ต่อไปนี้เป็นบทความแขกของ Daniel Tashnek ผู้ร่วมก่อตั้งของ สุขภาพป้องกัน
การเฝ้าระวังผู้ป่วยระยะไกล (RPM) มีปัญญาประดิษฐ์อย่างสงบ (AI) มานานหลายปีก่อนที่เทคโนโลยีเช่น CHATGPT มาพาดหัวข่าว สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ที่ซับซ้อนที่เรารู้จักในปัจจุบัน ค่อนข้างโปรโตคอลตามกฎตัดสินใจว่าจะเตือนแพทย์เกี่ยวกับข้อมูลผู้ป่วยเมื่อใด
เมื่อ AI สมัยใหม่เปลี่ยนอุปทานการดูแลสุขภาพ RPM เป็นศูนย์กลางของการพัฒนาที่น่าสนใจซึ่งสัญญาว่าจะเป็นโอกาสที่ยิ่งใหญ่และเป็นความรับผิดชอบที่สำคัญ
RPM Journey: จากการสัมผัสสูงถึงระดับสูง
เพื่อให้เข้าใจถึงบทบาทปัจจุบันของ AIS ในรอบต่อนาทีมันช่วยติดตามเส้นทางของเทคโนโลยี โปรแกรมรอบแรกรอบแรกที่มุ่งเน้นไปที่ผู้ป่วยที่เป็นมะเร็งสูงซึ่งมีโอกาสระยะสั้นในระยะสั้นของการคิดเหตุการณ์ที่เป็นอันตราย (และแพง) เมื่อเร็ว ๆ นี้ผู้ป่วยหัวใจล้มเหลวที่มีพยาบาลที่อุทิศตนซึ่งตรวจสอบสัญญาณสำคัญของพวกเขาในเวลาเกือบเรียลไทม์ เหล่านี้เป็นโปรแกรมที่ค่อนข้างสูงซึ่งการกำกับดูแลของมนุษย์มีความสำคัญต่อความปลอดภัยและผลลัพธ์ที่เป็นบวก
ภูมิทัศน์เปลี่ยนไปในช่วงสถานการณ์การดูแลสุขภาพของประชาชนใน COVID-19 เมื่อ RPM ขยายตัวอย่างรวดเร็วเพื่อตรวจสอบผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงปานกลางถึงสูงในระดับที่ใหญ่กว่ามาก แทนที่จะดูผู้ป่วยที่สำคัญจำนวนหนึ่งโปรแกรมเริ่มติดตามบุคคลหลายร้อยคน
RPM ของวันนี้ได้พัฒนาขึ้นต่อไปกับการจัดการโรคเรื้อรังและการตรวจสอบผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงปานกลางซึ่งเป้าหมายจะป้องกันภาวะแทรกซ้อนในอนาคตมากกว่าการจัดการวิกฤตการณ์ทันที โรคหลอดเลือดสมองของผู้ป่วยที่มีความดันโลหิตสูงในช่วงห้าปีที่ผ่านมาถือเป็นความท้าทายในการตรวจสอบที่แตกต่างกันมากกว่าโอกาสการอยู่รอดหกเดือนของผู้รับการปลูกถ่าย การเปลี่ยนแปลงของขนาดนี้ได้สร้างสภาพแวดล้อมที่สมบูรณ์แบบสำหรับ AI เพื่อแสดงให้เห็นถึงคุณค่าของมัน – ไม่ใช่โดยการแทนที่การตัดสินใจของมนุษย์ แต่โดยการปรับปรุงประสิทธิภาพและการจับรูปแบบที่อาจลื่นไถลโดยแพทย์และทีมดูแลโดยเฉพาะอย่างยิ่งในวันที่วุ่นวายซึ่งตอนนี้เป็นบรรทัดฐาน
แอปพลิเคชัน AI ปัจจุบัน: สามประเด็นสำคัญ
หลายพื้นที่ได้เกิดขึ้นที่ AI มีผลกระทบที่วัดได้ในการตรวจสอบผู้ป่วยระยะไกล ด้านล่างนี้เป็นสามโดเมนสำคัญที่ AI ช่วยเปลี่ยน RPM ให้เป็นแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นปรับขนาดได้และเชิงรุกสำหรับการดูแลและสนับสนุน
เอกสารและประสิทธิภาพทางคลินิก
