Конвергентная инфраструктура обеспечивает новые возможности диагностики в здравоохранении

Непрерывный интеллект (CI) позволяет применять инновационные подходы к здравоохранению, предоставляя врачам возможность быстрой и точной диагностики.

Медицинские организации наделены огромным объемом данных для оценки состояния пациентов и назначения плана лечения. Все чаще для более быстрой и точной диагностики требуется непрерывный интеллект (CI), полученный в результате анализа потоковых данных в реальном времени.

Этому изменению способствуют два фактора. Во-первых, ожидания пациентов меняются. Качество медицинской помощи становится все более важным – пациенты начинают реализовывать свое право выбирать, как и с кем им взаимодействовать для получения медицинской помощи. Они требуют прозрачности данных и процессов. Следовательно, организации здравоохранения должны сосредоточиться на том, как можно добиться качественных результатов значимым для пациентов способом.

См. также: ИИ предоставляет рекомендации по охране психического здоровья? Не так быстро, говорят психиатры

В то же время здравоохранение претерпевает большие изменения в силу наличия новых источников данных. В частности, наблюдается рост носимых устройств Интернета вещей (IoT) и подключенных медицинских устройств. Поскольку организации здравоохранения используют все больше подключенных устройств, электронные медицинские карты (EHR) и виртуальные визиты к пациентам, поступает все больше и больше данных.

Однако эти данные обычно хранятся разрозненно и не улучшают уход за пациентами до тех пор, пока они не будут просмотрены и сохранены для использования в будущем. Для достижения успеха требуются решения, которые могут легко использовать различные источники данных и применять аналитику в реальном времени к этим данным на лету.

Данные в режиме реального времени для диагностики

Решения, преодолевающие препятствия, связанные с данными, открывают новые возможности. Например, использование потоковых данных может помочь в ранней диагностике различных заболеваний во многих областях. Одним из примеров является применение голосовой связи для диагностики заболеваний.

Рассмотрим следующий сценарий:женщина звонит, обеспокоенная состоянием здоровья своей матери, так как недавно у нее были проблемы с потерей памяти. Мать звонит на линию сортировки медсестер своей клиники, где ее медсестра задает пять вопросов, чтобы собрать информацию для постановки диагноза. Анализ тональности выполняется при голосовом общении с медсестрой. Информация, полученная в результате этого анализа, объединяется с данными о состоянии здоровья, полученными с носимого устройства матери (которые медсестра может просматривать в режиме реального времени). Затем медсестра использует эту информацию, чтобы определить, что болезнь Альцгеймера находится в пределах высокой степени вероятности. В результате это взаимодействие помогает дочери определить дальнейшие шаги по охране здоровья матери.

При наличии множества подключенных устройств, доступных сегодня, такая простая вещь, как голосовая связь, используемая для диагностики (или определения вероятности диагноза), является совершенным медицинским ботом.

Использование аналитики в голосовых коммуникациях для ранней диагностики некоторых заболеваний близко к сегодняшним реалиям. Например, Apple Watch теперь оснащены функцией электрокардиограммы (ЭКГ), предоставляющей пользователям информацию о сердцебиении, которая может помочь предупредить их о недиагностированных состояниях. Данные в режиме реального времени, предоставляемые носимыми устройствами, такими как Apple Watch, могут служить первым шагом в диагностике определенных заболеваний и предупреждении пациентов о необходимости проконсультироваться со своим врачом, когда данные указывают на то, что что-то не так.

Сочетание аналитики в реальном времени с искусственным интеллектом

Использование аналитики в реальном времени для диагностики состояний выводит лечение на новый уровень. Еще более продвинутыми являются приложения, которые используют прогнозную аналитику и искусственный интеллект (ИИ) для предотвращения вспышек заболеваний или состояний.

Одним из примеров применения этой профилактической технологии является работа, проводимая HCAHealthcare по снижению угрозы смерти от сепсиса.

Сепсис — это неумолимое состояние, которое может нанести ущерб телу. Он часто подкрадывается, как вор в ночи, после того, как люди уже госпитализированы для лечения других заболеваний. Она возникает, когда организм борется с инфекцией, вызванной дисбалансом тех самых биохимических веществ, которые организм посылает в кровоток для борьбы с инфекцией. Если сепсис прогрессирует до септического шока, повреждаются органы, падает артериальное давление – потенциально смертельная ситуация. Сепсис является причиной 270 000 смертей в год только в Соединенных Штатах.

