Fjernovervåking i helse-IT

Ekstern pasientovervåking (RPM) er definert som bruk av fjernsynshelsetjenester for å undersøke helseproblemene i rutinen og dele informasjonen med helsepersonell for bedre resultater. Det hjelper med å samle all informasjon på ett sted og deretter overføre den elektronisk til andre leger for evaluering og anbefalinger.

Disse applikasjonene bruker et bredt spekter av helserelatert informasjon om pasienten, for eksempel blodtrykk, vekt, høyde, blodsukkernivå, kroppsmasseindeks og hjertefrekvens etc. Informasjonen blir så godt dokumentert og sendt til legene som gir telehelse. tjenester. Helsepersonellene senere med bruk av forskjellige programmer som intensivavdelinger, forebyggende helsekontrollanlegg, sykepleieavdeling osv. Letter pasienten med riktig diagnose og behandling.

Slik fungerer fjernovervåking av pasienter

Gjennom RPM er leger tilgjengelige for et bredere spekter av befolkning, og det har vært mulig for leger å overvinne avstandsbarrierer og nå fjerntliggende områder. Det lar oss undersøke pasientens helse i en rutine, slik at vi hindrer den i siste øyeblikk. Dette har så langt bidratt til å redusere antall sykehusbesøk, innleggelser og krisesituasjoner. Det har økt tilnærmingen til helseinformatikk og behandling. Dermed spares pasientens tid og penger som noen ganger blir en årsak til ens sykdom. Selv om det ikke kan matche den tradisjonelle måten å behandle syke på, har det imidlertid gjort helsetjenestene mer gjennomtrengelige og effektive. I dag er behandlingstiltakene tilgjengelige selv i de regioner som ikke kan nås på kort tid.

Tekniske elementer i fjern pasientovervåking

Ekstern pasientovervåking består av fire tekniske elementer som er som følger: -

1. Den trådløse enheten for å muliggjøre kommunikasjon mellom lege og pasient.
2. Søknaden som lagrer informasjonen knyttet til medisinske poster og oppdaterer den fra tid til annen.
3. Verktøyene for å overvåke pasientens helse og gi kommentarer i samsvar med dette.
4. Datalageret for å konsolidere dataene fra forskjellige kilder som sensorer, helsepersonell og andre lagringsapplikasjoner.

Viktige teknologier bak fjernovervåking

Fjernovervåking i helsevesenet er avhengig av flere digitale teknologier som samler inn, overfører, analyserer og lagrer pasientdata. Disse teknologiene lar klinikere observere pasienttilstander utenfor tradisjonelle kliniske omgivelser og ta rettidige beslutninger basert på kontinuerlig informasjonsflyt.

Internett for medisinske ting (IoMT)

Internett for medisinske ting (IoMT) -enheter danner grunnlaget for fjernovervåkingssystemer. Disse tilkoblede medisinske verktøyene samler inn fysiologiske data og sender dem til helseplattformer.

Vanlige IoMT-enheter inkluderer:

• Bærbare helsesporere som måler puls og aktivitet
• Tilkoblede blodtrykksmålere brukt til behandling av hypertensjon
• Digitale glukosemålere brukt i diabetesbehandling
• Pulsoksimetre som måler oksygennivået i blodet
• Smarte vekter brukt i hjerteovervåkingsprogrammer

Disse enhetene kobles ofte til via Bluetooth, Wi-Fi eller mobilnettverk. De sender pasientmålinger automatisk til helsesystemer uten manuell rapportering.

Cloud Computing-plattformer

Fjernovervåking genererer store mengder helsedata. Skybaserte dataplattformer lagrer og behandler denne informasjonen sikkert.

Skysystemer støtter flere viktige oppgaver:

• Sentralisert lagring av pasienthelsedata
• Sanntids tilgang for helsepersonell
• Skalerbar prosessering for store pasientpopulasjoner
• Sikkerhetskopiering og gjenoppretting for kritiske medisinske journaler

Helseorganisasjoner er avhengige av skyinfrastruktur for å sikre at overvåkingssystemer forblir tilgjengelige og responsive.

Mobile helseapplikasjoner

Mobile helseapplikasjoner (mHelse-apper) fungerer som kommunikasjonsbro mellom pasienter og helsepersonell. Pasienter installerer disse appene på smarttelefoner eller nettbrett.

Disse applikasjonene lar pasienter:

• Se helsemålingene deres
• Motta påminnelser om medisiner
• Send inn symptomer eller livsstilsdata
• Kommunisere med helseteam

Mobilapper overfører også enhetsdata til eksterne overvåkingsplattformer og støtter pasientengasjement.

Kunstig intelligens og dataanalyse

Kunstig intelligens (KI) og analyse av helsedata hjelper klinikere med å tolke store mengder overvåkingsdata. Disse systemene identifiserer mønstre som kan signalisere helserisikoer.

Eksempler inkluderer:

• Påvisning av unormale vitale tegn
• Prediksjon av sykdomsprogresjon
• Automatiserte varsler for helsepersonell

AI-verktøy hjelper klinikere med å fokusere på pasienter som trenger oppmerksomhet mest raskt.

Fordeler med RPM over tradisjonelle kliniske metoder

• Analysen av medisinske rapporter kan gjøres grundig og effektivt ved hjelp av forskjellige applikasjoner. Vanligvis oppbevares ikke alt medisinsk rapporteringsutstyr på sykehus eller klinikker, og bare vedlikeholdes rutinemessig brukte verktøy. På denne måten sparer det tid ettersom rapportene enkelt blir gransket gjennom alle aspekter.
• Det er ikke begrenset til spesifikke felt som tradisjonelle sykehus der det noen ganger er vanskelig å finne legen for å undersøke våre problemer.
• Det muliggjør rask kommunikasjon mellom helsepersonell og den enkelte, og reduserer dermed antall sykehusbesøk, kostnader og tid. Det blir mer fordelaktig når du håndterer akutte tilfeller, ettersom medisinsk fagpersonell lokalisert kan konsulteres samtidig.

Rapporter fra forskjellige medisinske forskere har også vist at RPM i større grad har forbedret helsemessige forhold for mennesker. Ekstern pasientovervåking kan ikke erstatte tradisjonelle medisinske behandlingsmetoder, men det kan akselerere levering av helsetjenester. Den optimale bruken av avansert teknologi i medisinske applikasjoner utvider rekkevidden til helseinstitusjoner ytterligere.

 

Helse-IT