医疗保健的未来

毫无疑问，技术发展对我们的生活产生重大影响。从导航应用程序到引导您安全回家，技术无处不在发挥着重要作用。

然而，医疗保健行业的技术正在改变便利性、患者沟通、提高诊断水平并证明可以挽救生命。

核心技术为许多颠覆行业的蓬勃发展的医疗保健创新奠定了基础。为了跟上这一持续转型的步伐，医疗保健组织需要采用新技术来改善健康结果、提高成本效益并提供基于价值的护理。

概述

随着医疗保健转向随时随地的持续和个性化护理模式，有必要分析将在 2018 年重新定义医疗保健未来的主要技术。

“我们相信消费者健康技术——应用程序、可穿戴设备、自我诊断工具——有潜力加强患者与医生的联系并改善健康结果。”

– 博士。 Glen Stream，美国健康家庭医学总裁

新兴的新技术与技术驱动型转型的各种新驱动力相结合，不仅推动了成本降低，还确保了医疗保健行业的基于价值的护理。

自动化、机器学习和人工智能对医疗保健行业产生了积极的显着影响。

根据密歇根大学的一项研究，通过数字化将信息从传统形式转换为电子健康记录可将门诊护理成本降低 3%。研究人员计算得出，每位患者每月可节省 5.14 美元。

医疗保健行业正面临革命性的变化，寻求创新方法为患者提供最佳结果，同时消除巨大的医疗保健成本。 2018年医疗保健的前景如何？让我们来看看六种有望改变医疗保健格局的有前途的技术。

人工智能

人工智能在重塑医疗保健方面发挥着不可或缺的作用。人工智能在医疗保健行业的应用正在蓬勃发展，并解决了患者、医院和医疗保健行业面临的各种问题。

它将提供许多支持预测分析和临床决策支持工具的基石，这些工具可以帮助提供商早在意识到需要采取行动之前解决问题。

如今，每位患者都获得了数字化支持，并且更喜欢更负责任且更实惠的个性化护理。人工智能确实对医疗保健行业的各个领域产生了巨大影响，包括疾病管理、临床试验、诊断和治疗、患者参与、患者监测和健康管理。

人工智能正在主导医疗保健治疗，例如制定更好的治疗计划、评估数据以提供个性化药物以及监控流程。

人工智能

人工智能有潜力通过 MRI、CT、超声波和 X 射线检测慢性疾病，从而将患者等待诊断的时间从数周缩短至数小时。

根据 CB Insights 2016 年的一份报告，大约有 86% 的医疗保健组织、生命科学公司和技术供应商正在医疗保健中采用人工智能技术。到 2020 年，这些组织将平均在人工智能项目上花费 5400 万美元。

让我们看看人工智能重新定义医疗保健行业的一些方式：

人工智能利用人工智能和数字自动化帮助收集和分析信息（医疗记录、患者信息和治疗历史）。机器人收集、存储、转换和定位数据，以提供快速的医疗服务。

分析检查、X射线、CT扫描、数据输入和其他繁琐的任务可以由机器人更快、更准确地完成。

人工智能系统旨在分析数据、评估患者档案中的报告，从而帮助他们选择合适的治疗计划。借助人工智能的力量，可以及早发现危及生命的疾病。

人工智能有助于监控患者的健康水平，并向相应的提供者发送健康更新信息，以改进或修改患者的治疗计划。

区块链

对巨大变革的需求一直是业务各个方面的潜在连锁反应，而在医疗保健方面，这种变革的紧迫感是无与伦比的。创建与患者相关的高价值虚拟记录是医疗保健信息学的主要挑战之一。

区块链是一种分布式系统，可记录点对点交易、跟踪网络变化以及存储和交换加密货币数据。区块链技术有潜力通过将患者置于医疗保健生态系统的中心并增强健康数据的安全性、隐私性和互操作性来彻底改变医疗保健。该技术将为健康信息交换（HIE）提供新模式，使电子病历更加高效、安全。

医疗保健区块链的采用 - 2017 年、2020 年和 2025 年

区块链

该统计数据描绘了 2017 年、2020 年和 2025 年全球所有医疗保健应用程序中医疗保健区块链采用的预计分布。预计到 2025 年，将有 55% 的医疗保健应用程序采用区块链进行商业开发。

“区块链技术的采用将由那些将其增长建立在提供更优质护理的组织的推动下，就像区域健康信息交换的概念引发了数字健康数据交换一样。在一些司法管辖区，数据共享效果很好。”