แอพพลิเคชั่น AI ที่เป็นผู้ใหญ่มากที่สุดใน RPM มุ่งเน้นไปที่สิ่งที่เราอาจเรียกว่าการปรับปรุง “ความเสี่ยงต่ำและมีผลกระทบสูง” สำหรับเวิร์กโฟลว์ของผู้ให้บริการ โซลูชันเช่นการถอดความโดยอัตโนมัติของการประชุมผู้ป่วยการสกัดข้อมูลที่มีโครงสร้างจากแหล่งข้อมูลหลายแหล่งและการสนับสนุนเอกสารอัจฉริยะบันทึกแพทย์และทีมดูแลเวลาที่สำคัญในขณะที่การปรับปรุงคุณภาพข้อมูลโดยทั่วไป
เครื่องมือเหล่านี้มีความโดดเด่นด้วยผลรวมเทรนด์และการสร้างภาพโดยใช้การจดจำรูปแบบเพื่อเน้นการเปลี่ยนแปลงที่ลึกซึ้งในสัญญาณชีพและชีวภาพที่เจ้าหน้าที่คลินิกที่ยุ่งอาจพลาด สิ่งที่สำคัญที่สุดที่นี่ไม่ใช่ว่าผู้คนไม่สามารถมองเห็นแนวโน้มเหล่านี้ที่ได้รับเวลาและความสนใจมากพอ เป็นที่ AI สามารถแสดงข้อมูลที่สำคัญที่สุดล่วงหน้าอย่างต่อเนื่องเพื่อให้ผู้ป่วยสามารถตรวจสอบได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยทรัพยากรเดียวกัน
AI ยังสร้างความแตกต่างในหน้าการสังเกตของเอกสาร RPM โดยเฉพาะอย่างยิ่งโดยช่วยตรวจสอบเพื่อให้แน่ใจว่าแต่ละรหัสได้รับการตกแต่งอย่างสมบูรณ์ในขณะที่ลดเวลาที่ใช้ในการกำกับดูแลด้วยตนเอง ระบบเหล่านี้สามารถตรวจสอบได้โดยอัตโนมัติว่าเจ้าหน้าที่ทางคลินิกใช้เวลาที่เหมาะสมกับผู้ป่วยที่เหมาะสมในช่วงเวลาที่เหมาะสมเพื่อตอบสนองความต้องการเอกสารและการเรียกเก็บเงินก่อนที่จะมีการออกใบแจ้งหนี้
สนับสนุนการบริหารการดูแล
AI ยังสามารถใช้ภายใต้ด้านการจัดการการดูแลของ RPM เพื่อทำเครื่องหมายตัวเลือกที่ยังไม่ได้ตอบเช่นหัวข้อที่ไม่ได้รับการจัดการในการเยี่ยมชมและการอภิปรายล่าสุด แต่ควรจัดลำดับความสำคัญในการประชุมในอนาคต ด้วยการควบคุมเหล่านี้โดยอัตโนมัติ AI ไม่เพียง แต่รองรับการออกใบแจ้งหนี้ที่ถูกต้องและเสียงเท่านั้น แต่ยังลดค่าใช้จ่ายในการดูแลระบบด้วยการลดความจำเป็นในการแก้ไขสั้น ๆ ด้วยตนเองและติดตาม -UPS ผลที่ได้คือเวิร์กโฟลว์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นซึ่งทำให้โปรแกรมเข้ากันได้และยั่งยืนทางการเงินมากขึ้น
การใช้ AI อีกครั้งในระหว่างการจัดการการดูแลคือการให้คำแนะนำจากการอ้างอิงทางสังคมและสังคมและโอกาส ในขณะที่พูดคุยกับผู้ป่วยที่กล่าวว่าพวกเขามีปัญหาในการหาอาหารเพื่อสุขภาพ AI อาจทำเครื่องหมายข้อมูลพื้นหลังนี้แล้วเตือนคุณถึงผู้จัดการดูแลเกี่ยวกับอาหารท้องถิ่นในโปรแกรมล้อหรือมีชั้นโภชนาการที่กำลังจะมาถึงใกล้ผู้ป่วย
การวิเคราะห์ที่คาดการณ์ได้และการให้สัตยาบันความเสี่ยง
