2019년 코로나바이러스는 우리 세계를 큰 혼란에 빠뜨렸지만, 직접 방문 예약에 대한 안전한 대안으로 원격 의료의 채택도 가속화했습니다. 지난 2년 동안 기반을 다진 원격의료 분야 중 하나는 원격 모니터링이다.
원격 환자 모니터링이 무엇인지, 인공지능이 어떻게 다시 세상을 구할 수 있는지 살펴보겠습니다.
원격 환자 모니터링은 기술을 사용하여 전통적인 진료실이나 병원 환경 외부에서 환자 데이터를 수집하는 의료 산업에서 성장하고 있는 분야입니다. 데이터 신체 징후, 활동 수준 등
보고서에 따르면 전 세계 원격 모니터링 환자 장비 시장은 2028년까지 1,010억 달러를 초과할 것으로 예상됩니다. 당뇨병, 심혈관 질환 등과 같은 만성 질환의 유병률 증가가 시장을 주도하고 있습니다.
환자 원격 모니터링은 직접 모니터링할 수 없는 개인이나 그룹을 모니터링하는 효과적인 방법입니다. 어떤 경우에는 원격 모니터링을 사용하여 혈압이나 맥박수와 같은 사람의 활력 징후를 추적할 수 있습니다. 원격 환자 모니터링은 저체온증이나 지속적인 주의가 필요한 기타 의학적 상태의 위험이 있는 환자를 모니터링하는 데에도 사용할 수 있습니다.
RPM 솔루션의 비용 절감 잠재력은 엄청납니다. 그 결과 의료 전문가의 69%가 RPM을 전체 비용 절감 요인 중 1위로 꼽았습니다.
원격 모니터링을 통해 환자는 치료를 받는 병원이나 진료소까지 이동하는 데 시간과 비용을 들이지 않고도 전문적인 진단을 받을 수 있습니다. 또한 원격 치료의 의미는 다음과 같습니다.
● 환자와의 시간 최적화: 데이터가 이미 제공되므로 일상적인 활력소 확인 및 질문을 받을 필요가 없습니다.
● RPM 솔루션의 접근성 향상으로 인해 커뮤니케이션이 향상되었습니다.
전염병 기간 동안 병원은 전염병 확산의 중심지가 되었습니다. 따라서 온라인으로 약속을 예약하는 것은 전문적인 상담을 받기 위한 가장 안전한 방법 중 하나가 됩니다. 환자에 대한 원격 모니터링을 통해 의사와 간호사는 집에서 환자를 모니터링할 수 있어 병원 내 감염을 예방할 수 있습니다.
원격 모니터링은 간호사와 의사가 환자를 직접 방문하지 않고도 환자의 활력 징후를 모니터링할 수 있으므로 치료 품질을 향상시키는 데도 도움이 됩니다. 또한 이 정보를 가지면 만성 질환을 앓고 있는 환자를 더 자주 모니터링할 수 있으므로 더 나은 치료를 받을 수 있습니다.
의사와 간호사가 24시간 내내 데이터를 모니터링할 수 있기 때문에 치료에 대한 순응도가 높아집니다. 환자는 또한 보다 자율적으로 생활하고 치료에 더 많이 참여할 수 있습니다.
마지막으로 원격 환자 모니터링은 기존 의료와 관련된 불평등을 줄입니다. 온라인 모니터링 솔루션은 농촌 지역에 거주하는 사람들에게 원격 상담 및 후속 서비스도 제공할 수 있습니다.
시장에는 많은 RPM 시스템이 있으며 모양과 크기도 다양합니다. 일부 RPM 시스템은 독립형 장치인 반면 다른 시스템은 기존 전자 건강 기록에 통합되어 있습니다. 그러나 모든 RPM 시스템의 공통점은 환자가 생성한 건강 데이터를 수집한 다음 모니터링을 위해 의료 서비스 제공자에게 데이터를 보내는 기능입니다.
● 패치, 혈당 농도, 맥박 산소 측정기 등과 같은 독립형 의료 측정 장치.
● 이식형 장치(예: 심장 이식형 전자 장치).
● 디지털 플랫폼은 원격 의료를 포함하여 24시간 환자에 대한 지속적인 모니터링과 지원을 가능하게 합니다.
일반적으로 RPM 솔루션은 클라우드에 연결되어 규정을 준수하는 데이터 공유와 환자 데이터에 대한 원활한 액세스가 가능합니다.
