人工智慧如何透過遠端監測患者來提高醫療品質

2019冠狀病毒對我們的世界造成了嚴重破壞，但它也加速了遠距醫療作為實體預約的安全替代方案的採用。在過去兩年中，遠距醫療的其中一個領域已經站穩了腳跟，那就是遠端監測。

讓我們來看看什麼是遠端監測患者，以及人工智慧是如何再次拯救世界的。

遠端監測患者基礎知識

遠端監測患者是醫療保健行業中一個不斷發展的領域，它使用技術在傳統的醫生辦公室或醫院環境之外收集患者數據，可用於收集各種患者數據，包括生命徵象、活動量等。

據報導，到2028年，全球遠端監測病患設備市場預計將超過1,010億美元。糖尿病、心血管疾病等慢性病的日益普及推動了市場的發展。

遠端監測患者的好處

遠端監測患者是對無法親自監測的個人或群體進行監測的有效方法。在某些情況下，遠端監測可以用來追蹤一個人的生命體徵，如血壓或脈搏率。遠端監測患者也可用於監測有體溫過低風險或其他需要持續關注的醫療狀況的患者。

節省成本

RPM解決方案的成本節約潛力是巨大的。因此，69%的醫療專業人員將RPM列為整體成本的第一大降低因素。

遠端監測使患者無需花費時間和金錢前往接受治療的醫院或診所即可獲得專業診斷。此外，遠距治療轉化為：

● 優化與患者相處的時間：由於數據已經可用，因此不需要接受常規生命徵象和問題。

● 由於增加了RPM解決方案的可訪問性，因此改善了通訊。

提高病人安全性

疫情期間，醫院成為傳播傳染病的中心。因此，線上預約成為獲得專業諮詢最安全的選擇之一。透過對病人的遠端監測，醫生和護士可以在家中監測他們的病人，從而防止個人在醫院感染任何東西。

護理品質

遠端監測也有助於提高護理質量，因為它允許護理師和醫生監測患者的生命體徵，而無需親自拜訪他們。獲得這些資訊還可以讓慢性疾病患者得到更好的治療，因為他們可以更頻繁地接受監測。

更好的病人結果

由於醫生和護士可以全天候監控數據，這增加了更好地堅持治療的可能性。患者也可以更自主地生活，並且更參與治療。

改善醫療保健的可近性

最後，遠端監測病患監測減少了與傳統醫療保健相關的不平等。線上監測解決方案還可以為生活在農村地區的人們提供遠端諮詢和後續服務。

RPM系統是如何運作的

市場上有許多RPM系統，它們有各種各樣的形狀和大小。有些RPM系統是獨立的設備，而有些則整合到現有的電子健康記錄中。但是所有RPM系統的共同點是能夠收集患者產生的健康數據，然後將數據發送給醫療保健提供者進行監控。

RPM解決方案提供居家護理遠距醫療功能，可嵌入：

● 獨立的醫療測量設備，例如貼片、血糖濃度、脈搏血氧儀等。

● 植入式設備，例如，心臟植入式電子設備。

● 數位平台可實現全天候對病患的持續監測和支持，包括遠距醫療。

通常，RPM解決方案連接到雲，從而實現合規的資料共享和對患者資料的無縫存取。

以下是將病患的生命徵象從RPM軟體傳輸到醫療保健提供者的逐步流程：

● 患者在系統註冊，以便系統可以驗證特定裝置。

● 此系統透過醫療設備初始化監控和資料收集。

● 裝置擷取並傳輸資料到RPM伺服器或雲端。

● 演算法分析病患數據，系統產生報告和視覺化。

醫生訪問可視化並遵循相應的操作，無論是調整治療過程，改變治療方案，還是任何其他後續操作。

人工智慧如何幫助遠距醫療

人工智慧對醫療保健的重大影響導致了人工智慧市場的成長。到2030年，人工智慧在醫療保健市場的價值預計將超過1,870億美元。

人工智慧的潛力也體現在遠距醫療和遠端監測方面。因此，人工智慧驅動的技術已經將RPM解決方案從簡單的資料聚合器轉變為進階的資料分析平台。與分析相結合，RPM平台允許醫生將患者數據整合到臨床工作流程中，產生準確的預測，並標記處於風險中的個別患者。

因此，人工智慧可以實現主動護理和更個人化的數據驅動治療方法。那麼，機器學習到底適合在哪些地方呢？

診斷

根據數據顯示，糖尿病視網膜病變的遠距健康監測將患者就診次數減少了約14,000次。如果我們在篩檢階段加入人工智慧，預計就診次數和患者等待時間會進一步下降。

因此，機器學習分類演算法可以分析RPM解決方案中的患者數據，並標記出有某些疾病風險的患者。患者還可以將醫學影像上傳到安全伺服器，基於人工智慧的影像辨識可以在沒有專業人員幫助的情況下發現異常。

治療方案

人工智慧在精準醫療方面也被證明是有幫助的。由人工智慧驅動的系統將患者的醫學影像與認證專家創建的高品質治療方案資料庫進行比較。然後，它將這些見解與個人健康數據結合起來，產生個人化的治療計劃。

根據IBM的說法，專家系統還可以根據對治療的類似反應對患者進行分組，以產生最佳的治療方案。

患者參與

讓患者堅持用藥或及時預約是人工智慧在遠端監測患者方面的另一項責任。透過分析軟體數據，人工智慧可以用來產生行動項目，包括約會提醒、後續行動等。在人工智慧和自然語言處理技術的推動下，聊天機器人在自動化通訊和更好地獲得醫療服務方面是不可或缺的。

慢性疾病管理

慢性疾病管理的複雜性一直是醫療保健產業的未知領域。然而，人工智慧可以透過在患者的數據中，識別這些疾病的早期跡象來預防慢性疾病，如糖尿病、癌症和腎臟疾病。因此，演算法可以透過分期和急性腎損傷的存在來識別慢性腎臟病患者。

人工智慧和遠端監測患者是天作之合

遠端監測患者是對傳統醫療保健系統的一種急需的迭代，它使所有人都能獲得專業的診斷和治療。人工智慧逐步進入RPM軟體，以增強其數據處理能力，並將其轉變為補充離線治療的可行工具。人工智慧支援疾病診斷、個人化治療和疾病預防的效率，以改善患者的治療效果並主動進行治療。

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