นี่คือที่สิ่งต่าง ๆ ทั้งที่น่าตื่นเต้นและซับซ้อน พิจารณาระบบการวิเคราะห์ Electrocardiogram แบบดั้งเดิม (ECG) ที่ขึ้นอยู่กับการอ่านหลายแสนครั้งจากประเภทข้อมูลเดียว RPM ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถรวมตัวอักษรที่สำคัญบันทึกทางคลินิกผลลัพธ์ที่รายงานโดยผู้ป่วยและการตอบสนองแบบสอบถามในการประเมินความเสี่ยงอย่างกว้างขวาง
นวัตกรรมที่แท้จริงอยู่ในความสามารถของ AI ในการระบุรูปแบบที่ไม่รู้จักก่อนหน้านี้ บางทีการรวมกันของการตอบสนองของผู้ป่วยบางอย่างที่จะไม่ทำให้เกิดการเตือนภัยเป็นรายบุคคลนั้นมีความสำคัญทางคลินิกเมื่อวิเคราะห์เมื่อเวลาผ่านไป สิ่งนี้สร้างระบบเตือนภัยล่วงหน้าสำหรับการทำให้ผู้ป่วยเสื่อมสภาพและความเสี่ยงที่ขยายเกินกว่าที่การวิเคราะห์ของมนุษย์สามารถทำได้ในระดับ
ต้องการการดูแลของมนุษย์
ที่นี่การใช้ AI ที่รับผิดชอบกลายเป็นสิ่งสำคัญ เครื่องมือที่คาดการณ์ได้เหล่านี้จะต้องดำเนินการด้วยการดูแลเป็นพิเศษสำหรับผู้ป่วยที่มีความคมชัดสูงซึ่งการประเมินทางคลินิกของมนุษย์ยังคงไม่สามารถถูกแทนที่ได้ ความกังวลเป็นเรื่องเกี่ยวกับความแม่นยำของ AI เท่านั้น นอกจากนี้ยังเกี่ยวกับการหลีกเลี่ยงอคติระบบอัตโนมัติที่แพทย์อาจเอนตัวลงอย่างมากในคำแนะนำ AI และลดความระมัดระวังของตนเอง
แต่สำหรับผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงระดับกลางและต่ำกว่าซึ่งไม่สามารถรับการเฝ้าระวังของมนุษย์อย่างเข้มข้นได้โดยพิจารณาจากความพร้อมของพนักงานและค่าใช้จ่ายคำถามก็เปลี่ยนจาก “AI ดีกว่ามนุษย์” ถึง“ AI ดีกว่าไม่มีอะไรไหม” ในระดับประชากรการมีการตรวจสอบอัจฉริยะบางอย่างดีกว่าที่จะไม่มีการตรวจสอบเลย
ความแตกต่างนี้เน้นหลักการพื้นฐาน: AI ในรอบต่อนาทีจะต้องทำหน้าที่สนับสนุนการตัดสินใจไม่ใช่การตัดสินใจ แต่ละระบบจะต้องดูแลการดูแลของมนุษย์ที่ชัดเจนโดยแพทย์ที่รักษาความรับผิดชอบสูงสุดในการตรวจสอบข้อมูลก่อนตัดสินใจดูแลผู้ป่วย
ความท้าทายและการพิจารณา
เมื่อ AI ฝังตัวมากขึ้นในการตรวจสอบผู้ป่วยระยะไกลและเวิร์กโฟลว์ที่กว้างขึ้นไปยังระบบการดูแลสุขภาพมันไม่เพียง แต่นำสัญญา แต่ยังรวมถึงความซับซ้อนของชั้นใหม่ นี่คือความท้าทายที่เร่งด่วนที่สุดที่องค์กรควรพิจารณาเมื่อประเมินและรวม AI เข้ากับโปรแกรม RPM ของพวกเขา
ปัญหาของ “กล่องดำ”
แม้แต่เครื่องมือ AI ที่ผ่านการตรวจสอบอย่างดีอาจยังขาดความชัดเจนในการตัดสินใจ ในระหว่างการทดสอบเครื่องมือสรุปที่เรามีการพัฒนาเราไม่สามารถบังคับให้ AI ทำผิดพลาดได้อย่างชัดเจน ในความเป็นจริงสิ่งที่ดูเหมือนจะเป็นข้อผิดพลาดของ AI มักจะกลายเป็นระบบที่ถูกต้องซึ่งเป็นข้อผิดพลาดของมนุษย์ แม้ว่ามันอาจฟังดูเป็นผลบวกและในหลาย ๆ ด้าน แต่ก็เป็นปัญหาที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น: แม้แต่ AI ที่มีประสิทธิภาพสูงในที่สุดก็จะได้รับบางสิ่งผิดปกติและเราอาจไม่รู้ว่ามันเกิดขึ้นหรือเข้าใจว่าทำไม
