人工智能如何通过远程患者监测来促进护理
一旦我们关闭大流行章节，就会有很多干扰。但有一件事已经很明显了——我们的医疗保健系统已经成熟，可以颠覆了。COVID-19大流行对我们的世界造成了严重破坏，但它也加速了远程医疗作为实体预约的安全替代方案的采用。在过去两年中站稳脚跟的一个远程医疗领域是远程患者监测。
让我们看看什么是远程病人监护，以及人工智能如何再次拯救世界。
远程病人监护的基础知识
远程患者监测(RPM)是医疗保健行业中一个不断发展的领域，它使用技术在传统医生办公室或医院环境之外收集患者数据。RPM可用于收集各种患者数据，包括生命体征、活动水平等。
根据Fortune Business Insights的数据，到2028年，全球远程患者监测设备市场预计将超过1010亿美元。糖尿病、心血管疾病等慢性病的日益流行推动了市场的发展，并促进了RPM的日益普及软件。
远程病人监护的好处
远程患者监测是监测无法亲自监测的个人或群体的有效方式。在某些情况下，远程监控可用于跟踪一个人的生命体征，例如血压或脉搏率。远程患者监测还可用于监测有体温过低或其他需要持续关注的医疗状况风险的患者。
节约成本
RPM解决方案的成本节约潜力是巨大的。因此，69%的医疗保健专业人员将RPM列为降低总成本的第一名。
远程患者监测使患者无需花费时间和金钱前往接受治疗的医院或诊所即可获得专业诊断。此外，远程治疗转化为：
- 优化与患者相处的时间（由于数据已经可用，因此不接受常规生命体征和问题）
- 由于RPM解决方案的可访问性增加，沟通得到改善。
提高患者安全性
在大流行期间，医院成为传播传染病的零地。因此，在线预约成为获得专业建议的最安全选择之一。通过远程患者监控，医生和护士可以在家中监控患者，从而防止个人在医院感染任何东西。
护理质量
远程患者监测还有助于提高护理质量，因为它允许护士和医生监测患者的生命体征，而无需亲自拜访他们。获得这些信息还可以让慢性病患者得到更好的治疗，因为他们可以更频繁地受到监测。
更好的患者结果
由于医生和护士可以24/7全天候监控数据，这增加了更好地坚持治疗的几率。患者也可以更自主地生活，并更多地参与他们的治疗。
改善医疗保健可及性
最后，远程患者监测减少了与传统医疗保健相关的不平等。在线监控解决方案还可以为农村地区的人们提供远程咨询和跟进。
RPM是如何工作的？
市场上有许多RPM系统，它们有各种形状和尺寸。一些RPM系统是独立的设备，而另一些则集成到现有的电子健康记录(EHR)中。但所有RPM系统的共同点是能够收集患者生成的健康数据，然后将该数据发送给医疗保健提供者进行监控。
RPM解决方案提供家庭护理远程医疗功能，可嵌入：
- 独立的医疗测量设备（贴片、血糖浓度、脉搏血氧仪等）
- 植入式设备（例如，心脏植入式电子设备(CIED)）
- 数字平台可实现对患者24/7的持续监控和支持，包括远程医疗。
通常，RPM解决方案连接到云，从而实现合规的数据共享和对患者数据的无缝访问。
以下是从RPM软件向医疗保健提供者提供患者生命体征的分步流程：
- 患者注册到系统，以便系统可以验证特定设备。
- 该系统通过医疗设备初始化监控和数据收集。
- 该设备收集数据并将其传输到RPM服务器或云。
- 算法分析患者的数据，系统生成报告和可视化。
- 医生访问可视化并遵循相应的操作，无论是调整治疗过程、更改治疗方案还是任何其他后续操作。
人工智能如何帮助远程医疗
人工智能对医疗保健的重大影响导致了人工智能市场的增长。到2030年，医疗保健市场的人工智能估计将超过1870亿美元。
人工智能的潜力也体现在远程医疗和远程监控中。因此，人工智能驱动的技术已经将RPM解决方案从一个简单的数据聚合器转变为一个高级数据分析平台。与分析相结合，RPM平台允许医生将患者数据整合到临床工作流程中，生成准确的预测，并标记处于风险中的个体患者。
因此，人工智能可以实现主动护理和更个性化的数据驱动治疗方法。现在，让我们看看机器智能到底适合什么地方。
诊断
根据洛杉矶县卫生服务部的数据，糖尿病视网膜病变的远程医疗监测将患者就诊次数减少了大约14,000次。如果我们在筛查阶段加入人工智能，预计就诊次数和患者等待时间会进一步下降。
因此，机器学习分类算法可以分析来自RPM解决方案的患者数据，并标记有患某些疾病风险的患者。患者还可以将医学图像上传到安全的服务器，基于人工智能的图像识别可以在没有专业帮助的情况下发现异常。
治疗计划
人工智能也被证明有助于精准医疗。人工智能驱动的系统将患者的医学图像与由认证专家创建的高质量治疗计划数据库进行比较。然后，它将这些见解与个人健康数据相结合，以生成个性化的治疗计划。
据IBM称，专家系统还可以根据对治疗的相似反应对患者进行分组，以产生最佳治疗方案。
患者参与
让患者坚持服药或及时预约是人工智能在远程患者监测中的另一项职责。通过分析软件数据，人工智能可用于生成行动项目，包括约会提醒、后续行动等。在AI和NLP的推动下，聊天机器人对于自动化通信和更好地获得护理是必不可少的。
慢性病管理
慢性病管理的复杂性一直是医疗保健行业的未知领域。然而，人工智能可以通过在患者数据中识别这些疾病的早期迹象来预防糖尿病、癌症和肾脏疾病等慢性疾病。因此，算法可以通过分期和急性肾损伤的存在来识别CKD患者。
人工智能和远程病人监护：天作之合
远程患者监测是传统医疗保健系统急需的迭代，它使所有人都能获得专业的诊断和治疗。人工智能进入RPM软件以增强其数据处理能力，并将其转变为补充离线治疗的可行工具。人工智能支持疾病诊断、个性化治疗和疾病预防的效率，以改善患者的治疗效果并主动进行治疗。