● 시스템이 특정 장치를 인증할 수 있도록 환자가 시스템에 등록합니다.
● 의료 장비를 통한 모니터링 및 데이터 수집을 초기화하는 시스템입니다.
● 장치는 데이터를 수집하여 RPM 서버 또는 클라우드로 전송합니다.
● 알고리즘은 환자 데이터를 분석하고 시스템은 보고서와 시각화를 생성합니다.
의사는 시각화에 액세스하여 치료 과정 조정, 치료 계획 변경 또는 기타 후속 조치 등 해당 조치를 따릅니다.
인공지능이 의료에 미치는 큰 영향은 인공지능 시장의 성장을 가져왔습니다. 2030년까지 헬스케어 시장에서 인공지능의 가치는 1,870억 달러를 넘어설 것으로 예상된다.
인공지능의 잠재력은 원격의료와 원격 모니터링에도 반영됩니다. 따라서 AI 기반 기술은 RPM 솔루션을 단순한 데이터 수집기에서 고급 데이터 분석 플랫폼으로 전환했습니다. 분석 기능과 결합된 RPM 플랫폼을 통해 의사는 환자 데이터를 임상 워크플로에 통합하고, 정확한 예측을 생성하고, 위험에 처한 개별 환자를 표시할 수 있습니다.
결과적으로 AI는 선제적인 치료와 보다 개인화된 데이터 기반 치료를 가능하게 합니다. 그렇다면 머신러닝은 어디에 적합할까요?
데이터에 따르면 당뇨병성 망막증의 원격 건강 모니터링으로 인해 환자 방문이 약 14,000배 감소했습니다. 검진 단계에 인공지능을 추가하면 내원횟수와 환자 대기시간이 더욱 줄어들 것으로 예상된다.
따라서 기계 학습 분류 알고리즘은 RPM 솔루션에서 환자 데이터를 분석하고 특정 질병에 걸릴 위험이 있는 환자를 표시할 수 있습니다. 환자는 AI 기반 이미지 인식이 전문가의 도움 없이 이상 징후를 발견할 수 있는 보안 서버에 의료 이미지를 업로드할 수도 있습니다.
인공지능은 정밀 의학에도 도움이 되는 것으로 입증되었습니다. AI 기반 시스템은 환자의 의료 이미지를 인증된 전문가가 만든 고품질 치료 옵션 데이터베이스와 비교합니다. 그런 다음 이러한 통찰력을 개인 건강 데이터와 결합하여 맞춤형 치료 계획을 생성합니다.
IBM에 따르면 전문가 시스템은 치료에 대한 유사한 반응을 기반으로 환자를 그룹화하여 최적의 치료 옵션을 생성할 수도 있습니다.
환자가 약을 계속 복용하도록 하거나 적시에 약속을 잡는 것은 원격으로 환자를 모니터링하는 인공 지능의 또 다른 책임입니다. 소프트웨어 데이터를 분석함으로써 AI는 약속 알림, 후속 조치 등을 포함한 조치 항목을 생성하는 데 사용될 수 있습니다. 인공 지능과 자연어 처리 기술을 기반으로 하는 챗봇은 커뮤니케이션을 자동화하고 의료 접근성을 향상시키는 데 필수적입니다.
만성 질환 관리의 복잡성은 항상 의료 산업에서 미지의 영역이었습니다. 그러나 AI는 환자 데이터에서 당뇨병, 암, 신장 질환과 같은 만성 질환의 조기 징후를 식별함으로써 예방할 수 있습니다. 따라서 이 알고리즘은 만성 신장 질환 환자를 단계별로 식별하고 급성 신장 손상 여부를 식별할 수 있습니다.
환자의 원격 모니터링은 전통적인 의료 시스템의 꼭 필요한 반복으로, 모두가 전문적인 진단과 치료에 접근할 수 있도록 해줍니다. 인공지능은 데이터 처리 기능을 강화하고 오프라인 처리를 보완할 수 있는 실행 가능한 도구로 전환하기 위해 RPM 소프트웨어에 점차 도입되고 있습니다. 인공 지능은 질병 진단, 맞춤형 치료 및 질병 예방의 효율성을 지원하여 환자 결과와 사전 치료를 개선합니다.
위 내용은 인공지능이 환자를 원격으로 모니터링하여 치료의 질을 향상시키는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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