ความคาดเดาไม่ได้นี้ต้องการให้ผู้ให้บริการรักษาความปลอดภัยทางคลินิก AI อาจผิดพลาดอย่างน่าเชื่อถือและทีมดูแลจะต้องต่อต้านการล่อลวงให้พึ่งพาเครื่องมือเหล่านี้มากเกินไปไม่ว่าประวัติของพวกเขาจะน่าประทับใจเพียงใด
การเลือกผู้ขายและความขยันเนื่องจาก
การเติบโตอย่างรวดเร็วของ AI ได้ดึงดูด บริษัท ด้วยเทคโนโลยีที่น่าประทับใจ แต่มีประสบการณ์ด้านสุขภาพที่ จำกัด เช่นเดียวกับ RPM ก่อนหน้านี้ บริษัท หน่วยพกพาที่เข้าสู่ตลาดโดยไม่เข้าใจเวิร์กโฟลว์ทางคลินิกรวมถึงซัพพลายเออร์ภูมิทัศน์ AI ของวันนี้ซึ่งอาจขาดความเชี่ยวชาญที่จำเป็นสำหรับการดูแลที่ปลอดภัยอย่างต่อเนื่องมีประสิทธิภาพและเข้ากันได้
ผู้ให้บริการที่มีโปรแกรม RPM จะต้องประเมินความสามารถด้านเทคโนโลยีอย่างระมัดระวัง แต่ยังรวมถึงประสบการณ์ด้านสุขภาพและความเข้าใจทางคลินิกของพันธมิตร AI ที่มีศักยภาพ
มองไปข้างหน้า: การจับคู่นวัตกรรมกับความรับผิดชอบ
การบูรณาการ AI เข้ากับ RPM แสดงให้เห็นถึงโอกาสที่สำคัญในการปรับปรุงการส่งมอบการดูแลปรับปรุงประสิทธิภาพของผู้ให้บริการลดความเสี่ยงและขยายความสามารถในการตรวจสอบให้กับประชากรผู้ป่วยที่กว้างขึ้นซึ่งจะได้รับประโยชน์จากบริการ อย่างไรก็ตามการตระหนักถึงผลประโยชน์เหล่านี้ต้องใช้วิธีการที่วัดได้ซึ่งจัดลำดับความสำคัญความปลอดภัยของผู้ป่วยรักษาความปลอดภัยของมนุษย์และจัดการกับข้อกังวลจำนวนมาก
ความสำเร็จขึ้นอยู่กับความสามารถของผู้ให้บริการในการปรับสมดุลการเพิ่มนวัตกรรมด้วยความรับผิดชอบเพื่อให้มั่นใจว่า AI ทำหน้าที่เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังใน สนับสนุน ของการประเมินทางคลินิกของมนุษย์มากกว่าการทดแทน
อนาคตของ AI ใน RPM ไม่ได้เกี่ยวกับการเลือกระหว่างมนุษย์และปัญญาประดิษฐ์ มันเป็นเรื่องเกี่ยวกับการรวมทั้งสองเพื่อสร้างระบบการตรวจสอบสำหรับการดูแลระยะไกลที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นมีประสิทธิภาพมากขึ้นและเข้าถึงได้ง่ายกว่าที่ทั้งคู่สามารถทำได้เพียงอย่างเดียว
เกี่ยวกับ Daniel Tashnek
Daniel Tashnek เป็นผู้ร่วมก่อตั้งของ สุขภาพป้องกันซอฟต์แวร์และ บริษัท บริการด้านสุขภาพที่ทำให้การจัดหาบริการทางการแพทย์เชิงป้องกันง่ายขึ้นการจัดการการดูแลเรื้อรังและการตรวจสอบผู้ป่วยระยะไกล แดเนียลยังเป็นนักกฎหมายด้านสุขภาพที่ฝึกฝนซึ่งเชี่ยวชาญด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบการคืนเงินขอบเขตการปฏิบัติและปัญหาการดูแลผู้ป่วย