Υγεία IT Trends για το 2020

Ποιες είναι οι σημαντικότερες τάσεις πληροφορικής για την υγεία το 2020; Ας ρίξουμε μια ματιά στο πώς οι νέες τεχνολογίες μπορούν να βοηθήσουν τους οργανισμούς υγειονομικής περίθαλψης να προσφέρουν καλύτερη φροντίδα ασθενών.

Προγραμματισμός ραντεβού με φορητούς θεραπευτές

Οι περισσότεροι άνθρωποι είναι απασχολημένοι, αγχωτικοί και παρορμητικοί. Εάν θέλετε να δείτε έναν θεραπευτή για μία μόνο ώρα, αλλά τα τακτικά ραντεβού στη ζωή σας είναι μεγαλύτερα και απαιτούν πολλή ταχυδακτυλουργία, τότε η χρήση της υπηρεσίας έχει τα καλύτερα συμφέροντά σας.

Το βλέπουμε ως βήμα προς έναν πιο ολοκληρωμένο, ακόμη πιο γρήγορο προγραμματισμό. Τα περισσότερα μέρη αυτές τις μέρες θέλουν να μπορούν να προγραμματίζουν τα πάντα την ίδια ημέρα. Αυτό το βλέπουμε ως ένα χαρακτηριστικό που βοηθά στην αποτελεσματικότητα του προγραμματισμού των ασθενών. Μέσω της τηλεϊατρικής, στο μέλλον, θα μπορούσατε να κλείσετε το ραντεβού σας για την επόμενη εβδομάδα ή τον επόμενο μήνα.

Το αρχικό ραντεβού με έναν κινητό θεραπευτή

Μπορείτε να ρυθμίσετε τα ραντεβού σας με τον κινητό σας θεραπευτή σε απεριόριστο χρονικό διάστημα. Κατά τη διάρκεια αυτών των αρχικών ραντεβού, ο φορητός θεραπευτής σας θα κάνει το μεγαλύτερο μέρος της δουλειάς για εσάς. Ωστόσο, μόλις τελειώσει η αρχική συνεδρία, ο φορητός θεραπευτής θα εργαστεί για να προγραμματίσει ραντεβού για εσάς αργότερα.

Ασθενείς της Τηλεϋγεία που έχουν πρόσβαση σε γιατρούς για διαβουλεύσεις.

Πέρα από τα τελευταία χρόνια, η telehealth βρήκε σιγά-σιγά ένα πόδι στον πληθυσμό. Το 2013, η πρώτη επεμβατική κλινική καρδιολογίας του έθνους με δύο ασκούμενους, ένας στο Χάρτφορντ, στο Κονέκτικατ και ένας στο Νάσουα του Νιού Χάμσαϊρ, έγινε η πρώτη στη χώρα που δέχτηκε ασθενείς μόνο με βάση την τηλεθεραπεία.

Είναι μόνο θέμα χρόνου έως ότου η τηλεθεραπεία υιοθετηθεί ευρέως από τον πληθυσμό.

Εξασφάλιση πληροφοριών για την υγεία

Με τους καταναλωτές να αυξάνονται όλο και περισσότερο φοβισμένοι να παραβιαστούν τα ιατρικά τους αρχεία, αναζητούν να διασφαλίσουν τη διαδικασία ανταλλαγής πληροφοριών περί υγειονομικής περίθαλψης.

Η απόκτηση αυτών των πληροφοριών είναι δαπανηρή και δυσκίνητη, καθιστώντας λιγότερο πιθανό ότι οι άνθρωποι θα θέλουν να αναπτύξουν μια συνήθεια να τις μοιράζονται με τα εκατομμύρια συσκευές στα σπίτια τους. Αντ ‘αυτού, πολλοί στρέφονται σε μεγάλα δεδομένα – δεδομένα που συλλέγονται από έξυπνα σπίτια και συνδεδεμένα αυτοκίνητα – για να αποκτήσουν νέα εικόνα για την υγεία.

Η τεχνητή νοημοσύνη θα συνεχίσει να επηρεάζει τη βιομηχανία υγειονομικής περίθαλψης

Τα επόμενα χρόνια, οι εφαρμογές υγειονομικής περίθαλψης θα μπορούσαν να περιλαμβάνουν την πρόβλεψη της κατάστασης της υγείας ενός ασθενούς εκ των προτέρων, τη βοήθεια των γιατρών στη διαχείριση του πόνου και τη συνταγογράφηση οπιοειδών ή την παρακολούθηση της εξέλιξης του ασθενούς μέσω προγραμμάτων αποκατάστασης ή νοσοκομείου. Αυτό θα ανοίξει την πόρτα σε πολλές νέες εφαρμογές στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης και θα επεκτείνει τη δυνατότητα εφαρμογής της τεχνητής νοημοσύνης σε πολλά ιατρικά ζητήματα που απαιτούν επί του παρόντος ανθρώπινη βοήθεια.

