


Wie künstliche Intelligenz die Qualität der Gesundheitsversorgung durch die Fernüberwachung von Patienten verbessern kann
Das Coronavirus 2019 hat verheerende Schäden in unserer Welt angerichtet, aber es hat auch die Einführung der Telemedizin als sichere Alternative zu persönlichen Terminen beschleunigt. Ein Bereich der Telemedizin, der in den letzten zwei Jahren Fuß gefasst hat, ist die Fernüberwachung.
Werfen wir einen Blick darauf, was Patientenfernüberwachung ist und wie künstliche Intelligenz die Welt wieder retten kann.
Grundlagen der Fernüberwachung von Patienten
Die Fernüberwachung von Patienten ist ein wachsender Bereich in der Gesundheitsbranche, der Technologie zur Erfassung von Patientendaten außerhalb der traditionellen Arztpraxis oder des Krankenhauses verwendet. Sie kann zur Erfassung einer Vielzahl von Patientendaten, einschließlich lebenswichtiger Daten, verwendet werden Daten. Körperliche Anzeichen, Aktivitätsniveau usw.
Berichten zufolge wird der globale Markt für Fernüberwachungsgeräte für Patienten bis 2028 voraussichtlich 101 Milliarden US-Dollar überschreiten. Die wachsende Prävalenz chronischer Krankheiten wie Diabetes, Herz-Kreislauf-Erkrankungen etc. treibt den Markt an.
Vorteile der Fernüberwachung von Patienten
Die Fernüberwachung von Patienten ist eine wirksame Möglichkeit, Einzelpersonen oder Gruppen zu überwachen, die nicht persönlich überwacht werden können. In einigen Fällen kann die Fernüberwachung verwendet werden, um die Vitalfunktionen einer Person wie Blutdruck oder Pulsfrequenz zu verfolgen. Die Fernüberwachung von Patienten kann auch zur Überwachung von Patienten eingesetzt werden, bei denen das Risiko einer Unterkühlung oder anderer Erkrankungen besteht, die ständige Aufmerksamkeit erfordern.
Kosteneinsparungen
Das Kosteneinsparpotenzial von RPM-Lösungen ist enorm. Daher halten 69 % der Gesundheitsexperten RPM für den größten Reduzierungsfaktor bei den Gesamtkosten.
Die Fernüberwachung ermöglicht es Patienten, eine professionelle Diagnose zu erhalten, ohne Zeit und Geld für den Weg zum Krankenhaus oder zur Klinik aufzuwenden, wo sie behandelt werden. Darüber hinaus bedeutet Teletherapie:
● Optimierung der Zeit mit dem Patienten: Es ist nicht erforderlich, routinemäßige Vitalwerte und Fragen zu erheben, da die Daten bereits verfügbar sind.
● Verbesserte Kommunikation durch erhöhte Zugänglichkeit von RPM-Lösungen.
Verbesserung der Patientensicherheit
Während der Epidemie sind Krankenhäuser zu Zentren für die Ausbreitung von Infektionskrankheiten geworden. Daher ist die Online-Terminbuchung eine der sichersten Möglichkeiten für eine professionelle Beratung. Durch die Fernüberwachung von Patienten können Ärzte und Pflegekräfte ihre Patienten zu Hause überwachen und so verhindern, dass sich Einzelpersonen im Krankenhaus mit irgendetwas anstecken.
Qualität der Pflege
Fernüberwachung trägt auch dazu bei, die Qualität der Pflege zu verbessern, da sie es Krankenschwestern und Ärzten ermöglicht, die Vitalfunktionen der Patienten zu überwachen, ohne sie persönlich besuchen zu müssen. Mithilfe dieser Informationen können auch Patienten mit chronischen Erkrankungen besser behandelt werden, da sie häufiger überwacht werden können.
Bessere Patientenergebnisse
Da Ärzte und Pflegekräfte die Daten rund um die Uhr überwachen können, erhöht sich die Wahrscheinlichkeit einer besseren Therapietreue. Patienten können auch autonomer leben und stärker in ihre Behandlung einbezogen werden.
Verbesserung der Zugänglichkeit der Gesundheitsversorgung
Schließlich verringert die Fernüberwachung von Patienten die mit der traditionellen Gesundheitsversorgung verbundenen Ungleichheiten. Online-Überwachungslösungen können auch Fernberatungs- und Nachsorgedienste für Menschen in ländlichen Gebieten bieten.
Wie RPM-Systeme funktionieren
Es gibt viele RPM-Systeme auf dem Markt und es gibt sie in allen Formen und Größen. Einige RPM-Systeme sind eigenständige Geräte, während andere in bestehende elektronische Gesundheitsakten integriert sind. Allen RPM-Systemen gemeinsam ist jedoch die Fähigkeit, von Patienten generierte Gesundheitsdaten zu sammeln und diese dann zur Überwachung an Gesundheitsdienstleister zu senden.
RPM-Lösungen bieten telemedizinische Funktionen für die häusliche Pflege, die integriert werden können in:
● Eigenständige medizinische Messgeräte wie Pflaster, Blutzuckerkonzentrationen, Pulsoximeter usw.
● Implantierbare Geräte, zum Beispiel kardiologische implantierbare elektronische Geräte.
● Digitale Plattformen ermöglichen eine kontinuierliche Überwachung und Betreuung von Patienten rund um die Uhr, einschließlich Telemedizin.
