici standardizzati (strutturati e non strutturati) che possono aiutare a identificare i pazienti a rischio e fornire cure adeguate. La scienza dei dati avanzata può essere applicata ai profili dei pazienti per identificare le persone che possono trarre vantaggio dall'approccio preventivo. Include anche cambiamenti nello stile di vita.
Apprendimento automatico
Una delle tecnologie critiche nel settore sanitario che può migliorare notevolmente il processo decisionale clinico, la gestione, il monitoraggio dei pazienti e la ricerca farmaceutica è il Machine Learning. Applicando la tecnologia di apprendimento automatico all'assistenza sanitaria, possiamo rilevare la salute del paziente in tempo reale, comprendere i modelli della malattia, trovare possibili cure e analizzare l'esito con una sperimentazione clinica in corso.
Apprendimento automatico
Con l'aiuto dell'apprendimento automatico, le piattaforme mobili di gestione dell'assistenza possono essere rese disponibili per offrire alle parti interessate progetti personalizzati, che vengono automaticamente personalizzati in base all'esperienza.
L'assistenza non compensata è uno dei problemi in più rapida crescita nella maggior parte dei sistemi sanitari. Con l'apprendimento automatico, i sistemi sanitari possono identificare chi ha bisogno di avvisi di promemoria, chi ha bisogno di aiuto finanziario e come cambiano i modelli di pagamento nel tempo.
Analisi predittiva
I medici sono intelligenti, ben formati e amano tenersi aggiornati con la ricerca avanzata. Non è possibile per loro memorizzare e raccogliere tutte le conoscenze di cui hanno bisogno per ogni caso e potrebbero non averle facilmente disponibili nelle loro mani. Sebbene abbiano accesso alla vasta quantità di dati necessari per confrontare i risultati del trattamento per tutti i diversi tipi di malattie che incontrano, non hanno ancora il tempo e le competenze per valutare queste informazioni e integrarle nel loro profilo medico. paziente stesso. Ma questo tipo di ricerca completa e analisi statistica va oltre le capacità del lavoro di un medico.
Ecco perché miriadi di medici - oltre alle compagnie assicurative - adottano l'analisi prognostica.
L'analisi predittiva (PA) utilizza la tecnologia e i metodi statistici per raccogliere la grande quantità di informazioni necessarie per rilevare l'esito di un paziente. Queste informazioni possono assorbire i dati dai risultati di trattamenti precedenti, nonché dalla ricerca medica avanzata pubblicata su riviste e database sottoposti a revisione paritaria.
La PS non solo può aiutare a risolvere problemi difficili e prevedere, ma può anche mostrare sorprendenti correlazioni nei dati che il nostro cervello umano non può sospettare.
In medicina, la prognosi può variare dalle reazioni ai farmaci ai tassi di riammissione in ospedale. Esempi sono la diagnosi di malattie infettive mediante metodi di sutura, la valutazione della possibilità di malattia, l'assistenza di un medico nel processo di esame e persino l'individuazione del benessere futuro.
In che modo la PA migliora l'assistenza sanitaria?
Sappiamo tutti che l'intervento precoce è la chiave per prevenire la gravità delle malattie. Con l'analisi prognostica, i medici possono analizzare prima le condizioni del paziente ed effettuare una chiamata molto più informata. L'analisi prognostica valuta la possibilità che il paziente possa essere tranquillamente rimandato a casa o posto sotto osservazione.
Le aziende farmaceutiche utilizzano l'analisi prognostica per rilevare gli effetti di farmaci vecchi su nuovi su una malattia, per aiutare nel processo decisionale. Fare ricerche approfondite su cancro, Ebola, HIV e altri virus.
L'analisi prognostica in ambito sanitario è estremamente importante per identificare il rischio di un paziente di sviluppare una malattia analizzando la storia del trattamento precedente, comprendendo il sistema immunitario di pazienti simili e le cartelle cliniche dei farmaci.
Il modo più efficace per prevenire frodi e abusi è identificarli prima che le richieste vengano pagate. Inoltre, i contribuenti sanitari hanno ora adottato la stessa analisi prognostica per rilevare schemi fraudolenti e quindi sviluppare insiemi di "regole" per "etichettare" requisiti specifici.
Conclusioni rapide
L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico avranno un enorme impatto sull'ecosistema sanitario, in particolare nei settori della diagnosi, della patologia e della radiologia.
La tecnologia blockchain diventerà una componente fondamentale del sistema sanitario, che vedrà una crescente adozione tra gli operatori sanitari nei dipartimenti di gestione delle cartelle cliniche dei pazienti poiché i pazienti richiedono un maggiore controllo sui propri dati sanitari.
Le tecniche di apprendimento automatico possono aiutare le aziende sanitarie a operare in modo molto più efficiente e prevedibile.
L'analisi predittiva darà una nuova prospettiva alle aziende sanitarie con trattamenti, monitoraggio e diagnosi più accurati, salvando così la vita di molti
Data Science vedrà una crescente adozione tra gli operatori sanitari, poiché contribuirà a una serie di funzioni aziendali nel settore sanitario.
La tecnologia ha molto spazio per la crescita nel settore sanitario e nel 2018 vedremo come le aziende applicheranno questi strumenti intelligenti alle loro organizzazioni. Che tu stia cercando una soluzione basata sull'intelligenza artificiale o applicando l'apprendimento automatico al tuo attuale software sanitario, hai bisogno del team giusto per creare un viaggio senza intoppi per te. Se la tecnologia è una delle tue sfide, gli esperti di OSP Labs sono qui per aiutarti!
