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Comment l'intelligence artificielle peut améliorer la qualité des soins de santé en surveillant les patients à distance
Comment l'intelligence artificielle peut améliorer la qualité des soins de santé en surveillant les patients à distance
Le coronavirus 2019 a fait des ravages dans notre monde, mais il a également accéléré l'adoption de la télémédecine comme alternative sûre aux rendez-vous en personne. Un domaine de la télémédecine qui a pris pied au cours des deux dernières années est la surveillance à distance.
Voyons ce qu'est la surveillance à distance des patients et comment l'intelligence artificielle peut à nouveau sauver le monde.
Bases de la surveillance à distance des patients
La surveillance à distance des patients est un domaine en pleine croissance dans le secteur de la santé qui utilise la technologie pour collecter des données sur les patients en dehors du cabinet médical traditionnel ou du cadre hospitalier. Elle peut être utilisée pour collecter une variété de données sur les patients, y compris vitales. données. Signes physiques, niveau d’activité, etc.
Selon les rapports, le marché mondial des équipements de surveillance à distance des patients devrait dépasser 101 milliards de dollars américains d'ici 2028. La prévalence croissante de maladies chroniques comme le diabète, les maladies cardiovasculaires, etc., stimule le marché.
Avantages de la surveillance à distance des patients
La surveillance à distance des patients est un moyen efficace de surveiller des individus ou des groupes qui ne peuvent pas être surveillés en personne. Dans certains cas, la surveillance à distance peut être utilisée pour suivre les signes vitaux d'une personne, tels que la tension artérielle ou le pouls. La surveillance à distance des patients peut également être utilisée pour surveiller les patients présentant un risque d'hypothermie ou d'autres problèmes médicaux nécessitant une attention continue.
Économies de coûts
Le potentiel d'économies des solutions RPM est énorme. En conséquence, 69 % des professionnels de santé classent le RPM comme le principal facteur de réduction du coût global.
La surveillance à distance permet aux patients d'obtenir un diagnostic professionnel sans dépenser de temps et d'argent pour se rendre à l'hôpital ou à la clinique où ils reçoivent un traitement. De plus, la thérapie à distance se traduit par :
Quantity Optimiser le temps passé avec le patient : pas besoin de prendre les signes vitaux et les questions de routine puisque les données sont déjà disponibles.
weight Communication améliorée grâce à une accessibilité accrue des solutions RPM.
Améliorer la sécurité des patients
Pendant l'épidémie, les hôpitaux sont devenus des centres de propagation de maladies infectieuses. Par conséquent, la prise de rendez-vous en ligne devient l’une des options les plus sûres pour obtenir une consultation professionnelle. Grâce à la surveillance à distance des patients, les médecins et les infirmières peuvent surveiller leurs patients à domicile, empêchant ainsi les individus de contracter quoi que ce soit à l'hôpital.
Qualité des soins
La surveillance à distance contribue également à améliorer la qualité des soins car elle permet aux infirmières et aux médecins de surveiller les signes vitaux des patients sans leur rendre visite en personne. Disposer de ces informations permet également aux patients atteints de maladies chroniques d’être mieux traités car ils peuvent être surveillés plus fréquemment.
De meilleurs résultats pour les patients
Étant donné que les médecins et les infirmières peuvent surveiller les données 24 heures sur 24, cela augmente la probabilité d'une meilleure observance du traitement. Les patients peuvent également vivre de manière plus autonome et s’impliquer davantage dans leur traitement.
Améliorer l'accessibilité des soins de santé
Enfin, la surveillance à distance des patients réduit les inégalités associées aux soins de santé traditionnels. Les solutions de surveillance en ligne peuvent également fournir des services de consultation et de suivi à distance aux personnes vivant dans les zones rurales.
Comment fonctionnent les systèmes RPM
Il existe de nombreux systèmes RPM sur le marché et ils sont de toutes formes et tailles. Certains systèmes RPM sont des appareils autonomes, tandis que d’autres sont intégrés aux dossiers de santé électroniques existants. Mais ce que tous les systèmes RPM ont en commun, c'est la capacité de collecter des données de santé générées par les patients, puis de les envoyer aux prestataires de soins de santé pour les surveiller.
Les solutions RPM offrent des capacités de télémédecine pour les soins à domicile qui peuvent être intégrées dans :
Quantity Appareils de mesure médicale autonomes tels que des patchs, des concentrations de glycémie, des oxymètres de pouls, etc.
Quantity Appareils implantables, par exemple les appareils électroniques implantables cardiaques.
