Los hospitales y los sistemas de salud de hoy están plagados de un enigma: los proveedores tienen demasiados datos, pero no hay suficientes datos perspectivas.
Los proveedores de atención médica y el private administrativo a menudo están cargados por la gran cantidad de información que deben administrar. A Encuesta 2022 De 3.000 enfermeras y médicos en ejercicio, encontraron que el 69% estaban abrumados por el volumen de datos del paciente. Sin embargo, se estima 97% De estos datos no se usan debido a dificultades con la extracción y la contextualización. A pesar del potencial de mejorar el diagnóstico y el tratamiento, estos obstáculos, junto con el tiempo limitado de los médicos, crean barreras para la utilización eficiente.
Con una innovación continua en la industria, más organizaciones están implementando soluciones tecnológicas avanzadas para abordar este desafío continuo. Hoy, algunos hospitales y sistemas de salud son Aprovechar la IA para aumentar el análisis de eventos de seguridad del paciente Al optimizar los informes de incidentes y la automatización de la extracción de datos. Esta automatización es solo un ejemplo de cómo los proveedores están maximizando los datos del paciente para mejorar la calidad de la atención, convirtiendo la información previamente pasada en vigencia en concepts procesables.
Más allá de este ejemplo, la tecnología de IA también se está aplicando cada vez más a las herramientas y wearables de monitoreo de pacientes remotos (RPM). Permite un procesamiento rápido e integración de datos emitidos a partir de estos dispositivos que, en el pasado, a menudo se subutilizan debido a la falta de contexto y dificultad para incorporarlo al flujo de trabajo de atención. Mirando hacia el futuro, la IA en la atención médica tiene el potencial de unificar e interpretar datos en entornos de atención para desbloquear concepts más profundas y permitir la atención preventiva del paciente.
El problema con la configuración de atención desarticulada
Todos los que han visto a un nuevo proveedor están familiarizados con el tedioso proceso de tener que transmitir su historial médico nuevamente. La falta de intercambio de datos entre configuraciones de atención puede tener un impacto significativo en la calidad de la atención. Puede conducir a retrasos, interrupciones en la atención y mayores posibilidades de errores de diagnóstico erróneo y medicamentos. Estos problemas también se acumulan para la carga administrativa de los proveedores y pueden afectar negativamente cómo funciona el hospital o el sistema de salud.
Según el Colegio Americano de Médicos, el intercambio de datos efectivo es uno de Cuatro principios clave Para mejorar la coordinación de la atención y reducir el error. La disminución de las limitaciones del sistema para compartir los datos de los pacientes de manera oportuna y procesable permite a los proveedores de atención médica construir un plan de atención integral y proactiva que mejore los resultados de salud. Priorizar la interoperabilidad entre la configuración de la atención es clave para mejorar la eficiencia de la fuerza laboral y brindar atención de calidad.
Mejorar el papel de las herramientas de monitoreo remoto
Cuando los pacientes tienen important en una cita, el proveedor solo está vislumbrando la imagen más grande. Capturan esta información en un momento versus monitoreo con el tiempo. Las métricas como la frecuencia cardíaca, la saturación de oxígeno en la sangre o la presión arterial podrían ser más altas o más bajas de lo regular en el momento en que se toma. Sin el conocimiento de cómo cambian estas métricas a lo largo del día, es difícil para un proveedor contextualizar las lecturas. Pero, ¿qué pasaría si los médicos pudieran acceder a los vitales en el hogar a través de datos recopilados de dispositivos portátiles como un rastreador de ejercicios o un dispositivo de monitoreo remoto? ¿Qué pasaría si esos datos pudieran cargarse automáticamente y asignarse a un registro de datos del paciente y analizarse con la ayuda de IA?
A medida que los programas de atención en el hogar y el uso de RPM se vuelven más comunes, la IA tiene el potencial de ayudar con la conexión e interpretación de datos de configuraciones de atención no aguda y no aguda, proporcionando información sobre las tendencias clave. Al analizar e integrar continuamente datos de múltiples fuentes, la IA puede detectar y alertar a los médicos de actualizaciones críticas en la condición de un paciente. Esto proporciona una perspectiva oportuna que, cuando se combina con interoperabilidad e intercambio de datos abiertos, puede garantizar que las alertas lleguen a la persona adecuada para una acción rápida e informada.
Las implicaciones de esta tecnología son de gran alcance, con el potencial de afectar cada área de nuestras vidas y alterar por completo la forma en que se maneja la atención al paciente. Este intercambio de datos continuo y respaldado por la IA no solo podría minimizar la carga administrativa, sino también fomentar un enfoque más proactivo para la atención diseñada para anticipar las necesidades y tratamientos del paciente antes de que las afecciones empeoren.
Pasar de atención reactiva a preventiva
Como herramientas de IA y sus casos de uso en atención médica Continuar expandiéndoselos hospitales y los sistemas de salud deberán explorar el valor de tomar decisiones estratégicas para implementar soluciones prometedoras que reduzcan la carga administrativa al tiempo que tengan un impacto significativo y positivo en la atención al paciente.
Muchas herramientas de RPM y AI todavía se encuentran en las primeras etapas de desarrollo e investigación continúan investigando los resultados de la implementación. Hay un largo camino por delante antes de aprovechar la IA para conectar datos a través de la configuración de atención se convierte en una realidad completa para la industria de la salud. Sin embargo, el futuro parece prometedor. La IA tiene el potencial de facilitar el cambio de todos los proveedores para transformar la prestación de atención de reactiva a un enfoque preventivo y proactivo. Al converger los datos del paciente de los entornos de atención, la IA podría facilitar que los proveedores traten a toda la persona en lugar del síntoma, lo que finalmente permite una atención más segura para todos.
