Hiç şüphe yok ki teknolojik gelişmeler hayatımızı önemli ölçüde etkiliyor. Uygulamalarda gezinmekten evinize güvenli bir şekilde rehberlik etmeye kadar her yerde teknoloji önemli bir rol oynuyor.
Bununla birlikte, sağlık sektöründeki teknoloji kolaylıkları, hasta iletişimini dönüştürüyor, tanı düzeylerini iyileştiriyor ve hayat kurtarıyor.
Temel teknolojiler, sektörü altüst eden pek çok başarılı sağlık hizmeti yeniliğinin temelini oluşturuyor. Devam eden bu dönüşüme ayak uydurmak için sağlık kuruluşlarının sağlık sonuçlarını iyileştirecek, maliyet etkin hale getirecek ve değere dayalı bakım sunacak yeni teknolojileri benimsemesi gerekecek.
Genel Bakış
Sağlık hizmetleri her zaman, her yerde sürekli ve kişiselleştirilmiş bakım modeline geçerken, 2018'de sağlık hizmetlerinin geleceğini yeniden tanımlayacak temel teknolojileri analiz etmek büyük önem taşıyor.
"Tüketici sağlığı teknolojilerinin (uygulamalar, giyilebilir cihazlar, kendi kendine teşhis araçları) hasta-hekim bağlantısını güçlendirme ve sağlık sonuçlarını iyileştirme potansiyeline sahip olduğuna inanıyoruz."
– Dr. Glen Stream, Başkan, Amerika Sağlığı Aile Hekimliği
Teknoloji odaklı dönüşümü oluşturan çeşitli yeni itici güçlerle bir araya gelen yeni teknolojiler, yalnızca maliyetlerin azaltılmasını sağlamakla kalmıyor, aynı zamanda sağlık sektöründe değere dayalı bakımı da sağlıyor.
Sağlık sektörü otomasyon, makine öğrenimi ve yapay zekadan önemli ölçüde olumlu yönde etkilendi.
Michigan Üniversitesi tarafından yapılan bir araştırmaya göre, bilginin geleneksel formlardan dijitalleşme yoluyla elektronik sağlık kayıtlarına dönüştürülmesi, ayakta tedavi masraflarını 3% oranında azaltıyor. Söz konusu araştırmacılar bunu hasta başına her ay 5,14 dolar tasarruf olarak hesapladılar.
Sağlık sektörü, dramatik sağlık bakım maliyetlerini ortadan kaldırırken hastalara en iyi sonuçları sunmanın yenilikçi yollarını arayan devrim niteliğindeki değişikliklerle karşı karşıyadır. 2018'de sağlık sektörünün geleceğinde neler var? Sağlık sektörünü dönüştürmeye hazır, gelecek vaat eden altı teknolojiye bakalım.
Yapay zeka
Yapay zeka sağlık hizmetlerinin yeniden şekillendirilmesinde önemli bir rol oynuyor. Yapay zekanın sağlık sektöründe benimsenmesi ivme kazanıyor ve hastaların, hastanelerin ve sağlık sektörünün karşılaştığı çeşitli sorunları çözüyor.
Bu, sorunlarla karşılaşan sağlayıcılara harekete geçme ihtiyacını fark etmeden çok önce yardımcı olan, tahmine dayalı analitikleri ve klinik karar destek araçlarını güçlendiren temel taşların çoğunu sağlayacaktır.
Bugün her hasta dijital olarak güçlendirilmiş ve daha sorumlu ve aynı zamanda daha uygun fiyatlı kişiselleştirilmiş bakımı tercih etmektedir. Yapay zekanın gerçekten de sağlık sektörünün hastalık yönetimi, klinik araştırmalar, teşhis ve tedavi, hasta katılımı, hasta izleme ve sağlıklı yaşam yönetimi dahil olmak üzere çeşitli alanlarında çok sayıda etkisi var.
Yapay zeka, daha iyi tedavi planları yapmak, kişiselleştirilmiş ilaç sunmak için verileri değerlendirmek ve süreçleri izlemek gibi sağlık hizmetleri tedavilerine hakim oluyor.
Yapay zeka
Yapay zeka, kronik hastalıkları MR, CT, ultrason ve röntgen yoluyla tespit etme potansiyeline sahip olup, böylece hastaların teşhis için bekleme süresini haftalardan saatlere indiriyor.
CB Insights'ın 2016 tarihli bir raporuna göre, yaklaşık 86% sağlık kuruluşu, yaşam bilimi şirketi ve teknoloji tedarikçisi sağlık hizmetlerinde yapay zeka teknolojisini benimsiyor. Bu kuruluşlar 2020 yılına kadar yapay zeka projelerine ortalama 54 milyon dolar harcayacak.
