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人工智能如何通过远程监测患者来提高医疗质量

来源:51CTO.COM 2023-04-14 09:48:54 0浏览 收藏

在科技周边实战开发的过程中,我们经常会遇到一些这样那样的问题,然后要卡好半天,等问题解决了才发现原来一些细节知识点还是没有掌握好。今天golang学习网就整理分享《人工智能如何通过远程监测患者来提高医疗质量》,聊聊,希望可以帮助到正在努力赚钱的你。

人工智能如何通过远程监测患者来提高医疗质量

2019冠状病毒对我们的世界造成了严重破坏,但它也加速了远程医疗作为实体预约的安全替代方案的采用。在过去两年中,远程医疗的其中一个领域已经站稳了脚跟,那就是远程监测。

让我们来看看什么是远程监测患者,以及人工智能是如何再次拯救世界的。

远程监测患者基础知识

远程监测患者是医疗保健行业中一个不断发展的领域,它使用技术在传统的医生办公室或医院环境之外收集患者数据,可用于收集各种患者数据,包括生命体征、活动水平等。

据报道,到2028年,全球远程监测患者设备市场预计将超过1010亿美元。糖尿病、心血管疾病等慢性病的日益流行推动了市场的发展。

远程监测患者的好处

远程监测患者是对无法亲自监测的个人或群体进行监测的一种有效方法。在某些情况下,远程监测可以用来跟踪一个人的生命体征,如血压或脉搏率。远程监测患者还可用于监测有体温过低风险或其他需要持续关注的医疗状况的患者。

节约成本

RPM解决方案的成本节约潜力是巨大的。因此,69%的医疗保健专业人员将RPM列为整体成本的第一大降低因素。

远程监测使患者无需花费时间和金钱前往接受治疗的医院或诊所即可获得专业诊断。此外,远程治疗转化为:

● 优化与患者相处的时间:由于数据已经可用,因此不需要接受常规生命体征和问题。

● 由于增加了RPM解决方案的可访问性,因此改善了通信。

提高患者安全性

疫情期间,医院成为传播传染病的中心。因此,在线预约成为获得专业咨询最安全的选择之一。通过对病人的远程监测,医生和护士可以在家里监测他们的病人,从而防止个人在医院感染任何东西。

护理质量

远程监测也有助于提高护理质量,因为它允许护士和医生监测患者的生命体征,而无需亲自拜访他们。获得这些信息还可以让慢性疾病患者得到更好的治疗,因为他们可以更频繁地接受监测。

更好的患者结果

由于医生和护士可以全天候监控数据,这增加了更好地坚持治疗的可能性。患者也可以更自主地生活,并更多地参与治疗。

改善医疗保健的可访问性

最后,远程监测患者监测减少了与传统医疗保健相关的不平等。在线监测解决方案还可以为生活在农村地区的人们提供远程咨询和后续服务。

RPM系统是如何工作的

市场上有许多RPM系统,它们有各种各样的形状和大小。一些RPM系统是独立的设备,而另一些则集成到现有的电子健康记录中。但是所有RPM系统的共同点是能够收集患者生成的健康数据,然后将数据发送给医疗保健提供者进行监控。

RPM解决方案提供家庭护理远程医疗功能,可以嵌入到:

● 独立的医疗测量设备,例如贴片、血糖浓度、脉搏血氧计等。

● 植入式设备,例如,心脏植入式电子设备。

● 数字平台可实现全天候对患者的持续监测和支持,包括远程医疗。

通常,RPM解决方案连接到云,从而实现合规的数据共享和对患者数据的无缝访问。

以下是将患者的生命体征从RPM软件传输到医疗保健提供者的分步流程:

● 患者在系统注册,以便系统可以验证特定设备。

● 该系统通过医疗设备初始化监测和数据收集。

● 设备采集并传输数据到RPM服务器或云端。

● 算法分析患者数据,系统生成报告和可视化。

医生访问可视化并遵循相应的操作,无论是调整治疗过程,改变治疗方案,还是任何其他后续操作。

人工智能如何帮助远程医疗

人工智能对医疗保健的重大影响导致了人工智能市场的增长。到2030年,人工智能在医疗保健市场的价值预计将超过1870亿美元。

人工智能的潜力还体现在远程医疗和远程监测方面。因此,人工智能驱动的技术已经将RPM解决方案从简单的数据聚合器转变为高级的数据分析平台。与分析相结合,RPM平台允许医生将患者数据集成到临床工作流程中,生成准确的预测,并标记处于风险中的个体患者。

因此,人工智能可以实现主动护理和更个性化的数据驱动治疗方法。那么,机器学习到底适合在哪些地方呢?

诊断

据数据显示,糖尿病视网膜病变的远程健康监测将患者就诊次数减少了约14000次。如果我们在筛查阶段加入人工智能,预计就诊次数和患者等待时间会进一步下降。

因此,机器学习分类算法可以分析RPM解决方案中的患者数据,并标记出有患某些疾病风险的患者。患者还可以将医学图像上传到安全服务器,基于人工智能的图像识别可以在没有专业人员帮助的情况下发现异常。

治疗方案

人工智能在精准医疗方面也被证明是有帮助的。由人工智能驱动的系统将患者的医学图像与认证专家创建的高质量治疗方案数据库进行比较。然后,它将这些见解与个人健康数据结合起来,生成个性化的治疗计划。

根据IBM的说法,专家系统还可以根据对治疗的类似反应对患者进行分组,以产生最佳的治疗方案。

患者参与

让患者坚持用药或及时预约是人工智能在远程监测患者方面的另一项责任。通过分析软件数据,人工智能可以用来生成行动项目,包括约会提醒、后续行动等。在人工智能和自然语言处理技术的推动下,聊天机器人在自动化通信和更好地获得医疗服务方面是不可或缺的。

慢性疾病管理

慢性疾病管理的复杂性一直是医疗保健行业的未知领域。然而,人工智能可以通过在患者的数据中,识别这些疾病的早期迹象来预防慢性疾病,如糖尿病、癌症和肾脏疾病。因此,算法可以通过分期和急性肾损伤的存在来识别慢性肾脏病患者。

人工智能和远程监测患者是天作之合

远程监测患者是对传统医疗保健系统的一种急需的迭代,它使所有人都能获得专业的诊断和治疗。人工智能逐步进入RPM软件,以增强其数据处理能力,并将其转变为补充离线治疗的可行工具。人工智能支持疾病诊断、个性化治疗和疾病预防的效率,以改善患者的治疗效果并主动进行治疗。

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