Pandemik COVID-19 telah mendatangkan malapetaka kepada dunia kita, tetapi ia juga telah mempercepatkan penggunaan teleperubatan sebagai alternatif yang selamat kepada janji temu secara peribadi. Satu bidang teleperubatan yang telah bertapak sejak dua tahun lalu ialah pemantauan jarak jauh.
Mari kita lihat apakah pemantauan pesakit jauh dan cara kecerdasan buatan boleh menyelamatkan dunia semula.
Pemantauan pesakit jauh adalah bidang yang semakin berkembang dalam industri penjagaan kesihatan yang menggunakan teknologi untuk mengumpul data pesakit di luar persekitaran pejabat doktor atau hospital tradisional dan boleh digunakan Mengumpul pelbagai data pesakit termasuk tanda-tanda vital, tahap aktiviti dan banyak lagi.
Menurut laporan, pasaran peralatan pesakit pemantauan jarak jauh global dijangka melebihi AS$101 bilion menjelang 2028. Peningkatan kelaziman penyakit kronik seperti diabetes, penyakit kardiovaskular, dan lain-lain memacu pasaran.
Pemantauan jauh pesakit adalah kaedah berkesan untuk memantau individu atau kumpulan yang tidak boleh dipantau secara peribadi. Dalam sesetengah kes, pemantauan jarak jauh boleh digunakan untuk mengesan tanda-tanda vital seseorang, seperti tekanan darah atau kadar nadi. Pemantauan pesakit jauh juga boleh digunakan untuk memantau pesakit yang berisiko untuk hipotermia atau keadaan perubatan lain yang memerlukan perhatian berterusan.
Potensi penjimatan kos penyelesaian RPM adalah besar. Hasilnya, 69% profesional penjagaan kesihatan meletakkan RPM sebagai faktor pengurangan nombor satu dalam kos keseluruhan.
Pemantauan jarak jauh membolehkan pesakit mendapatkan diagnosis profesional tanpa menghabiskan masa dan wang untuk pergi ke hospital atau klinik tempat mereka menerima rawatan. Selain itu, teleterapi diterjemahkan kepada:
● Mengoptimumkan masa bersama pesakit: Tidak perlu mengambil maklumat penting dan soalan rutin kerana data sudah tersedia.
● Komunikasi yang lebih baik disebabkan peningkatan kebolehcapaian penyelesaian RPM.
Semasa wabak, hospital telah menjadi pusat penyebaran penyakit berjangkit. Oleh itu, tempahan temu janji dalam talian menjadi salah satu pilihan paling selamat untuk mendapatkan perundingan profesional. Melalui pemantauan jarak jauh pesakit, doktor dan jururawat boleh memantau pesakit mereka di rumah, sekali gus mengelakkan individu daripada dijangkiti apa-apa di hospital.
Pemantauan jarak jauh juga membantu meningkatkan kualiti penjagaan kerana ia membolehkan jururawat dan doktor memantau tanda-tanda vital pesakit tanpa melawat mereka secara peribadi. Dengan adanya maklumat ini juga membolehkan pesakit yang menghidap penyakit kronik mendapat rawatan yang lebih baik kerana mereka boleh dipantau dengan lebih kerap.
Memandangkan doktor dan jururawat boleh memantau data sepanjang masa, ini meningkatkan kemungkinan pematuhan yang lebih baik terhadap rawatan. Pesakit juga boleh hidup lebih autonomi dan lebih terlibat dalam rawatan mereka.
Akhir sekali, pemantauan pesakit jarak jauh mengurangkan ketidaksamaan yang berkaitan dengan penjagaan kesihatan tradisional. Penyelesaian pemantauan dalam talian juga boleh menyediakan perundingan jauh dan perkhidmatan susulan kepada orang yang tinggal di kawasan luar bandar.
Terdapat banyak sistem RPM di pasaran dan ia datang dalam pelbagai bentuk dan saiz. Sesetengah sistem RPM ialah peranti yang berdiri sendiri, manakala yang lain disepadukan ke dalam rekod kesihatan elektronik sedia ada. Tetapi persamaan semua sistem RPM ialah keupayaan untuk mengumpul data kesihatan yang dijana oleh pesakit dan kemudian menghantar data tersebut kepada penyedia penjagaan kesihatan untuk pemantauan.
● Peranti pengukuran perubatan kendiri seperti tampalan, kepekatan glukosa darah, oksimeter nadi, dsb.
● Peranti boleh implan, contohnya, peranti elektronik boleh implan jantung.
● Platform digital membolehkan pemantauan berterusan dan sokongan pesakit sepanjang masa, termasuk teleperubatan.
Selalunya, penyelesaian RPM bersambung ke awan, membolehkan perkongsian data patuh dan akses lancar kepada data pesakit.