Yapay zekanın sağlık sektörünü yeniden tanımlama yollarından bazılarına bakalım:
Yapay zeka, yapay zeka ve dijital otomasyon kullanarak bilgilerin (tıbbi kayıtlar, hasta bilgileri ve tedavi geçmişi) toplanmasına ve analiz edilmesine yardımcı olur. Robotlar, sağlık hizmetlerinin hızlı bir şekilde sunulmasını sağlamak için verileri toplar, saklar, dönüştürür ve konumlandırır.
Muayenelerin analizi, röntgenler, CT taramaları, veri girişi ve diğer sıkıcı görevler robotlar tarafından daha hızlı ve daha doğru bir şekilde yapılabilir.
Yapay zeka sistemleri, verileri analiz etmek, hastanın dosyasındaki raporları değerlendirmek ve böylece uygun tedavi planını seçmelerine yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Yapay zekanın gücüyle hayatı tehdit eden hastalıkların erken tespiti mümkün.
Yapay zeka, hastanın kondisyon düzeyinin izlenmesine yardımcı oluyor ve hastanın tedavi planlarını iyileştirmek veya değiştirmek için ilgili sağlayıcıya sağlık güncellemeleri gönderiyor.
Blok Zinciri
Dramatik değişim talebi her zaman işin her alanında temel bir dalgalanma olmuştur ve sağlık söz konusu olduğunda bu, benzersiz bir aciliyet duygusuyla yapılır. Bir hastayla ilgili yüksek değerli sanal kayıtlar oluşturmak, sağlık bilişiminin en büyük zorluklarından biridir.
Blockchain, eşler arası işlemleri kaydeden, ağlar arasındaki değişiklikleri izleyen ve kripto para birimleri için veri depolayan ve paylaşan dağıtılmış bir sistemdir. Blockchain teknolojisi, hastayı sağlık ekosisteminin merkezine yerleştirerek ve sağlık verilerinin güvenliğini, gizliliğini ve birlikte çalışabilirliğini artırarak sağlık hizmetlerinde devrim yaratma potansiyeline sahiptir. Bu teknoloji, sağlık bilgisi alışverişi (HIE) için yeni bir model sağlayarak elektronik tıbbi kayıtları daha verimli ve güvenli hale getirecek.
Sağlık Hizmetlerinde Blockchain'in Benimsenmesi - 2017, 2020 ve 2025
Blok Zinciri
Bu istatistik, 2017, 2020 ve 2025 yıllarında küresel olarak tüm sağlık hizmetleri uygulamalarında sağlık hizmetleri blockchain'inin benimsenmesinin öngörülen dağılımını gösteriyor. 55% sağlık uygulamalarının 2025 yılına kadar ticari gelişim için blockchain'i benimseyeceği tahmin ediliyor.
“Blockchain teknolojilerinin benimsenmesi, bölgesel sağlık bilgi alışverişi kavramının dijital sağlık veri alışverişini tetiklediği gibi, büyümelerini daha kaliteli bakım sağlamaya dayandıran kuruluşlar tarafından yönlendirilecek. Bazı yargı bölgelerinde veri paylaşımı oldukça iyi sonuç verdi.”
– Brian Behlendorf, HITInfrastructure.com ile röportajında
Blockchain Sağlık Hizmetlerini Nasıl Etkileyecek?
Güvenlik ve Gizlilik: Hasta mahremiyeti ve mahremiyeti sağlık hizmetlerinde temel kaygılardır. Sağlık hizmetleriyle ilgilenenler için güvenliği önceliklendirmek ve geliştirmek için gerekli adımlar atılmalıdır. Her ne kadar girişimler olsa da blockchain sağlık hizmetleri için mükemmel bir çözüm olabilir.
İşbirliği ve Yönetişim: Mevcut veri miktarı son yıllarda arttı ve büyümeye devam edecek. Blockchain veri yönetimini geliştirecek, daha fazla veri sahipliği elde edecek, birlikte çalışabilirliği geliştirecek ve daha iyi veri odaklı karar almaya yol açacak.
Veri ve analiz: Blockchain teknolojisi, eşler arası işlemlerin paylaşılan, kalıcı bir kaydı olarak tanımlanıyor; bu, sağlık hizmeti sağlayıcılarının verileri nasıl depoladığı ve değiştirdiği konusunda yeni bilgiler sağlayacak ve daha fazla şeffaflık ve güven sağlayacak. Sanal veritabanında paylaşılan veriler sürekli güncellemelere yol açacak ve böylece gerçek zamanlı analizler iyileştirilecektir.
Veri Bilimi
Sağlık verilerinin hacmi katlanarak artıyor ve önümüzdeki yıllarda çarpıcı biçimde artması bekleniyor. ABD'de her yıl üretilen 1,2 milyardan fazla klinik belgeyle, doktorlar ve yaşam bilimcileri temel araştırmaları için büyük bir veri okyanusuna sahipler. Ayrıca giyilebilir teknolojinin benimsenmesiyle birlikte sağlıkla ilgili çok sayıda bilgi üretilmekte ve paylaşılmaktadır. Bu veri akışı dalgası, daha bilinçli sağlık hizmetleri için yeni fırsatlar yaratıyor.