Как правило, диагностика сепсиса возможна только на основании ручного просмотра карт пациентов во время смены. Проблема в том, что к тому времени, когда сепсис обнаруживается таким образом, может быть уже слишком поздно. "Каждый час несвоевременной диагностики увеличивает риск смерти на четыре-семь процентов", — говорит доктор Джонатан Перлин, президент по клиническим услугам и главный медицинский директор HCA Healthcare.

Эта задержка была неприемлемой. Команда клиницистов, специалистов по данным и технических специалистов объединилась, чтобы создать систему прогнозной аналитики в режиме реального времени для более точного и быстрого выявления пациентов с сепсисом в стационаре.

Задача состояла в том, чтобы собрать данные, относящиеся к состояниям, предшествующим сепсису. Многие из них генерировались более чем 30 миллионами взаимодействий с пациентами ежегодно в 1800 медицинских центрах медицинской компании. Однако большая их часть была разрознена по разрозненным системам и приложениям.

Большинство существующих инфраструктур данных не были предназначены для крупномасштабной бизнес-аналитики и отчетности. Что необходимо, так это способ сбора, анализа и обмена данными в режиме реального времени со всех наших объектов, чтобы можно было быстро принять меры по спасению жизней. Чтобы решить эту проблему, команда создала систему прогнозной аналитики в реальном времени под названием SPOT (Sepsis Predictionand Optimization of Therapy).

С помощью SPOT врачи могут более точно и быстро выявлять сепсис у пациентов. Платформа собирает и анализирует клинические данные, такие как местонахождение пациента, основные показатели жизнедеятельности, аптечные и лабораторные данные, и в режиме реального времени сигнализирует лицам, осуществляющим уход, о начале оказания помощи при сепсисе.

С помощью инструмента SPOT HCA Healthcare может улучшить раннее выявление. Клиницисты могут обнаруживать и идентифицировать начальные признаки сепсиса до 20 часов раньше, чем традиционные методы скрининга.

Роль аналитики в раннем выявлении мошенничества в сфере медицины

Помимо диагностики, аналитика в реальном времени рассматривается и в других приложениях для здравоохранения. Например, одной из основных проблем в отрасли здравоохранения сегодня является количество случаев медицинского мошенничества. По данным Управления генерального инспектора Министерства здравоохранения и социальных служб США, в 2017 году было выставлено фальшивых счетов на сумму 1,3 миллиарда долларов. Аналитика может сыграть важную роль в обнаружении медицинского мошенничества, а также помочь в ранней диагностике заболеваний.

Представьте себе медицинский колл-центр, использующий технологию голосовой аналитики во время звонка от пациента, пытающегося совершить медицинское мошенничество. С помощью аналитики, встроенной в программное обеспечение, можно было точно определить красные флажки в тоне голоса пациента. Затем человек, обрабатывающий вызов, может быть предупрежден о проблеме, выраженной с помощью аналитики, что позволит ему исследовать ситуацию на более глубоком уровне. Когда-нибудь аналитика может сыграть ключевую роль в раннем обнаружении мошенничества в медицине, предупреждая организации о потенциальном мошенничестве еще в процессе записи на прием.

Настоящая задача:работа с данными

Во всех усилиях главная проблема заключается в том, как эффективно использовать большое количество источников данных. Подходящее решение сможет:

Непрерывное объединение различных источников данных: Медицинские устройства обеспечивают визуальное отображение показателей жизнедеятельности посредством физиологических потоков, таких как электрокардиограмма (ЭКГ), частота сердечных сокращений, насыщение крови кислородом (SpO2) и частота дыхания. Электронные медицинские карты во всем мире создают больше источников медицинских данных. Угрожающие жизни состояния, такие как внутрибольничная инфекция, пневмоторакс, внутрижелудочковое кровоизлияние и перивентрикулярная лейкомаляция, могут быть обнаружены с помощью аналитики, объединяющей различные источники данных.

Обеспечьте персонализированный уход: Выявляйте признаки раньше, чтобы улучшить результаты лечения пациентов и сократить продолжительность госпитализации. Автоматизированное обнаружение знаний врачами для выявления новых взаимосвязей между событиями потока данных и медицинскими состояниями.

Поддержите проактивное лечение: Создайте профиль для каждого пациента на основе персонализированных потоков данных и постоянно получайте информацию

Заключение

Проще говоря, потенциал аналитики в режиме реального времени для решения множества проблем в отрасли здравоохранения сегодня огромен. При всем прогрессе, который был достигнут в создании новых технологий для катапультирования здравоохранения к следующему поколению опыта пациентов, вполне естественно, что за этим последует развертывание аналитики в реальном времени для ранней медицинской диагностики, медицинского мошенничества и других приложений. .