วิธีที่ระบบคลาวด์สนับสนุนการทำงานร่วมกันทางคลินิก

โครงสร้างพื้นฐานเพื่อรองรับการวิเคราะห์ด้านสุขภาพและการสนับสนุนการตัดสินใจ

โครงสร้างพื้นฐานคลาวด์สนับสนุนการทำงานร่วมกันทางคลินิกในหลายๆ ด้าน การผสมผสานระหว่างความซ้ำซ้อน ความปลอดภัย การกระจายทางภูมิศาสตร์ และความใกล้ชิดกับผู้ใช้ปลายทางจะช่วยลดเวลาหยุดทำงานให้เหลือน้อยที่สุด Saul กล่าว มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับจีโนมิกส์ การสร้างภาพ และปริมาณงานอื่นๆ ที่ต้องใช้ทรัพยากรการประมวลผลจำนวนมาก ประโยชน์เพิ่มเติมที่นี่คือแนวคิดของห้องปลอดเชื้อ ซึ่งช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถเข้าถึงคลังข้อมูลโดยที่ยังคงความเป็นเจ้าของข้อมูลไว้ได้

ในขณะเดียวกัน ข้อมูลที่รวมเป็นหนึ่งเดียวและเป็นมาตรฐานสามารถช่วยให้องค์กรต่างๆ มีศูนย์กลางที่สามารถทำการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ได้ Saul กล่าว “เมื่อคุณมีการประมวลผลที่มีเวลาแฝงต่ำและสามารถผสานรวมกับบริการของบริษัทอื่นได้ คุณสามารถสร้างเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนแต่ตอบสนองได้รอบไปป์ไลน์ข้อมูลของคุณ”

Ritu Mukherjee รองประธานฝ่ายการจัดการผลิตภัณฑ์ของ Zoom เน้นย้ำถึงศักยภาพของโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์เพื่อรองรับเอกสารประกอบและเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติอื่นๆ เครื่องมือต่างๆ เช่น Zoom Workplace for Clinicians ได้รับการออกแบบมาเพื่อทำเช่นนี้สำหรับการประชุมทั้งแบบเสมือนจริงและแบบต่อหน้า และสามารถใช้เทมเพลตที่แตกต่างกัน เพื่อให้แพทย์ใช้เวลาน้อยลงในการจัดรูปแบบและทบทวนบันทึก

นอกจากนี้ แพทย์ยังสามารถดูประวัติผู้ป่วยที่สร้างโดย AI และเยี่ยมชมข้อมูลสรุปก่อนการนัดหมายได้ พวกเขายังสามารถตั้งการเตือนให้แสดงหัวข้อบางหัวข้อในระหว่างการเยี่ยมชม โดยอิงตามข้อมูลเชิงลึกในสรุป “ยิ่งแพทย์มีบริบทที่หลากหลายเพียงปลายนิ้วสัมผัส ผลลัพธ์ก็จะยิ่งดีขึ้น” มูเคอร์จีกล่าว

อ่านเพิ่มเติม: ใช้โซลูชัน AI และคลาวด์เพื่อการทำงานร่วมกันที่ดีที่สุด

เปิดใช้งานการตรวจสอบในโรงพยาบาลและที่บ้าน

การผสมผสานระหว่างคลาวด์คอมพิวติ้งและ AI ยังช่วยปรับปรุงการติดตามผู้ป่วยระยะไกลทั้งในโรงพยาบาลและที่บ้านอย่างมีนัยสำคัญ

ในวัยเด็ก RPM เป็นมากกว่าแดชบอร์ดเพียงเล็กน้อย Saul กล่าว “คุณต้องการใครสักคนเพื่อติดตามข้อมูล และถึงแม้สิ่งต่างๆ จะถูกตั้งค่าสถานะ การประมวลผลและเข้าใจความหมายของสิ่งเหล่านั้นก็เป็นเรื่องยาก” นอกจากนี้ เมื่อพิจารณาจากข้อมูลจำนวนมากที่เกิดขึ้นในการดูแลผู้ป่วยนอก เช่น ความดันโลหิต อัตราการเต้นของหัวใจ อุณหภูมิ ความอิ่มตัวของออกซิเจน และอื่นๆ ในอดีต ยังไม่ค่อยพบข้อมูลดังกล่าวในแผนภูมิของผู้ป่วยนอกเหนือไปจากความผิดปกติที่หายาก

“AI สามารถแยกแยะรูปแบบที่ละเอียดอ่อนที่อาจมองไม่เห็นได้ แต่คุณต้องการความน่าเชื่อถือของสตรีมข้อมูลเต็มรูปแบบ ซึ่งต้องใช้โครงสร้างพื้นฐานที่โรงพยาบาลเพียงไม่กี่แห่งสามารถรองรับในสถานที่ได้” Saul กล่าวต่อ “ตอนนี้เราสามารถเพิ่มการดูแลของเราได้ด้วยการประมวลผลข้อมูล ซึ่งก่อนหน้านี้ไม่สามารถทำได้”

Saul ชี้ให้เห็นถึงความร่วมมือของ AWS กับ Validic ซึ่งรวบรวมข้อมูลจากอุปกรณ์ทางการแพทย์และการดูแลสุขภาพของผู้บริโภค เลเยอร์การวิเคราะห์ AWS ที่อยู่ด้านบนของสตรีมข้อมูลของ Validic ไม่เพียงแต่ตรวจจับความผิดปกติเท่านั้น แต่ยังส่งการแจ้งเตือนไปยังแพทย์ได้อีกด้วย “ปริมาณและความเร็วของระบบคลาวด์สามารถประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ และสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนการตัดสินใจทางคลินิก”

เมื่อความสามารถพัฒนาขึ้น ผู้ให้บริการอาจพบว่าตนเองมีเหตุผลน้อยลงในการไปพบผู้ป่วยด้วยตนเอง Saul กล่าว การสตรีมวิดีโอ การประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ และการสื่อสารแบบอะซิงโครนัส จะช่วยให้การประเมินการรักษาทางการแพทย์ที่มีคุณภาพทางคลินิก การตรวจวัดอัตราการเต้นของหัวใจ และบริการอื่นๆ เป็นไปได้จากที่บ้าน