Veri bilimi, hastane operasyonlarının yönetilme şeklini optimize etmek için etkili bir sağlık hizmeti trendi olarak duruyor. Veri bilimi sayesinde sektör, çok miktarda mevcut sağlık hizmeti verisinden yararlanmanın iyi organize edilmiş, uygun maliyetli yollarını bulabilir ve doğru teşhisle sağlık hizmetlerinde devrim yaratma potansiyelini güçlendirebilir.
Büyük miktarda veriyi toplama, yapılandırma ve işleme ve bir modeli analiz etme yeteneği sayesinde insan vücudu hakkında derinlemesine bilgi edinmek, dünya çapındaki veri bilimcileri ve makine öğrenimi uzmanları için temel gereksinimdir.
Veri Bilimi
Elimizde bulunan çok sayıda sağlık verisine rağmen tanısal başarısızlık oranları hala yüksektir. Ulusal Bilim, Mühendislik ve Tıp Akademileri tarafından yapılan son araştırmalara göre, Amerika Birleşik Devletleri'nde her yıl yaklaşık 5% yetişkin hastaya yanlış teşhis konuluyor ve bu da toplam 12 milyon kişiye tekabül ediyor. Ayrıca postmortem sonuçlar üzerinde yapılan araştırmalar, teşhis hatalarının yaklaşık 10% hasta ölümüne neden olduğunu ortaya koyuyor.
İster tümörlü bir hastayı tahmin etmek olsun, ister tekrar hastaneye yatma riski olsun, ister elektronik tıbbi kayıtlardaki yanlış teşhisler olsun, veri bilimi önemli bir rol oynar. Veri bilimi, sağlık sorunlarını önleyecek ve milyonlarca hayat kurtaracak devasa miktarda veriyi yönetip düzenleyerek sağlık hizmetlerinin geleceğini dönüştürecek.
Veri bilimi sağlık hizmetlerini nasıl dönüştürecek?
Hastalık yönetimi: Veri biliminin kullanılması teşhisin doğruluğunu ve verimliliğini artırabilir. Büyük veri aynı zamanda finansal ve idari performansı iyileştirerek ve yeniden yatışları azaltarak ilaç hatalarının azaltılmasına da yardımcı olur. Hastalık kalıplarını tespit ederek ve hastalık salgınlarını belgeleyerek, veri biliminin sağlık hizmetlerine uygulanmasıyla halk sağlığı sorunları iyileştirilebilir.
Hasta Profili: EMR, risk altındaki hastaların belirlenmesine ve uygun bakımın sağlanmasına yardımcı olabilecek standartlaştırılmış (yapılandırılmış ve yapılandırılmamış) tıbbi verileri içerir. Proaktif bir yaklaşımdan yararlanabilecek kişileri belirlemek için hasta profili oluşturmaya ileri veri bilimi uygulanabilir. Aynı zamanda yaşam tarzı değişikliklerini de içerir.
Makine öğrenme
Sağlık hizmetlerinde klinik karar almayı, idari işlevleri, hasta izlemeyi ve farmasötik araştırmaları önemli ölçüde geliştirebilecek kritik teknolojilerden biri Makine Öğrenimidir. Makine öğrenimi teknolojisini sağlık hizmetlerinde uygulayarak, hasta sağlığını gerçek zamanlı olarak tespit edebilir, hastalık kalıplarını anlayabilir, potansiyel tedaviyi bulabilir ve devam eden bir klinik denemeyle sonuçları analiz edebiliriz.
Makine öğrenme
Makine öğreniminin yardımıyla mobil özellikli bakım yönetimi platformları, tüm paydaşlara deneyimlere göre otomatik olarak ayarlanan kişiselleştirilmiş planlar sunmak için kullanılabilir.
Karşılıksız bakım, çoğu sağlık sistemi için en hızlı büyüyen sorunlardan biridir. Sağlık sistemleri, makine öğrenimi sayesinde kimin hatırlatma bildirimlerine ihtiyacı olduğunu, kimin mali yardıma ihtiyacı olduğunu ve ödeme modellerinin zaman içinde nasıl değiştiğini belirleyebiliyor.