● Pesakit berdaftar dengan sistem supaya sistem boleh mengesahkan peranti tertentu.
● Sistem ini memulakan pemantauan dan pengumpulan data melalui peralatan perubatan.
● Peranti mengumpul dan menghantar data ke pelayan RPM atau awan.
● Algoritma menganalisis data pesakit dan sistem menjana laporan dan visualisasi.
Doktor mengakses visualisasi dan mengikuti tindakan yang sepadan, sama ada melaraskan kursus rawatan, menukar pelan rawatan atau sebarang tindakan seterusnya yang lain.
Impak ketara Kepintaran Buatan pada penjagaan kesihatan telah membawa kepada pertumbuhan pasaran Kepintaran Buatan. Menjelang 2030, nilai kecerdasan buatan dalam pasaran penjagaan kesihatan dijangka melebihi $187 bilion.
Potensi kecerdasan buatan juga dicerminkan dalam teleperubatan dan pemantauan jarak jauh. Oleh itu, teknologi dipacu AI telah mengubah penyelesaian RPM daripada agregator data mudah kepada platform analisis data lanjutan. Digabungkan dengan analitik, platform RPM membolehkan pakar perubatan menyepadukan data pesakit ke dalam aliran kerja klinikal, menjana ramalan yang tepat dan menandakan pesakit individu berisiko.
Akibatnya, AI boleh mendayakan penjagaan proaktif dan rawatan dipacu data yang lebih diperibadikan. Jadi, di manakah pembelajaran mesin sesuai?
Menurut data, pemantauan kesihatan jarak jauh bagi retinopati diabetik mengurangkan lawatan pesakit sebanyak kira-kira 14,000 kali. Jika kami menambah kecerdasan buatan pada fasa saringan, kami menjangkakan bilangan lawatan dan masa menunggu pesakit akan menurun lagi.
Oleh itu, algoritma klasifikasi pembelajaran mesin boleh menganalisis data pesakit dalam penyelesaian RPM dan menandakan pesakit yang berisiko untuk penyakit tertentu. Pesakit juga boleh memuat naik imej perubatan ke pelayan selamat, di mana pengecaman imej berasaskan AI boleh mengesan anomali tanpa bantuan profesional.
Kecerdasan buatan juga terbukti membantu dalam perubatan ketepatan. Sistem berkuasa AI membandingkan imej perubatan pesakit dengan pangkalan data pilihan rawatan berkualiti tinggi yang dicipta oleh pakar bertauliah. Ia kemudian menggabungkan cerapan ini dengan data kesihatan peribadi untuk menjana pelan rawatan yang diperibadikan.
Menurut IBM, sistem pakar juga boleh mengumpulkan pesakit berdasarkan tindak balas yang sama terhadap rawatan untuk menghasilkan pilihan rawatan yang optimum.
Memastikan pesakit mengambil ubat atau membuat janji temu tepat pada masanya adalah satu lagi tanggungjawab AI dalam memantau pesakit dari jauh. Dengan menganalisis data perisian, AI boleh digunakan untuk menjana item tindakan, termasuk peringatan janji temu, tindakan susulan dan banyak lagi. Dikuasakan oleh kecerdasan buatan dan teknologi pemprosesan bahasa semula jadi, chatbots adalah penting dalam mengautomasikan komunikasi dan meningkatkan akses kepada penjagaan kesihatan.
Kerumitan pengurusan penyakit kronik sentiasa menjadi wilayah yang belum dipetakan untuk industri penjagaan kesihatan. Walau bagaimanapun, AI boleh mencegah penyakit kronik seperti diabetes, kanser dan penyakit buah pinggang dengan mengenal pasti tanda awal penyakit ini dalam data pesakit. Oleh itu, algoritma boleh mengenal pasti pesakit dengan penyakit buah pinggang kronik mengikut peringkat dan kehadiran kecederaan buah pinggang akut.
Pemantauan jarak jauh pesakit ialah lelaran sistem penjagaan kesihatan tradisional yang amat diperlukan, menjadikan diagnosis dan rawatan profesional boleh diakses oleh semua. Kecerdasan buatan memasuki perisian RPM secara beransur-ansur untuk meningkatkan keupayaan pemprosesan datanya dan mengubahnya menjadi alat yang berdaya maju untuk melengkapkan rawatan luar talian. Kecerdasan buatan menyokong kecekapan diagnosis penyakit, rawatan diperibadikan dan pencegahan penyakit untuk meningkatkan hasil pesakit dan rawatan proaktif.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana kecerdasan buatan boleh meningkatkan kualiti penjagaan kesihatan dengan memantau pesakit dari jauh. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
![[Web front-end] Permulaan pantas Node.js](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