Typischerweise sind RPM-Lösungen mit der Cloud verbunden und ermöglichen so einen konformen Datenaustausch und einen nahtlosen Zugriff auf Patientendaten.
Hier ist der Schritt-für-Schritt-Prozess zum Übertragen der Vitalfunktionen eines Patienten von der RPM-Software an den Gesundheitsdienstleister:
● Der Patient registriert sich beim System, damit das System das spezifische Gerät authentifizieren kann.
● Das System initialisiert die Überwachung und Datenerfassung durch medizinische Geräte.
● Das Gerät sammelt und übermittelt Daten an den RPM-Server oder die Cloud.
● Algorithmen analysieren Patientendaten und das System generiert Berichte und Visualisierungen.
Der Arzt greift auf die Visualisierung zu und führt die entsprechenden Aktionen aus, sei es die Anpassung des Behandlungsverlaufs, die Änderung des Behandlungsplans oder andere nachfolgende Aktionen.
Wie künstliche Intelligenz die Telemedizin unterstützt
Der erhebliche Einfluss künstlicher Intelligenz auf das Gesundheitswesen hat zum Wachstum des Marktes für künstliche Intelligenz geführt. Bis 2030 wird der Wert künstlicher Intelligenz im Gesundheitsmarkt voraussichtlich 187 Milliarden US-Dollar überschreiten.
Das Potenzial künstlicher Intelligenz spiegelt sich auch in der Telemedizin und Fernüberwachung wider. Daher hat die KI-gesteuerte Technologie RPM-Lösungen von einfachen Datenaggregatoren in fortschrittliche Datenanalyseplattformen verwandelt. In Kombination mit Analysen ermöglicht die RPM-Plattform Ärzten, Patientendaten in klinische Arbeitsabläufe zu integrieren, genaue Vorhersagen zu erstellen und einzelne gefährdete Patienten zu kennzeichnen.
Dadurch kann KI eine proaktive Pflege und personalisiertere datengesteuerte Behandlungen ermöglichen. Wo passt also maschinelles Lernen hinein?
DIAGNOSE
Daten zufolge reduzierte die Fernüberwachung des Gesundheitszustands bei diabetischer Retinopathie die Patientenbesuche um etwa das 14.000-fache. Wenn wir künstliche Intelligenz in die Screening-Phase integrieren, gehen wir davon aus, dass die Anzahl der Besuche und die Wartezeiten der Patienten weiter sinken werden.
Daher können Klassifizierungsalgorithmen für maschinelles Lernen Patientendaten in der RPM-Lösung analysieren und Patienten kennzeichnen, bei denen ein Risiko für bestimmte Krankheiten besteht. Patienten können außerdem medizinische Bilder auf einen sicheren Server hochladen, wo die KI-basierte Bilderkennung Anomalien ohne professionelle Hilfe erkennen kann.
Behandlungsplan
Künstliche Intelligenz hat sich auch in der Präzisionsmedizin als hilfreich erwiesen. Das KI-gestützte System vergleicht die medizinischen Bilder des Patienten mit einer Datenbank hochwertiger Behandlungsoptionen, die von zertifizierten Experten erstellt wurde. Anschließend werden diese Erkenntnisse mit persönlichen Gesundheitsdaten kombiniert, um einen personalisierten Behandlungsplan zu erstellen.
Laut IBM kann das Expertensystem Patienten auch anhand ähnlicher Reaktionen auf Behandlungen gruppieren, um optimale Behandlungsoptionen zu ermitteln.
Patientenengagement
Eine weitere Aufgabe der künstlichen Intelligenz bei der Fernüberwachung von Patienten ist es, die Medikamenteneinnahme von Patienten aufrechtzuerhalten oder rechtzeitig Termine zu vereinbaren. Durch die Analyse von Softwaredaten kann KI zur Generierung von Aktionselementen verwendet werden, darunter Terminerinnerungen, Folgeaktionen und mehr. Chatbots basieren auf künstlicher Intelligenz und Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache und sind ein wesentlicher Bestandteil der Automatisierung der Kommunikation und der Verbesserung des Zugangs zur Gesundheitsversorgung.
Management chronischer Krankheiten
Die Komplexität des Managements chronischer Krankheiten war schon immer Neuland für die Gesundheitsbranche. Allerdings kann KI chronische Krankheiten wie Diabetes, Krebs und Nierenerkrankungen verhindern, indem sie frühe Anzeichen dieser Krankheiten in Patientendaten erkennt. Daher kann der Algorithmus Patienten mit chronischer Nierenerkrankung anhand des Stadiums und des Vorliegens einer akuten Nierenschädigung identifizieren.
Künstliche Intelligenz und Fernüberwachung von Patienten sind eine himmlische Kombination
Fernüberwachung von Patienten ist eine dringend benötigte Weiterentwicklung des traditionellen Gesundheitssystems, die professionelle Diagnosen zugänglich macht alles und Behandlung. Künstliche Intelligenz dringt nach und nach in die RPM-Software ein, um deren Datenverarbeitungsfähigkeiten zu verbessern und sie in ein praktikables Werkzeug zur Ergänzung der Offline-Behandlung zu verwandeln. Künstliche Intelligenz unterstützt die Effizienz der Krankheitsdiagnose, der personalisierten Behandlung und der Krankheitsprävention, um die Patientenergebnisse und eine proaktive Behandlung zu verbessern.
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