Нет никаких сомнений в том, что технологические разработки оказывают значительное влияние на нашу жизнь. От навигации до приложений, которые безопасно доставят вас домой, технологии везде играют важную роль.
Тем не менее, технологии в сфере здравоохранения трансформируют удобство, общение с пациентами, повышение уровня диагностики и доказывают, что они спасают.
Ключевые технологии обеспечивают основу для многих успешных инноваций в отрасли здравоохранения. Чтобы идти в ногу с этой продолжающейся трансформацией, организации здравоохранения необходимо будет использовать новые технологии, которые улучшат показатели здоровья, сделают его более экономически эффективным и предоставят лечение, основанное на ценности.
Обзор
Поскольку здравоохранение переходит на модель непрерывного и индивидуального ухода в любое время и в любом месте, крайне важно проанализировать передовые технологии, которые определят будущее отдела здравоохранения в 2018 году.
«Мы считаем, что потребительские медицинские технологии — приложения, носимые устройства, инструменты самодиагностики — могут улучшить связь между пациентом и врачом и улучшить результаты в отношении здоровья».
- Др. Глен Стрим, президент, Семейная медицина для американского здоровья
Появляющиеся новые технологии в сочетании с множеством новых движущих сил, участвующих в ориентированной на технологии трансформации, не только снижают затраты, но и обеспечивают ценностно-ориентированную помощь в отрасли здравоохранения.
На отрасль здравоохранения оказали существенное положительное влияние автоматизация, машинное обучение и искусственный интеллект.
Согласно исследованию Мичиганского университета, преобразование информации из обычных форм в электронные медицинские карты посредством оцифровки снижает стоимость амбулаторного лечения на 3%. Исследователи рассчитали это как экономию в размере 5,14 доллара на пациента каждый месяц.
Индустрия здравоохранения сталкивается с революционными изменениями, ища инновационные способы улучшить результаты для пациентов, одновременно устраняя значительные затраты на здравоохранение. Что ждет здравоохранение в 2018 году? Давайте рассмотрим шесть перспективных технологий, готовых изменить среду здравоохранения.
Искусственный интеллект
Искусственный интеллект играет неотъемлемую роль в изменении системы здравоохранения. Внедрение искусственного интеллекта в отрасли здравоохранения набирает обороты и решает множество проблем, с которыми сталкиваются пациенты, больницы и отрасль здравоохранения.
Это обеспечит большую часть краеугольного камня, предоставляя прогностический анализ и инструменты поддержки принятия клинических решений, которые помогают поставщикам с проблемами задолго до того, как они признают необходимость действовать.
Сегодня каждый пациент имеет цифровые возможности и предпочитает персонализированный уход, который является более ответственным, а также более доступным. Искусственный интеллект действительно имеет ряд последствий для различных областей отрасли здравоохранения, включая управление заболеваниями, клинические испытания, диагностику и лечение, вовлечение пациентов, мониторинг пациентов и управление здоровьем.
Искусственный интеллект доминирует в медицинских процедурах, таких как разработка лучших планов лечения, оценка данных для индивидуальной доставки лекарств и процедуры мониторинга.
Искусственный интеллект
Искусственный интеллект способен выявлять хронические заболевания с помощью магнитно-резонансной томографии, компьютерной томографии, УЗИ и рентгена и тем самым экономить пациентам время ожидания диагноза с недель до нескольких часов.
Согласно отчету CB Insights за 2016 год, около 86% поставщиков медицинских услуг, биотехнологических компаний и поставщиков технологий внедряют технологии искусственного интеллекта в здравоохранение. К 2020 году эти организации потратят в среднем 54 миллиона долларов на проекты искусственного интеллекта.
Давайте посмотрим, как искусственный интеллект переопределяет отрасль здравоохранения:
Искусственный интеллект помогает собирать и анализировать информацию (медицинские карты, информацию о пациентах и историю лечения) с использованием искусственного интеллекта и цифровой автоматизации. Роботы собирают, хранят, преобразуют и находят данные для быстрого предоставления медицинских услуг.
Анализ тестов, рентген, компьютерная томография, ввод данных и другие утомительные задачи могут выполняться роботами быстрее и точнее.
Системы искусственного интеллекта предназначены для анализа данных, оценки отчетов из файла пациента и, таким образом, помогают ему выбрать подходящий план лечения. Благодаря силе искусственного интеллекта возможно раннее обнаружение опасных для жизни заболеваний.
Искусственный интеллект помогает отслеживать уровень физической подготовки пациента и отправляет обновления здоровья соответствующему поставщику медицинских услуг для улучшения или изменения планов лечения пациента.
Блокчейн
Спрос на кардинальные изменения всегда был затяжной волной во всех аспектах бизнеса, а когда дело доходит до здравоохранения, он приходит с чувством неизмеримой срочности. Создание ценных виртуальных записей, связанных с пациентом, является одной из основных задач ИТ в здравоохранении.
