人工智能(AI)和物联网等技术如何改善患者的医疗保健体验?
虽然我们距离机器人运行人类健康服务还有很长的路要走,但物联网(IoT)有能力彻底改变患者的医疗保健体验。COVID-19后的新现实为医疗保健服务提供了一个理想的机会,以实现将患者置于其健康旅程的前沿和中心。
已经取得了很大的进步,但仍有改进的空间。正如KPMG《互联健康:医疗保健的新现实》调查所发现的,80%的医疗保健领导者将以客户为中心的战略列为重中之重,但只有10%的人认为他们一直在超出患者的预期。此外,数字障碍,如难以共享患者数据和分析,被认为是最重要的差距。
连接可以改善患者的医疗保健体验
通过使设备和系统连接和共享数据,物联网有助于360度全方位了解患者的健康状况,从而使临床医生能够更快地做出决策。人工智能(AI)和机器学习等技术从数据中获得洞察力的能力,为改善患者护理提供了巨大的潜力。
从预防保健到重症护理服务,这些工具可以在整个护理过程中促进以患者为中心的无缝健康体验,并支持医疗保健行业向基于价值的护理模式过渡。
技术如何支持患者的医疗保健体验
虽然这名字可能暗示着另一种情况,但物联网的真正力量是在于能够帮助人们的能力。这一点在医疗保健领域表现得尤为明显。
对于患者而言,医疗保健技术使人们能够更多地享受按照其需求和偏好提供的优质医疗保健服务。
医疗保健技术使患者能够:
- 在自己选择的环境(如家中),在方便的时间接受护理。
- 进行远程监控,以支持预防性护理和及时提供干预措施。
- 随着关键数据的收集、分析和从业者之间共享,从持续和协作的护理方法中受益。
- 通过互联医疗设备获得个性化的健康见解和指导。
WestMoretonMeCare计划就是一个很好的例子。在这个由Philips和昆士兰州WestMoretonHealth合作开展的项目中,患有挑战性健康状况的患者使用远程监控来测量和记录健康指标(如血压),并每天与护士交谈,所有这些都可以在舒适的家中进行。这使患者能够更好地控制自己的健康,并在需要时促进从业者(如全科医生或护士)的早期干预。这种以患者为中心的方法使潜在可预防的住院率下降了35%,同时患者的信心和心理健康状况有所改善。
这种护理提供模式的灵活性使WestMoretonMeCare能够扩大项目规模,支持COVID-19患者在家中康复,减少对医院服务的需求,降低传播风险。截至2021年8月,该项目已扩大到包括对边缘性人格障碍患者提供心理健康虚拟护理。
在澳大利亚的另一边,Philips正与西澳大利亚的EastMetropolitanHealthService合作,提供一种旨在增强患者体验和改善健康结果的护理模式,同时降低护理成本并改善护理提供者的工作生活。临床指挥中心解决方案位于皇家珀斯医院,负责监督下级病房和重症病房的住院患者。其使用机器学习和预测分析来预测患者病情恶化,并优先考虑最需要干预的患者,帮助减少住院时间、并发症、可避免的转移和死亡率。
研究表明,这项技术可以改善患者的体验和结果,包括:
- 死亡率降低26%2。
- 逗留时间减少30%3。
- 15%的患者可以更快出院回家。
- 技术如何帮助临床医生和医疗保健领导者。
对于临床医生来说,物联网可以实现实时和纵向数据捕获,以及来自各种医疗设备的数据的集成。人工智能和机器学习可以将这些数据转化为有用的见解,与临床知识相结合,促进决策。
技术还可以提供对运营绩效的洞察,并在问题升级前识别问题,从而使医疗保健提供者能够优化工作流程、护理连续性和成本效率。
对于医疗保健领导者和决策者来说,技术可以连接健康网络,并提供见解,以促进基于证据和数据驱动的战略和政策制定。例如,数据分析可以确定不同社区增加投资或资源的需求。
让数字医疗成为主流
数字化转型是许多医疗保健领导者在寻求建立有弹性和面向未来的医疗保健系统时的首要考虑因素。根据Accenture的《2021年数字健康技术愿景报告5》,技术正在推动“加速数字化转型”,正在重塑行业和人类体验。他们敦促医疗保健行业善于变革,并“认识到没有技术领导就没有领导力”。
正如KPMG所指出的,成功的数字化转型需要多项关键能力,包括响应式供应链和运营、数字化技术架构以及整合的合作伙伴和联盟生态系统。
澳大利亚拥有实现数字医疗未来的技术和能力。其卫生系统可以在克服障碍和将数字创新转化为可持续和综合计划方面发挥主导作用。
这可以通过以下方式来协助:
- 实施公共政策,如获得医疗保健创新补助金和改善从业人员培训和教育。
- 优先投资医疗保健技术解决方案。
- 增强患者对数字健康的适应和沉浸感。
- 促进伙伴关系,推动创新。
由此可见,数字健康的未来将建立在以人为中心,并由伙伴关系驱动的协作生态系统中。
患者体验是医疗创新的核心
随着合作伙伴关系融入网络,新技术越来越多地融入医疗保健,患者可以期待医疗保健体验发生根本性转变。远程监控等技术将促进增强体验,使患者能够在适合他们的时间和地点接受护理,同时通过早期识别预警信号和更快地获得干预措施,来促进更好的结果。
与此同时,人工智能和机器学习等新兴技术将支持从业人员的体验。它们将原始数据转化为可操作的见解的能力,可以帮助从业人员做出明智的健康决策,提供明智的治疗,从而带来更好的健康结果。
增加投资和利益相关者的参与,可以确保医疗保健潜力得以实现,未来的医疗保健能够实现患者和从业人员共同寻求的结果。 同时,致力于开发改善患者体验的解决方案,让医疗保健提供商能够获得指导临床决策的关键见解。
以上是人工智能(AI)和物联网等技术如何改善患者的医疗保健体验?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