Quantity Les plateformes numériques permettent un suivi et un accompagnement continus des patients 24 heures sur 24, y compris par télémédecine.
Généralement, les solutions RPM sont connectées au cloud, permettant un partage de données conforme et un accès transparent aux données des patients.
Voici le processus étape par étape pour transférer les signes vitaux d'un patient du logiciel RPM au prestataire de soins de santé :
● Le patient s'enregistre auprès du système afin que le système puisse authentifier l'appareil spécifique.
Quantity Le système initialise la surveillance et la collecte de données via des équipements médicaux.
Quantity L'appareil collecte et transmet des données au serveur RPM ou au cloud.
Quantity Des algorithmes analysent les données des patients et le système génère des rapports et des visualisations.
Le médecin accède à la visualisation et suit les actions correspondantes, qu'il s'agisse d'ajuster le déroulement du traitement, de modifier le plan de traitement ou de toute autre action ultérieure.
Comment l'intelligence artificielle aide la télémédecine
L'impact significatif de l'intelligence artificielle sur les soins de santé a conduit à la croissance du marché de l'intelligence artificielle. D’ici 2030, la valeur de l’intelligence artificielle sur le marché de la santé devrait dépasser 187 milliards de dollars.
Le potentiel de l’intelligence artificielle se reflète également dans la télémédecine et la surveillance à distance. Par conséquent, la technologie basée sur l’IA a transformé les solutions RPM de simples agrégateurs de données en plates-formes avancées d’analyse de données. Combinée à l'analyse, la plateforme RPM permet aux médecins d'intégrer les données des patients dans les flux de travail cliniques, de générer des prédictions précises et de signaler les patients individuels à risque.
En conséquence, l’IA peut permettre des soins proactifs et des traitements plus personnalisés basés sur les données. Alors, quelle est la place de l’apprentissage automatique ?
Diagnostic
Selon les données, la surveillance médicale à distance de la rétinopathie diabétique a réduit les visites de patients d'environ 14 000 fois. Si nous ajoutons l’intelligence artificielle à la phase de dépistage, nous nous attendons à ce que le nombre de visites et les délais d’attente des patients diminuent encore.
Ainsi, les algorithmes de classification d'apprentissage automatique peuvent analyser les données des patients dans les solutions RPM et signaler les patients à risque de certaines maladies. Les patients peuvent également télécharger des images médicales sur un serveur sécurisé, où la reconnaissance d’images basée sur l’IA peut détecter les anomalies sans l’aide d’un professionnel.
Options de traitement
L'intelligence artificielle s'avère également utile en médecine de précision. Le système alimenté par l'IA compare les images médicales du patient à une base de données d'options de traitement de haute qualité créée par des experts certifiés. Il combine ensuite ces informations avec des données de santé personnelles pour générer un plan de traitement personnalisé.
Selon IBM, les systèmes experts peuvent également regrouper les patients en fonction de réponses similaires aux traitements afin de produire des options de traitement optimales.
Engagement des patients
Faire en sorte que les patients respectent leurs médicaments ou prennent rendez-vous en temps opportun est une autre responsabilité de l'intelligence artificielle dans la surveillance des patients à distance. En analysant les données logicielles, l’IA peut être utilisée pour générer des actions, notamment des rappels de rendez-vous, des actions de suivi, etc. Alimentés par l’intelligence artificielle et les technologies de traitement du langage naturel, les chatbots font partie intégrante de l’automatisation des communications et de l’amélioration de l’accès aux soins de santé.
Gestion des maladies chroniques
La complexité de la gestion des maladies chroniques a toujours été un territoire inexploré pour le secteur de la santé. Cependant, l’IA peut prévenir des maladies chroniques telles que le diabète, le cancer et les maladies rénales en identifiant les premiers signes de ces maladies dans les données des patients. Par conséquent, l’algorithme peut identifier les patients atteints d’insuffisance rénale chronique par stade et par présence d’une lésion rénale aiguë.
L'intelligence artificielle et la surveillance à distance des patients vont de pair
La surveillance à distance des patients est une itération indispensable du système de santé traditionnel, rendant le diagnostic et le traitement professionnels accessibles à tous. L’intelligence artificielle s’invite progressivement dans les logiciels RPM pour enrichir ses capacités de traitement des données et les transformer en un outil viable en complément du traitement hors ligne. L'intelligence artificielle soutient l'efficacité du diagnostic des maladies, du traitement personnalisé et de la prévention des maladies afin d'améliorer les résultats pour les patients et un traitement proactif.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
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Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
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Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
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L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
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