أخبار التقنية

كيف تُحدث إدارة البيانات في الوقت الفعلي ثورة في الرعاية الصحية

[ad_1]

انضم إلى كبار المديرين التنفيذيين في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، لمعرفة كيف يدمج القادة استثمارات الذكاء الاصطناعي ويحسنونها لتحقيق النجاح.. يتعلم أكثر


تستمر تدفقات بيانات الرعاية الصحية في الزيادة بشكل كبير بفضل تدفق المعلومات من أجهزة الاستشعار والمعدات الطبية. هذا جعل معالجة البيانات السريرية معقدة بشكل متزايد. تنتج السجلات الصحية الإلكترونية وأنظمة التصوير الطبي وقواعد بيانات الأبحاث السريرية كمية هائلة من البيانات ، مما يمثل تحديًا هائلاً لأخصائيي الرعاية الصحية الذين يحتاجون إلى إدارة بيانات فعالة ودقة وأمان.

اليوم ، أحدثت تحليلات البيانات ونماذج الذكاء الاصطناعي للتعلم الذاتي (AI) ثورة في كيفية إدارتنا وتحليل واستخدام البيانات عبر الصناعات. قطاع الرعاية الصحية هو أحد القطاعات التي تتخذ فيها إدارة البيانات والتحليلات في الوقت الفعلي خطوات كبيرة.

لمواجهة التحديات المتزايدة لإدارة البيانات الطبية ، تتحول الصناعة إلى نهج يركز على المريض ويعتمد على البيانات ، حيث تلعب إدارة البيانات في الوقت الفعلي دورًا حاسمًا في تسهيل خدمات المرضى ودعم البحوث الطبية.

تستخدم إدارة بيانات الرعاية الصحية في الوقت الفعلي البيانات التاريخية والحقيقية للتنبؤ بالاتجاهات ، وكشف الرؤى القابلة للتنفيذ ، ودفع التقدم الطبي ، ودعم النمو على المدى الطويل. يعد الوصول إلى البيانات وتحليلها في الوقت الفعلي أمرًا ضروريًا لمتخصصي الرعاية الصحية لتقديم رعاية أفضل للمرضى ولتمكين الاختراقات الطبية.

حدث

تحويل 2023

انضم إلينا في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، حيث سيشارك كبار المسؤولين التنفيذيين في كيفية دمج استثمارات الذكاء الاصطناعي وتحسينها لتحقيق النجاح وتجنب المزالق الشائعة.

سجل الان

يمكن أن تحقق إدارة البيانات في الوقت الفعلي ، إذا تم تنفيذها بشكل صحيح ، فوائد كبيرة ، بما في ذلك خفض تكاليف العلاج ، وفهم شامل للمرضى وظروفهم ، وتدفقات العمل المحسنة.

كيف تعمل البيانات في الوقت الفعلي على تحسين خدمات الرعاية الصحية

يمكن لإدارة البيانات وتحليلها في الوقت الحقيقي أن تحسن بشكل كبير من جودة الرعاية من خلال تحسين سير العمل السريري. في الوقت الحالي ، تقوم صناعة الرعاية الصحية في الغالب بتحليل البيانات السريرية أو بيانات الفواتير التي مضى عليها عدة أشهر لإيجاد طرق لتحسين الرعاية في المستقبل. في المقابل ، يُمكّن مقدمو البيانات في الوقت الفعلي من التأثير على المواجهة السريرية عند ظهورها.

تتبنى مؤسسات الرعاية الصحية تحليلات البيانات في الوقت الفعلي لتقليل الإنفاق الزائد على إدارة المخزون غير الفعالة ورعاية المرضى وتوزيع الموظفين.

اتخاذ قرارات طبية أفضل

“الاستفادة من البيانات في الوقت الفعلي يمكن أن يسمح للطبيب بطرح أسئلة أفضل والحصول على تاريخ كامل ، وكتابة ملاحظات كاملة يمكن لفريق الرعاية دراستها ، وكذلك اتخاذ قرارات سريرية أفضل تؤثر على مسار صحة المريض” ، د. شيف راو ، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لمنصة الذكاء الاصطناعي الطبية Abridge ، قال لـ VentureBeat.

إن الذكاء الاصطناعي في Abridge للمحادثات الطبية “يستمع” بشكل محيطي إلى محادثات الطبيب والمريض وينشئ مسودات الملاحظات والبيانات المنظمة في الوقت الفعلي.