Οι προκλήσεις για την εφαρμογή της τεχνολογίας είναι σημαντικές. Τα δεδομένα των ασθενών πρέπει να διαχειρίζονται με ασφάλεια και οι πληροφορίες πρέπει να είναι προσβάσιμες στα κατάλληλα μέρη. Μέρος του προβλήματος είναι ότι οι πληροφορίες δεν κατανέμονται ομοιόμορφα. Τα δεδομένα συλλέγονται συχνότερα από νοσοκομεία και φαρμακευτικές εταιρείες, πράγμα που σημαίνει ότι τα δεδομένα δεν είναι απαραίτητα ελεύθερα διαθέσιμα σε όλους. Οι ασθενείς πρέπει να έχουν τη δυνατότητα πρόσβασης και σωστής χρήσης των δεδομένων που μοιράζονται.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη μετατρέπει ιατρικές αποφάσεις με βάση εκατοντάδες αισθητήρες και αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης. Η εφαρμογή θα έχει ως αποτέλεσμα βελτιωμένες, εξατομικευμένες εμπειρίες φροντίδας ασθενών χρησιμοποιώντας AI.

Η μηχανική μάθηση είναι ένα τεράστιο μέρος της υγειονομικής περίθαλψης.

Η ποσότητα των δεδομένων που δημιουργούνται από τη διάγνωση και τη θεραπεία θα αυξάνεται επίσης. Μετατρέποντας τις ροές δεδομένων μας σε γνώση και χρησιμοποιώντας τη μηχανική εκμάθηση για την ανάλυση αυτής της γνώσης, θα είμαστε σε θέση να ανακαλύψουμε νέες και πιο ακριβείς απαντήσεις.

Η κατανόηση των μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων και η εφαρμογή τους απαιτεί ανάλυση και κατανόηση των δεδομένων μεταβαίνοντας από εισόδους σε εξόδους. Η μηχανική μάθηση είναι ένα ιδανικό εργαλείο για αυτό το 2020 και αργότερα.

Περαιτέρω πρόοδος στην αποθήκευση και χρήση ηλεκτρονικών ιατρικών αρχείων

Οι πάροχοι υγειονομικής περίθαλψης που αποθηκεύουν ιατρικά αρχεία ψηφιακά θα μπορούν να χρησιμοποιούν άλλα συστήματα που δεν έχουν διασύνδεση με το Διαδίκτυο, όπως άλλο κλινικό λογισμικό και συσκευές.

Χρησιμοποιήστε υπολογιστή και μηχανήματα όρασης στην υγειονομική περίθαλψη

Η μηχανική όραση θα βοηθήσει τους γιατρούς να εντοπίσουν μυϊκούς τραυματισμούς, να οπτικοποιήσουν τους όγκους, να παρακολουθήσουν κρούσματα Ebola και να αξιολογήσουν τις απειλές για την υγεία. Το Machine Vision θα δώσει απαντήσεις σε εκατοντάδες εκατομμύρια ερωτήσεις. Θα βοηθήσει επίσης στην αξιολόγηση των ασθενών και στη χορήγηση κατάλληλων θεραπειών.

3D εκτύπωση

Υπάρχουν κάποιες ιδέες για το πώς η τρισδιάστατη εκτύπωση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την αύξηση της ιατρικής περίθαλψης.

“Βλέπουμε την τρισδιάστατη εκτύπωση ως το επόμενο μεγάλο κύμα βιολογικής μηχανικής”, δήλωσε ο Don Gulbrandsen, Ph.D., συνάδελφος στο Collaborative στο MGH.

Για παράδειγμα, οι γιατροί μπορούν να επεξεργαστούν δείγματα καρκίνου σε έναν εκτυπωτή που θα μπορούσε να εκτυπώσει νανοδομές με χιλιάδες μικροσκοπικούς πόρους πάνω τους, που μπορεί να είναι συσκευές παράδοσης ναρκωτικών.

Η τεχνολογία εκτύπωσης, η οποία υπάρχει εδώ και μια δεκαετία, χρησιμοποιείται ήδη για να κάνει άλλα πράγματα, όπως πλαστικά εργαλεία χειρουργικής νεφρού.

Υγεία IT