本站6月27日消息,剪映是由字节跳动旗下脸萌科技开发的一款视频剪辑软件,依托于抖音平台且基本面向该平台用户制作短视频内容,并兼容iOS、安卓、Windows、MacOS等操作系统。剪映官方宣布会员体系升级,推出全新SVIP,包含多种AI黑科技,例如智能翻译、智能划重点、智能包装、数字人合成等。价格方面,剪映SVIP月费79元,年费599元(本站注:折合每月49.9元),连续包月则为59元每月,连续包年为499元每年(折合每月41.6元)。此外,剪映官方还表示,为提升用户体验,向已订阅了原版VIP

通过将检索增强生成和语义记忆纳入AI编码助手,提升开发人员的生产力、效率和准确性。译自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。虽然基本AI编程助手自然有帮助,但由于依赖对软件语言和编写软件最常见模式的总体理解,因此常常无法提供最相关和正确的代码建议。这些编码助手生成的代码适合解决他们负责解决的问题,但通常不符合各个团队的编码标准、惯例和风格。这通常会导致需要修改或完善其建议,以便将代码接受到应

想了解更多AIGC的内容,请访问:51CTOAI.x社区https://www.51cto.com/aigc/译者|晶颜审校|重楼不同于互联网上随处可见的传统问题库,这些问题需要跳出常规思维。大语言模型(LLM)在数据科学、生成式人工智能(GenAI)和人工智能领域越来越重要。这些复杂的算法提升了人类的技能,并在诸多行业中推动了效率和创新性的提升,成为企业保持竞争力的关键。LLM的应用范围非常广泛,它可以用于自然语言处理、文本生成、语音识别和推荐系统等领域。通过学习大量的数据,LLM能够生成文本

大型语言模型(LLM)是在巨大的文本数据库上训练的,在那里它们获得了大量的实际知识。这些知识嵌入到它们的参数中,然后可以在需要时使用。这些模型的知识在训练结束时被“具体化”。在预训练结束时,模型实际上停止学习。对模型进行对齐或进行指令调优,让模型学习如何充分利用这些知识,以及如何更自然地响应用户的问题。但是有时模型知识是不够的,尽管模型可以通过RAG访问外部内容,但通过微调使用模型适应新的领域被认为是有益的。这种微调是使用人工标注者或其他llm创建的输入进行的,模型会遇到额外的实际知识并将其整合

编辑|ScienceAI问答(QA)数据集在推动自然语言处理(NLP)研究发挥着至关重要的作用。高质量QA数据集不仅可以用于微调模型,也可以有效评估大语言模型(LLM)的能力,尤其是针对科学知识的理解和推理能力。尽管当前已有许多科学QA数据集,涵盖了医学、化学、生物等领域,但这些数据集仍存在一些不足。其一,数据形式较为单一,大多数为多项选择题(multiple-choicequestions),它们易于进行评估,但限制了模型的答案选择范围,无法充分测试模型的科学问题解答能力。相比之下,开放式问答

机器学习是人工智能的重要分支,它赋予计算机从数据中学习的能力,并能够在无需明确编程的情况下改进自身能力。机器学习在各个领域都有着广泛的应用,从图像识别和自然语言处理到推荐系统和欺诈检测,它正在改变我们的生活方式。机器学习领域存在着多种不同的方法和理论,其中最具影响力的五种方法被称为“机器学习五大派”。这五大派分别为符号派、联结派、进化派、贝叶斯派和类推学派。1.符号学派符号学(Symbolism),又称为符号主义,强调利用符号进行逻辑推理和表达知识。该学派认为学习是一种逆向演绎的过程,通过已有的

编辑|KX在药物研发领域,准确有效地预测蛋白质与配体的结合亲和力对于药物筛选和优化至关重要。然而,目前的研究没有考虑到分子表面信息在蛋白质-配体相互作用中的重要作用。基于此,来自厦门大学的研究人员提出了一种新颖的多模态特征提取(MFE)框架,该框架首次结合了蛋白质表面、3D结构和序列的信息,并使用交叉注意机制进行不同模态之间的特征对齐。实验结果表明,该方法在预测蛋白质-配体结合亲和力方面取得了最先进的性能。此外,消融研究证明了该框架内蛋白质表面信息和多模态特征对齐的有效性和必要性。相关研究以「S

本站7月5日消息,格芯(GlobalFoundries)于今年7月1日发布新闻稿,宣布收购泰戈尔科技(TagoreTechnology)的功率氮化镓(GaN)技术及知识产权组合,希望在汽车、物联网和人工智能数据中心应用领域探索更高的效率和更好的性能。随着生成式人工智能(GenerativeAI)等技术在数字世界的不断发展,氮化镓(GaN)已成为可持续高效电源管理(尤其是在数据中心)的关键解决方案。本站援引官方公告内容,在本次收购过程中,泰戈尔科技公司工程师团队将加入格芯,进一步开发氮化镓技术。G