Блокчейн — это распределенная система, которая записывает одноранговые транзакции, отслеживает изменения во всех сетях, а также хранит и обменивает данные для шифрования. Технология блокчейн может произвести революцию в здравоохранении, поместив пациента в центр экосистемы здравоохранения и повысив безопасность, конфиденциальность и совместимость медицинских данных. Эта технология обеспечит новую модель обмена медицинской информацией (HIE), сделав электронные медицинские записи более эффективными и безопасными.
Принятие блокчейна в здравоохранении в 2017, 2020 и 2025 годах
Блокчейн
Эта статистика отражает прогнозируемое распределение внедрения блокчейна в здравоохранении во всех медицинских приложениях по всему миру в 2017, 2020 и 2025 годах. Прогнозируется, что 55% медицинских приложений перейдут на разработку блокчейна к 20.
«Внедрение технологий блокчейна будет осуществляться организациями, которые основывают свое развитие на предоставлении более качественной медицинской помощи так же, как концепция регионального обмена информацией о здоровье привела к обмену цифровыми данными о здоровье. В некоторых юрисдикциях обмен данными работал достаточно хорошо».
- Брайан Белендорф в интервью HITInfrastructure.com
Как блокчейн повлияет на здравоохранение?
Конфиденциальность и защита. Конфиденциальность и конфиденциальность пациентов являются первостепенными вопросами в здравоохранении. Для тех, кто занимается здравоохранением, необходимо принять необходимые меры для расстановки приоритетов и повышения безопасности. Несмотря на выдвижение инициатив, блокчейн может стать идеальным решением для здравоохранения.
Сотрудничество и управление: огромный объем доступных данных вырос за последние годы и будет продолжать расти. Блокчейн улучшит управление данными, обеспечит большее владение данными, улучшит функциональную совместимость и приведет к лучшему принятию решений на основе данных.
Данные и анализ. Технология блокчейн определяется как совместно используемая постоянная одноранговая запись, которая даст новое представление о том, как поставщики медицинских услуг хранят и обмениваются данными, что приводит к большей прозрачности и доверию. Совместно используемые данные в виртуальной базе данных будут постоянно обновляться, улучшая тем самым аналитику в реальном времени.
Наука о данных
Объем медицинских данных увеличивается, и ожидается, что в ближайшие годы он резко возрастет. Ежегодно в США публикуется более 1,2 миллиарда клинических статей, поэтому у врачей и ученых-биологов есть океан больших данных для их основных исследований. Кроме того, с внедрением портативных технологий генерируется и передается огромное количество информации, связанной со здоровьем. Волна этого потока данных открывает новые возможности для более современного здравоохранения.
Наука о данных является эффективной тенденцией в здравоохранении, направленной на оптимизацию управления больничными операциями. Благодаря науке о данных отрасль может найти хорошо организованные и экономичные способы использования огромных объемов существующих данных о здравоохранении, повысить их потенциал для революционного преобразования точной диагностики в здравоохранении.
Обладая способностью собирать, создавать и обрабатывать большие объемы данных и анализировать закономерности, получение глубоких знаний о человеческом теле является основным требованием для специалистов по данным и специалистам по машинному обучению во всем мире.
Наука о данных
Несмотря на то, что в нашем распоряжении огромное количество данных о здоровье, уровень диагностических неудач по-прежнему высок. Согласно недавнему исследованию, проведенному Национальной академией наук, инженерии и медицины, примерно 51 TP2T взрослых пациентов ежегодно получают неверный диагноз в Соединенных Штатах, что составляет в общей сложности 12 миллионов человек. Кроме того, исследование результатов патологоанатомического исследования показывает, что диагностические ошибки являются причиной почти 10% смертей пациентов.
Будь то предсказание пациента с опухолью, риск повторной госпитализации или ошибочный диагноз в электронных медицинских записях, наука о данных играет важную роль. Наука о данных изменит будущее здравоохранения за счет управления и организации огромных объемов данных, которые предотвратят проблемы со здоровьем и спасут жизни миллионов людей.
Как наука о данных изменит здравоохранение?
Управление заболеваниями: использование науки о данных может повысить точность и эффективность диагностики. Большие данные также помогают уменьшить количество ошибок в фармацевтике за счет улучшения финансовых и административных показателей и сокращения реимпорта. Выявляя модели заболеваний и регистрируя вспышки заболеваний, можно улучшить проблемы общественного здравоохранения, применяя науку о данных в здравоохранении.
Профиль пациента: EMR содержит стандартизированные (структурированные и неструктурированные) медицинские данные, которые могут помочь выявить пациентов из группы риска и обеспечить надлежащее лечение. Продвинутая наука о данных может быть применена к профилям пациентов для выявления лиц, которым может быть полезен профилактический подход. Это также включает в себя изменение образа жизни.