– Brian Behlendorf 接受 HITInfrastruct.com 采访

区块链将如何影响医疗保健？

安全和隐私：患者隐私和保密是医疗保健中的首要问题。对于医疗保健领域的人员来说，必须采取必要的措施来优先考虑并提高安全性。尽管已经有了一些举措，但区块链可能是医疗保健的完美解决方案。

协作和治理：近年来，可用数据的绝对数量不断增长，并将继续增长。区块链将改善数据治理，实现更大的数据所有权，增强互操作性并带来更好的数据驱动决策。

数据和分析：区块链技术被定义为点对点交易的共享、永久记录，这将为医疗保健提供者如何存储和交换数据提供新的见解，从而提高透明度和信任度。虚拟数据库内的共享数据将导致持续更新，从而提高实时分析。

数据科学

健康数据量正在成倍增加，预计在未来几年将大幅增加。美国每年产生超过 12 亿份临床文件，为医生和生命科学家提供了用于基础研究的海量大数据。此外，随着可穿戴技术的采用，大量与健康相关的信息正在生成和共享。这种数据流的浪潮为更明智的医疗保健开辟了新的机会。

数据科学是优化医院运营管理方式的有效医疗保健趋势。借助数据科学，该行业可以找到组织良好、经济高效的方法来利用大量现有医疗保健数据，通过准确的诊断增强其彻底改变医疗保健的潜力。

拥有收集、构建和处理大量数据并分析模式的能力，深入了解人体是世界各地数据科学家和机器学习专家的关键要求。

数据科学

尽管我们可以获得大量的健康数据，但诊断失败率仍然很高。根据美国国家科学、工程和医学院最近的研究，美国每年约有 51 名成人患者被误诊，总计 1200 万人。此外，尸检结果研究表明，诊断错误导致近 10% 的患者死亡。

无论是预测肿瘤患者、再入院风险还是电子病历中的误诊，数据科学都发挥着重要作用。数据科学将通过管理和组织大量数据来改变医疗保健的未来，从而预防医疗保健问题并挽救数百万人的生命。

数据科学将如何改变医疗保健？

疾病管理：利用数据科学可以提高诊断的准确性和效率。大数据还可以通过改善财务和管理绩效以及减少再入院来帮助减少用药错误。通过检测疾病模式和记录疾病爆发，可以通过将数据科学应用于医疗保健来改善公共卫生问题。

患者档案：EMR 包含标准化（结构化和非结构化）医疗数据，可以帮助识别有风险的患者并提供适当的护理。先进的数据科学可以应用于患者分析，以确定可以从主动方法中受益的个人。它还涉及生活方式的改变。

机器学习

机器学习是医疗保健领域的关键技术之一，可以显着改善临床决策、管理功能、患者监测和药物研究。通过将机器学习技术应用于医疗保健，我们可以实时检测患者的健康状况，了解疾病模式，寻找潜在的治疗方法，并通过正在进行的临床试验分析结果。

机器学习

在机器学习的帮助下，可以部署支持移动的护理管理平台，为所有利益相关者提供根据经验自动调整的个性化计划。

无偿护理是大多数医疗保健系统中增长最快的问题之一。通过机器学习，卫生系统可以确定谁需要提醒通知、谁需要经济援助以及支付模式如何随时间变化。

预测分析

医生很聪明，训练有素，并且喜欢了解最新的先进研究。他们不可能记住和收集每种情况所需的所有知识，并且可能无法随时获取这些知识。尽管他们可以获得比较所遇到的所有不同类型疾病的治疗结果所需的大量数据，但他们仍然缺乏时间和专业知识来评估这些信息并将其整合到患者本人的医疗档案中。但这种综合性的研究和统计分析已经超出了医生的工作范围。

这就是为什么无数医生以及保险公司都在拥抱预测分析。

预测分析 (PA) 使用技术和统计方法来收集检测患者结果所需的大量信息。这些信息可以吸收以前治疗结果的数据，以及同行评审期刊和数据库中发表的先进医学研究的数据。

质谱不仅可以帮助解决难题和做出预测，而且还可以显示我们人类大脑无法怀疑的数据中令人惊讶的相关性。

在医学领域，预测范围从药物反应到再入院率。例如通过缝合方法诊断传染病、估计疾病的可能性、协助医生检查过程，甚至检测未来的健康状况。