“يمكن تغذية هذه البيانات مرة أخرى في السجلات الطبية الإلكترونية [electronic medical record]السماح للأطباء ليس فقط بالتخلص من أعباء الوثائق ولكن أيضًا [from] قال راو: “جوانب أخرى من سير عملهم السريري داخل منطقة السجلات الطبية الإلكترونية”.

تتيح البيانات الواقعية في الوقت الفعلي لمقدمي الرعاية الصحية اتخاذ تدابير فورية واستباقية لمنع النتائج الصحية السلبية ، مما يؤدي في النهاية إلى تقليل تكلفة رعاية المرضى. في الواقع ، تعمل البيانات في الوقت الفعلي المستمدة من مصادر البيانات الواقعية على تعزيز فعالية تقديم الرعاية عبر سلسلة الرعاية الصحية ، مما يحسن النتائج لمجموعات متنوعة من المرضى تتطلب علاجًا دقيقًا ومخصصًا.

“[L]تأثير دائم على البيانات في الوقت الفعلي[s] قال كاميل كوك ، المدير الأول لاستراتيجية الرعاية الصحية في شركة إدارة البيانات LexisNexis Risk Solutions: “كيف يعمل الطب الدقيق على المرضى الحقيقيين ، الذين يعانون من متلازمات حقيقية ، والذين يحتاجون إلى تدخلات في الوقت الفعلي”. “من خلال تنفيذ البيانات في الوقت الفعلي ، يمكن للأطباء وأخصائيي الصحة العامة تحسين جهود الرعاية المنسقة ونتائج المرضى وتكلفة الرعاية للمريض بشكل كبير.”

التجارب السريرية والأجهزة الطبية

تطبيق آخر لبيانات الوقت الفعلي هو مراقبة التجارب السريرية. تُستخدم البيانات الآنية هنا أحيانًا لاكتشاف مخاوف السلامة المحتملة بين المشاركين في التجربة. على سبيل المثال ، يمكن لأنظمة الإنذار المبكر القائمة على الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي الخاصة بالتدهور السريري الكشف عن العلامات الحيوية غير الطبيعية التي تسبق تدهور المريض والنتائج السلبية. تنبيه ، يمكن لمقدمي الرعاية التدخل على الفور لتحقيق الاستقرار للمريض.

قال David Niewolny ، مدير تطوير الرعاية الصحية في Nvidia ، لـ VentureBeat: “إن دمج البيانات في الوقت الفعلي من كاميرا التنظير الداخلي مع تطبيق مدعوم بالذكاء الاصطناعي في نقطة الرعاية قد فتح إمكانيات جديدة للجراحة الرقمية”.

أعلنت Nvidia و Medtronic مؤخرًا عن تعاون لدمج Nvidia Holoscan ، وهي منصة برمجيات حوسبة تعمل بالذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي لبناء الأجهزة الطبية ، و Nvidia IGX ، وهي منصة أجهزة صناعية ، مع نظام تنظير القولون بمساعدة الذكاء الاصطناعي GI Genius من Medtronic ، والذي يكتشف العلامات المبكرة لسرطان القولون والمستقيم.

بنية بيانات سلسة لإدارة بيانات الرعاية الصحية

يعتمد تقديم الرعاية الصحية الفعال على نظام بيئي سلس ومتماسك. يشتمل هذا النظام البيئي على الأدوات الجراحية وأجهزة الاستشعار المتصلة والتصوير الشعاعي والسجلات الطبية الإلكترونية والتطبيقات الأخرى التي يجب أن تعمل معًا لتوفير صورة شاملة للجراحين والأطباء وأخصائيي التدخل.

لضمان عمل هذه الأنظمة بفعالية وكفاءة ، من الضروري فهم تدفق البيانات والبنية الأساسية. أي اضطرابات أو فجوات في تدفق البيانات بين الأنظمة يمكن أن تكون مشكلة. يعد الاندماج في سير العمل السريري أمرًا حيويًا أيضًا ، لأنه معيار تقييم رئيسي لتلقي تصريح إدارة الغذاء والدواء (FDA) لجهاز طبي جديد أو خوارزمية برنامج كجهاز طبي (SAMD).

“يجب أن تكون البيانات قابلة للتحديد والبحث والاسترجاع ومفيدة – على سبيل المثال ، [it must be in] التنسيق الصحيح أو الوحدات. قال Niewolny من Nvidia ، “إذا كان أي من هؤلاء مفقودًا ، فإن سلسلة البيانات بأكملها تنكسر”. “عندما تنكسر سلسلة البيانات ، ينتهي الأمر بالبيانات في صمت على أنظمة متعددة أو عبر تطبيقات متعددة ، ويُترك الطبيب ببيانات غير كاملة أو يضطر إلى القيام بالعمل لتجميع عرض كامل لحالة المريض أو حالته.”

