Удаленный мониторинг пациентов в медицинском мире, управляемом искусственным интеллектом

Дистанционный мониторинг пациентов (Remote patient monitoring, RPM) быстро становится одним из самых эффективных инструментов контроля хронических заболеваний. RPM - это сбор и передача поставщикам данных о состоянии здоровья пациента с помощью подключенных устройств вне обычных условий оказания медицинской помощи. Это особенно полезно для простого отслеживания состояния здоровья пациента без частых визитов и осмотров. Однако до пандемии широкому внедрению RPM препятствовало относительно небольшое количество доступных стимулов для возмещения расходов, и, несмотря на огромный потенциал, эти системы использовались ограниченно. Все изменилось в одно мгновение.

Ковид-19 потребовал полной смены парадигмы оказания медицинской помощи и резко ускорил внедрение дистанционных технологических решений. На протяжении всей пандемии ресурсы здравоохранения испытывали гораздо большую нагрузку, чем когда-либо прежде, и для снижения нагрузки на врачей, снижения риска для более уязвимых пациентов и замедления распространения заболевания несущественные встречи откладывались или проводились с помощью телемедицины. В результате все больше организаций здравоохранения стали применять RPM, чтобы обеспечить контроль хронических заболеваний в отсутствие очных встреч.

RPM станет нормой

Потенциал RPM для улучшения лечения хронических болезней очевиден, и его внедрение, несомненно, продолжит расти. Специалисты ожидают, что в течение следующих пяти лет использование RPM сравняется или превзойдет мониторинг в стационаре, а заинтересованные стороны ожидают удвоения рынка за тот же период. Более того, телемедицина продолжает развиваться, а данные, которые предоставляет RPM о жизненных показателях и другой клинически значимой информации, являются важным компонентом виртуальных приемов.

Это будет особенно актуально для пациентов с заболеваниями, требующими частых осмотров. Если раньше эти пациенты могли довольствоваться возможностью просто связаться с любым врачом или специалистом по конкретной дисциплине, то распространение телемедицины повышает планку. По мере того, как пациенты все больше привыкают к виртуальному обслуживанию, они ожидают большего удобства и гибкости, большего контроля над виртуальными встречами и возможности выборочно общаться со своим лечащим врачом и конкретными специалистами по своему выбору. Вместо того чтобы планировать обычные визиты в офис, пациенты с хроническими заболеваниями будут стремиться к более непосредственному взаимодействию через виртуальное обслуживание и искать специалистов, которые, по их мнению, предоставляют наилучшие возможности управления заболеваниями в цифровом формате.

Простое внедрение программ телемедицинского обслуживания уже не дает конкурентного преимущества. Теперь медицинские организации должны также эффективно использовать цифровые технологии для оптимизации взаимодействия, предоставления персонализированного ухода и обеспечения соответствия виртуального ухода тем же ожиданиям, которые пациенты предъявляют к личному взаимодействию. Виртуальные приемы не позволяют проводить многие обследования, которые необходимы для точной диагностики и лечения. Вместо этого практикующие врачи будут полагаться на дистанционный мониторинг для сбора критически важных данных о здоровье пациента.

Необходимость RPM для обеспечения эффективных программ виртуального обслуживания очевидна, но как медики должны использовать огромное количество новых источников данных, которые включает RPM, чтобы улучшить качество обслуживания, гораздо менее ясно. Ответ на этот вопрос крайне важен для управления хроническими заболеваниями, особенно потому, что RPM имеет потенциал для значительного дополнения существующих практик контроля заболеваний и устранения пробелов в лечении. В идеале данные RPM могут позволить врачам заблаговременно выявлять ключевых пациентов для необходимого лечения, а увеличение объема доступных данных поможет предвидеть изменения в поведении и состоянии.

Сбор данных - это только первый шаг

RPM - это гораздо больше, чем просто необходимое дополнение к эффективным телемедицинским визитам. Он представляет собой огромный непрерывный поток новых данных, который способен значительно улучшить понимание состояния здоровья пациента. В сочетании с правильным их анализом это позволяет врачам революционизировать свой подход к привлечению пациентов, предвидеть ухудшение состояния здоровья без очных осмотров и дистанционно предоставлять персонализированный медицинский уход.

Сбор данных - это только первый шаг, а не конечная цель. Для того чтобы RPM принесла пользу и улучшила показатели здоровья пациентов, она должна быть сопряжена с аналитическими возможностями, способными интегрировать эти новые потоки данных в клинические рабочие процессы, генерировать точные прогнозы и определять отдельных пациентов для работы с ними. Врачи должны быстро получать данные от подключенных устройств и использовать их для выделения высокоуровневой информации об отдельных пациентах. Для эффективного достижения этой цели им потребуется использовать машинное обучение и искусственный интеллект, чтобы направить поток необработанных данных в персонализированные прогнозы.

RPM и искусственный интеллект на практике

Потенциал RPM и технологии искусственного интеллекта выходит далеко за рамки простого отображения необработанных данных о здоровье пациента в отчетах и интерфейсах для врачей. Такие системы позволяют обеспечить проактивный уход и возможность предвидеть неблагоприятные события без постоянного посещения врача.

Синтез RPM и ИИ позволяет заранее выявить проблему и вмешаться. Если устройство дистанционного мониторинга пациента обнаруживает, например, снижение уровня насыщенности крови кислородом и этот источник данных интегрирован с предиктивной аналитикой, врач может начать профилактические меры. Искусственный интеллект может проанализировать это снижение в сочетании с существующими клиническими данными, чтобы предсказать, что пациент с высокой вероятностью посетит отделение скорой помощи в течение следующих трех месяцев в связи с обострением заболевания. Этот прогноз и конкретные данные, подтверждающие его, затем используются для определения приоритетности обслуживания этого пациента. В результате неблагоприятный исход предотвращается, что значительно снижает затраты и улучшает здоровье пациента в долгосрочной перспективе.

Сочетание удаленного мониторинга и искусственного интеллекта может также способствовать здоровому поведению без вмешательства врача. Информационные медицинские решения, получающие данные дистанционного мониторинга, могут использовать искусственный интеллект для создания "умных" контуров обратной связи и предоставления точных рекомендаций. Такие решения могут помочь людям с хроническими заболеваниями получить больше информации о своем здоровье и улучшить их самоконтроль с помощью персонализированных рекомендаций. Аналогичным образом, врачи могут использовать эти технологии для улучшения долгосрочных программ контроля заболеваний и определения того, какие вмешательства и методы вовлечения наиболее эффективно способствуют формированию здорового поведения.

Вовлеченность и персонализированный медицинский уход

С помощью RPM и моделей на основе искусственного интеллекта врачи могут выявлять пациентов с высоким риском, чтобы способствовать более ранней диагностике хронических заболеваний, смягчать прогрессирование болезни и предвидеть неблагоприятные события. Эти технологии позволяют врачам выявлять конкретные, поддающиеся изменению факторы риска на основе необработанных данных и измерять эффективность взаимодействия для обеспечения наилучших медицинских результатов.

Эффективное внедрение RPM не только поможет лучше распределить ограниченные ресурсы здравоохранения среди пациентов, которые получат наибольшую пользу, но и продолжит поддерживать фундаментальные изменения в оказании медицинской помощи. По своей сути, это эффективный подход, позволяющий пациентам и их врачам постоянно дистанционно обмениваться медицинскими данными и обеспечивающий взаимодействие вне очного общения. С другой стороны, RPM дает возможность полностью переосмыслить процесс оказания медицинской помощи.

По материалам MedCity News, Healthcare IT News, Medical Economics.