2019 年のコロナウイルスは世界に大混乱をもたらしましたが、対面診療に代わる安全な代替手段として遠隔医療の導入も加速しました。過去 2 年間で足場を築いた遠隔医療の分野の 1 つは、遠隔モニタリングです。
遠隔患者モニタリングとは何か、また人工知能がどのように世界を再び救うことができるのかを見てみましょう。
リモート患者モニタリングは、テクノロジーを使用して従来の診療所や病院の環境の外で患者データを収集する医療業界の成長分野です。さまざまな患者データを収集します。バイタルサイン、活動レベルなどが含まれます。
レポートによると、世界の遠隔モニタリング患者機器市場は、2028 年までに 1,010 億米ドルを超えると予想されています。糖尿病、心血管疾患などの慢性疾患の有病率の増加が市場を牽引しています。
患者の遠隔モニタリングは、直接モニタリングできない個人またはグループをモニタリングする効果的な方法です。場合によっては、遠隔監視を使用して、血圧や脈拍などの人のバイタルサインを追跡することができます。遠隔患者モニタリングは、低体温症や継続的な注意が必要なその他の病状のリスクがある患者をモニタリングするためにも使用できます。
RPM ソリューションのコスト削減の可能性は非常に大きくなります。その結果、医療専門家の 69% が、RPM を全体コストの最大の削減要因としてランク付けしています。
遠隔モニタリングにより、患者は治療を受ける病院や診療所に時間とお金を費やすことなく、専門的な診断を受けることができます。さらに、遠隔療法は次のような効果をもたらします。
## ● 患者との時間を最適化する: データはすでに利用可能なため、日常的なバイタル情報や質問を受ける必要はありません。#● RPM ソリューションのアクセシビリティの向上により、コミュニケーションが改善されました。
患者の安全性の向上
ケアの質
患者の転帰の改善
医療へのアクセシビリティの向上
RPM システムの仕組み
RPM ソリューションは、以下に組み込むことができる在宅医療遠隔医療機能を提供します。
# 埋め込み型デバイス (心臓埋め込み型電子機器など)。
## ● デジタル プラットフォームにより、患者の継続的な監視と遠隔医療を含む 24 時間のサポートが可能になります。 通常、RPM ソリューションはクラウドに接続し、準拠したデータ共有と患者データへのシームレスなアクセスを可能にします。 患者のバイタルサインを RPM ソフトウェアから医療提供者に転送するための段階的なプロセスを次に示します。 # システムが認証できるように、患者はシステムに登録されます。特定のデバイス。 # システムは、医療機器を介したモニタリングとデータ収集を初期化します。 # デバイスはデータを収集し、RPM サーバーまたはクラウドに送信します。 # アルゴリズムが患者データを分析し、システムがレポートと視覚化を生成します。 医師は視覚化にアクセスし、治療コースの調整、治療計画の変更、その他その後のアクションなど、対応するアクションに従います。 人工知能が遠隔医療にどのように役立つか人工知能が医療に与える大きな影響は、人工知能市場の成長につながりました。 2030 年までに、ヘルスケア市場における人工知能の価値は 1,870 億ドルを超えると予想されています。人工知能の可能性は遠隔医療や遠隔監視にも反映されています。したがって、AI 主導のテクノロジーにより、RPM ソリューションは単純なデータ アグリゲーターから高度なデータ分析プラットフォームに変わりました。 RPM プラットフォームを分析と組み合わせることで、医師は患者データを臨床ワークフローに統合し、正確な予測を生成し、危険にさらされている個々の患者にフラグを立てることができます。
その結果、AI はプロアクティブなケアと、よりパーソナライズされたデータ駆動型の治療を可能にすることができます。それでは、機械学習はどこに当てはまるのでしょうか?
データによると、糖尿病性網膜症の遠隔健康モニタリングにより、患者の来院回数が約 14,000 分の 1 に減少しました。スクリーニング段階に人工知能を追加すれば、来院数と患者の待ち時間はさらに減少すると予想されます。
したがって、機械学習分類アルゴリズムは、RPM ソリューション内の患者データを分析し、特定の病気のリスクがある患者にフラグを立てることができます。患者は医療画像を安全なサーバーにアップロードすることもでき、AI ベースの画像認識により専門家の助けがなくても異常を発見できます。
人工知能は精密医療にも役立つことが証明されています。 AI を活用したシステムは、患者の医療画像を、認定された専門家によって作成された高品質の治療オプションのデータベースと比較します。次に、これらの洞察を個人の健康データと組み合わせて、個別の治療計画を生成します。
IBM によると、エキスパート システムは、治療に対する同様の反応に基づいて患者をグループ化し、最適な治療オプションを生成することもできます。
患者の服薬遵守や時間通りの予約を維持することは、患者を遠隔監視する人工知能のもう 1 つの責任です。ソフトウェア データを分析することで、AI を使用して、予定のリマインダーやフォローアップ アクションなどのアクション アイテムを生成できます。人工知能と自然言語処理テクノロジーを活用したチャットボットは、コミュニケーションの自動化と医療へのアクセスの向上に不可欠です。
慢性疾患管理の複雑さは、医療業界にとって常に未知の領域でした。ただし、AI は患者データから糖尿病、がん、腎臓病などの慢性疾患の初期兆候を特定することで、これらの疾患を予防できます。したがって、このアルゴリズムは、慢性腎臓病の患者を段階および急性腎損傷の有無によって識別できます。
遠隔患者モニタリングは従来の医療システムの待望の反復であり、専門的な診断と治療をすべての人が利用できるようになります。人工知能は徐々に RPM ソフトウェアに導入され、データ処理能力を強化し、オフライン治療を補完する実行可能なツールに変わりつつあります。人工知能は、病気の診断、個別化された治療、病気の予防の効率をサポートし、患者の転帰と予防的な治療を改善します。
以上が人工知能が患者を遠隔監視することで医療の質をどのように改善できるかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。