Tahmine Dayalı Analitik
Doktorlar akıllıdır, iyi eğitimlidir ve ileri düzey araştırmalarla güncel kalmayı severler. Her durum için ihtiyaç duydukları tüm bilgiyi ezberlemeleri ve toplamaları mümkün değildir ve muhtemelen bu bilgiyi parmaklarının ucunda da bulundurmazlar. Karşılaştıkları tüm farklı hastalık türlerinin tedavi sonuçlarını karşılaştırmak için gereken geniş verilere erişimleri olmasına rağmen, bu bilgileri değerlendirecek ve bunu hastanın tıbbi profiline entegre edecek zaman ve uzmanlığa hâlâ sahip değiller. Ancak bu tür kapsamlı bir araştırma ve istatistiksel analiz, bir hekimin işinin kapsamı dışındadır.
Sigorta şirketlerinin yanı sıra çok sayıda doktorun da tahmine dayalı analitiği benimsemesinin nedeni budur.
Tahmine dayalı analitik (PA), hasta sonucunu tespit etmek için gerekli olan büyük miktarda bilgiyi toplamak için teknolojiyi ve istatistiksel yöntemleri kullanır. Bu bilgi, hakemli dergilerde ve veritabanlarında yayınlanan ileri tıbbi araştırmaların yanı sıra önceki tedavilerin sonuçlarından da veri alabilir.
MS sadece zor problemleri çözmeye ve tahminlerde bulunmaya yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda verilerde insan beynimizin şüphelenmediği şaşırtıcı korelasyonları da gösterebilir.
Tıpta tahminler ilaç reaksiyonlarından hastaneye yeniden kabul oranlarına kadar değişebilir. Örnek olarak, dikiş yöntemleriyle bulaşıcı hastalıkların teşhisi, hastalık olasılığının tahmin edilmesi, muayene sürecinde hekime yardımcı olunması ve hatta gelecekteki sağlık durumunun tespit edilmesi gösterilebilir.
PA sağlık hizmetlerini nasıl iyileştirir?
Erken müdahalenin ciddi hastalıkları önlemenin anahtarı olduğunu hepimiz biliyoruz. Tahmine dayalı analitik sayesinde doktorlar bir hastanın durumunu daha erken analiz edebilir ve çok daha bilinçli bir çağrı yapabilir. Prognostik analiz, hastanın güvenli bir şekilde eve gönderilebilmesi veya gözlem altına alınabilmesi olasılığını değerlendirir.
İlaç şirketleri, karar verme sürecine yardımcı olmak amacıyla bir hastalık için eski ve yeni ilaçların etkilerini tespit etmek amacıyla tahmine dayalı analitiği kullanıyor. Kanser, Ebola, HIV ve diğer virüsler hakkında gerçeklere dayalı araştırmalar yapın.
Sağlık hizmetlerinde tahmine dayalı analitik, geçmiş tedavi geçmişini analiz ederek, benzer hastaların bağışıklık sistemlerini ve ilaç kayıtlarını anlayarak bir hastanın hastalığa yakalanma riskini belirlemede büyük önem taşır.
Dolandırıcılığı ve suiistimali önlemenin en etkili yolu, tazminatlar ödenmeden önce bunu tespit etmektir. Ek olarak, sağlık hizmeti ödeyenler artık dolandırıcılık kalıplarını belirlemek ve ardından belirli iddiaları "işaretlemek" için bir dizi "kural" geliştirmek için aynı tahmine dayalı analitiği benimsedi.
Hızlı sonuçlar
Yapay zeka ve makine öğrenimi, özellikle teşhis, patoloji ve radyoloji alanında sağlık ekosistemini büyük ölçüde etkileyecek.
Blockchain teknolojisi sağlık sisteminin kritik bir bileşeni olarak ortaya çıkacak ve hastalar, sağlık verileri üzerinde daha fazla kontrol talep ettikçe, hasta kayıt yönetimi departmanlarındaki sağlık hizmeti sağlayıcıları arasında giderek daha fazla benimsenecek.
Makine öğrenimi teknikleri, sağlık hizmeti işletmelerinin çok daha verimli ve daha öngörülebilir bir şekilde çalışmasına yardımcı olabilir.
Tahmine Dayalı Analitik, daha doğru tedavi, izleme ve teşhisle sağlık hizmetleri işletmelerine yeni bir bakış açısı kazandıracak ve böylece birçok kişinin hayatını kurtaracak
Veri Bilimi, sağlık hizmetlerinde çeşitli iş fonksiyonlarına katkıda bulunacağı için sağlık hizmeti sağlayıcıları arasında giderek daha fazla benimsenecektir.
Teknolojinin sağlık hizmetlerinde büyüme için çok fazla alanı var ve 2018 yılında şirketlerin bu akıllı araçları kuruluşlarında nasıl uyguladığını göreceğiz. İster yapay zeka tabanlı bir çözüm arıyor olun, ister makine öğrenimini mevcut sağlık yazılımınıza uyguluyor olun, sizin için sorunsuz bir yolculuk yaratacak doğru ekibe ihtiyacınız var. Eğer teknoloji karşılaştığınız zorluklardan biriyse, OSP Laboratuarlarındaki uzmanlar yardıma hazır!