Машинное обучение
Одной из критически важных технологий в здравоохранении, которая может значительно улучшить принятие клинических решений, управление, мониторинг пациентов и фармацевтические исследования, является машинное обучение. Применяя технологии машинного обучения в здравоохранении, мы можем отслеживать состояние здоровья пациента в режиме реального времени, понимать закономерности заболевания, находить возможное лечение и анализировать результаты с помощью текущих клинических испытаний.
Машинное обучение
С помощью машинного обучения можно сделать доступными мобильные платформы управления уходом, предлагая заинтересованным сторонам персонализированный дизайн, который автоматически настраивается на основе опыта.
Некомпенсируемая помощь является одной из наиболее быстро растущих проблем в большинстве систем здравоохранения. С помощью машинного обучения системы здравоохранения могут определить, кому нужны напоминания, кому нужна финансовая помощь и как со временем меняются схемы оплаты.
Предиктивная аналитика
Врачи умны, хорошо обучены и любят быть в курсе передовых исследований. Они не могут запомнить и собрать все знания, необходимые для каждого случая, и они могут быть не всегда под рукой. Хотя у них есть доступ к огромному количеству данных, необходимых для сравнения результатов лечения всех различных типов заболеваний, с которыми они сталкиваются, у них все еще нет времени и знаний, чтобы оценить эту информацию и интегрировать ее в свой медицинский профиль. сам пациент. Но такого рода всестороннее исследование и статистический анализ выходят за рамки возможностей работы врача.
Вот почему множество врачей, а также страховых компаний используют прогностический анализ.
Прогностический анализ (ПА) использует технологии и статистические методы для сбора огромного количества информации, необходимой для определения результатов лечения пациента. Эта информация может поглощать данные из результатов предыдущего лечения, а также из передовых медицинских исследований, опубликованных в рецензируемых журналах и базах данных.
PS может не только помочь решить сложные проблемы и предсказать, но также может показать удивительные корреляции в данных, которые наш человеческий мозг не может подозревать.
В медицине прогноз может варьироваться от реакции на лекарство до частоты повторных госпитализаций. Примерами могут служить диагностика инфекционных заболеваний шовными методами, оценка возможности заболевания, помощь врача в процессе обследования и даже определение будущего самочувствия.
Как PA улучшает здравоохранение?
Все мы знаем, что раннее вмешательство является ключом к предотвращению тяжести заболеваний. Благодаря прогностическому анализу врачи могут заранее проанализировать состояние пациента и сделать гораздо более информированный звонок. Прогностический анализ оценивает возможность того, что пациента можно безопасно отправить домой или поместить под наблюдение.
Фармацевтические компании используют прогностический анализ, чтобы определить влияние старых и новых лекарств на болезнь, чтобы помочь в процессе принятия решений. Проведите тщательное исследование рака, лихорадки Эбола, ВИЧ и других вирусов.
Прогностический анализ в здравоохранении чрезвычайно важен для определения риска развития заболевания у пациента путем анализа истории предыдущего лечения, понимания иммунной системы подобных пациентов и записей о приеме лекарств.
Самый эффективный способ предотвратить мошенничество и злоупотребления — выявить их до того, как будут оплачены претензии. Кроме того, плательщики медицинских услуг теперь применяют тот же прогностический анализ для обнаружения мошеннических моделей, а затем разрабатывают наборы «правил» для «маркировки» конкретных требований.
Быстрые выводы
Искусственный интеллект и машинное обучение окажут огромное влияние на экосистему здравоохранения, особенно в области диагностики, патологии и радиологии.
Технология блокчейн станет важнейшим компонентом системы здравоохранения, которая будет все более широко применяться среди поставщиков медицинских услуг в отделах управления картами пациентов, поскольку пациенты требуют большего контроля над своими медицинскими данными.
Методы машинного обучения могут помочь медицинским компаниям работать более эффективно и более предсказуемо.
Прогнозная аналитика откроет новые перспективы для медицинских компаний благодаря более точному лечению, мониторингу и диагностике, тем самым спасая жизни многих людей.
Наука о данных получит все большее распространение среди поставщиков медицинских услуг, поскольку она будет способствовать ряду бизнес-функций в здравоохранении.
У технологий есть много возможностей для роста в здравоохранении, и в 2018 году мы увидим, как компании применяют эти интеллектуальные инструменты в своих организациях. Независимо от того, ищете ли вы решение на основе искусственного интеллекта или применяете машинное обучение к своему текущему программному обеспечению для здравоохранения, вам нужна правильная команда, которая поможет вам в этом. Если технология является одной из ваших проблем, эксперты OSP Labs всегда готовы помочь!
