사물인터넷과 인공지능은 의사와 환자의 관계를 어떻게 변화시킬 것인가?

건강 관리는 결코 쉽게 논의할 수 있는 주제가 아닙니다. 진료실에서든 집에서 편안하게 있든 건강에 대해 이야기하는 것은 부담스러울 수 있습니다. 대부분의 사람들은 의사에게 가는 것을 좋아하지 않습니다. 의사가 문제를 발견할까봐 걱정하거나 질문하기가 부끄러워서 사람들이 예약을 선호하는 이유 중 일부입니다. 게다가 주치의가 환자와 15분 남짓을 보내므로 문제를 논의하거나 검사 결과를 조사할 시간이 충분하지 않습니다.

우리는 보통 연례 의사 방문 시에만 건강에 관해 논의합니다. 따라서 체크인은 중요하지만 무슨 일이 일어나고 있는지에 대한 스냅샷만 제공할 뿐입니다. 우리는 매일 건강을 모니터링하는 습관도 없고, 원격으로 모니터링하는 습관도 없습니다. 환자의 활력 징후를 지속적으로 추적하면 환자와 의사가 자신의 건강 상태를 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. 이것이 바로 연결된 장치가 일상적인 의료에서 ​​점점 더 많은 역할을 하는 이유입니다.

실제로 2022년에는 의사의 30%가 원격 모니터링 장비를 사용하고 있습니다. 이는 2016년 12%에서 증가한 수치이며, 2019년에는 거의 두 배에 달합니다. 인공 지능과 사물 인터넷의 도움으로 스마트 패치, 웨어러블 손목 밴드 또는 스마트 시계와 같은 장치를 사용하면 맥박, 체온, 산소 포화도, 혈압, 호흡수 등과 같은 지표를 더 쉽게 추적할 수 있습니다. 이러한 지속적인 추적은 환자와 의사 간의 역학을 변화시키고 있으며, 1년에 한 번만 스냅샷을 제공하는 것이 아니라 환자의 건강에 대한 전체적인 보기를 제공합니다.

IoT는 언제 어디서나 환자를 추적하는 데 도움이 됩니다.

IoT는 연결된 장치가 언제 어디서나 환자를 모니터링하고 치료를 구현하도록 돕습니다. 이러한 장치는 신뢰할 수 있는 건강 데이터를 지속적으로 수집하는 데 필수적입니다.

예를 들어 정기적인 검사에 의존할 수 없는 당뇨병 환자는 IoT 장치를 사용하여 지속적으로 혈당 수치를 모니터링합니다. 비침습적 혈당 모니터링 장치부터 환자 피부 아래에 배치하는 소형 분광계, 자가 투여 인슐린에 이르기까지 사물 인터넷은 환자가 건강을 유지하고 인슐린 수치를 제어하도록 돕습니다. 고위험 임신에 직면한 여성은 연결된 장치를 사용하여 산모 및 태아 건강의 변화를 추적할 수 있습니다. 상황에 관계없이 IoT 장치는 생명을 구할 수 있습니다. 원격 의료, 웨어러블, 스마트 홈 장치 사이에서 노인들은 집에서 편안하게 의사와 연결하거나 특정 상황에서 원격 모니터링을 위해 IoT를 사용하고 있으며, 직접 약속이나 그렇지 않은 약속의 필요성을 줄이고 있습니다. 가능한.

IoT를 통해 의료 전문가는 최상의 진료를 제공할 수 있습니다. 사람들이 건강에 대한 관심이 높아지면서 환자의 건강을 모니터링하기 위해 연결된 장치를 사용하는 일이 늘어나고 있습니다. 지속적인 실시간 데이터에 대한 액세스는 의사가 연간 검진 중 짧은 시간에 비해 환자의 건강에 대한 더 명확한 그림을 얻는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 풍부한 데이터는 의사가 더 나은 결정을 내리고 제공되는 진료의 질을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

인공지능은 중요한 결정을 내립니다

인공지능은 보다 정확한 진단과 향상된 치료 옵션을 통해 사람들의 삶을 변화시키는 데 도움을 주고 있습니다. 연결된 장치로 수집되고 인공 지능으로 처리된 데이터는 궁극적으로 의사가 중요한 결정을 신속하게 내리는 데 도움이 됩니다.

인공 지능이 의사와 환자에게 어떻게 도움이 될 수 있는지 이해하는 첫 번째 단계는 다양한 유형의 인공 지능과 작동 방식을 이해하는 것입니다.

컴퓨터 비전 AI를 사용하면 컴퓨터가 디지털 이미지나 비디오를 통해 높은 수준의 이해를 얻을 수 있습니다. EndoBRAIN 및 EndoBRAIN-EYE는 이러한 유형의 AI를 현미경 센서에 사용하여 대장 내시경 중에 이미지와 비디오를 캡처하는 방법의 예입니다. 이 기술 덕분에 대장내시경 영상의 공개 데이터베이스가 생성되었으며 요청 시 제공됩니다.

피부에 직접 착용하는 웨어러블 센서는 스마트 패치의 범위를 훨씬 뛰어넘어 실시간으로 건강 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다. 개발 중인 새로운 피부 유사 장치는 첫 번째 증상이 나타나기 전에 새로운 건강 문제를 감지할 수 있습니다. 또한 이 장치는 의사 없이도 수집된 건강 데이터에 대한 개인화된 분석을 제공할 수도 있습니다.

RPM(원격 환자 모니터링) 장치는 인공 지능을 사용하여 실시간 데이터를 캡처하고 이를 임상 데이터와 결합하여 환자를 원격으로 모니터링하고 약물 부작용이나 바이오마커의 심각한 변화를 의사에게 알립니다. 예를 들어 AliveCor는 ECG 센서에 인공 지능과 기계 학습을 활용하여 의사와 환자가 언제 어디서나 맞춤형 심장 데이터를 받아 심장 건강을 관리하는 방법을 더 잘 이해할 수 있도록 지원합니다.

대규모 데이터 세트를 분석하고 영향력 있는 통찰력을 생성하는 인공 지능의 능력은 위치에 관계없이 환자의 건강 상태를 추적하고 치료하는 데 도움이 되므로 의료 전문가는 방문 사이에 또는 방문 중에 환자를 면밀히 모니터링할 수 없는 경우 작업할 수 있습니다. -개인 방문 또는 원격 의료 방문. 이러한 기술은 결코 의사를 대체할 수 없으며, 오히려 환자의 건강을 개선한다는 궁극적인 목표를 가지고 환자의 여정을 향상하고 보완하도록 설계되었습니다.

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