الدقة من خلال الاتصال

تعد بيانات الرعاية الصحية الدقيقة ضرورية لاتخاذ قرارات مستنيرة تؤثر على رعاية المرضى. أحد المتطلبات الرئيسية لدقة البيانات هو إطار العمل المتصل الذي ينشئ “مصادر الحقيقة” الواضحة ، ويحدد الأنظمة ذات الاختصاص القضائي على نقاط بيانات محددة.

يمكن أن تحدث حالات عدم الدقة عند إعادة إدخال البيانات دون داع ، مثل إدخال التركيبة السكانية للمريض يدويًا عندما يمكن سحب هذه المعلومات تلقائيًا من سجلات إلكترونية. تعتبر بنية البيانات المتصلة أمرًا بالغ الأهمية لتقليل هذه الأخطاء ، وتبسيط تدفق المعلومات وتقليل الحاجة إلى إدخال البيانات يدويًا.

“من المهم أن تتيح الاستفادة من البيانات في الوقت الفعلي تدفقات العمل والحلول مع وقت التشغيل الذي يستحقه الأطباء والمرضى. ويؤدي ذلك إلى الاستفادة من المحاكاة الافتراضية حيثما كان ذلك مناسبًا ، وامتلاك أنظمة متسامحة مع الأخطاء بحيث لا توجد نقاط فشل واحدة عند حدوث انقطاع في الشبكة أو التيار الكهربائي “، أضاف Niewolny. “يتم دعم ذلك من خلال وجود بنية بيانات مدروسة جيدًا واستخدام حلول من فئة المؤسسات.”

وبالمثل ، قال بريغهام هايد ، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لخدمة الاستشارات الطبية القائمة على البيانات Atropos Health ، إن بنية البيانات المحددة جيدًا تساعد مؤسسات الرعاية الصحية على التقاط بياناتها وتخزينها والتعلم منها بشكل آمن وفعال.

قال هايد: “توفر هياكل ومصادر البيانات المحددة جيدًا سياقًا إضافيًا حول حالة المريض أو غيره من الأشخاص مثلهم – مما يتيح التعرف السريع على الأنماط والاتجاهات والتنبؤات وخطط العلاج الممكنة عبر تقنيات التحليلات المستنيرة إكلينيكيًا”. “يمكن استخدام هذه النتائج لتوفير رعاية أكثر استنارة ، وتقويض الفوارق في الرعاية الصحية الناشئة عن فجوات الأدلة لمجموعات المرضى المتنوعة.”

السيطرة على تدفق بيانات الرعاية الصحية

تقدم الكمية المتزايدة من القياسات التي تم جمعها للأطباء فيضانًا من البيانات. العقبة هي تحويل هذا الكم الهائل من البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ. ويتضمن ذلك تصفية البيانات لفهم حالة المريض ، وتحديد الاتجاهات عبر مصادر البيانات المختلفة.

إحدى التقنيات لمعالجة هذا التحميل الزائد للبيانات هي نماذج اللغات الكبيرة السريرية (LLMs).

على مدار الأشهر القليلة الماضية ، أحدثت نماذج لغات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT نجاحًا كبيرًا. ولكن ، قال Niewolny من Nvidia ، “هناك نماذج مدربة خصيصًا للرعاية الصحية AI / LLM ، مثل GatorTron ، يمكنها القيام بأشياء لا يتوفر للأطباء وقت للقيام بها.”

وأضاف أن نماذج الذكاء الاصطناعي هذه يمكنها تجميع مصادر بيانات متعددة ، بما في ذلك ملاحظات المريض ، في عرض متسق ، أو كتابة ملخص واضح لكميات كبيرة من البيانات لتوفير نظرة ثاقبة لحالة المريض.

يواجه مقدمو الرعاية الصحية عددًا كبيرًا من التحديات وسط تكاثر البيانات. إنهم يواجهون عقبات بما في ذلك المخاوف الأمنية وقضايا التقييس والحاجة إلى أدوات أكثر قوة.

ومع ذلك ، لا تستطيع التكنولوجيا وحدها أن تتعامل مع مخاطر إدارة البيانات هذه.

بدلاً من ذلك ، من الضروري إجراء تحول أساسي ، ليس فقط في المجال التقني ولكن أيضًا في التصميم الشامل وإدارة عمليات الرعاية الصحية.

وهذا بدوره سيؤثر بشكل إيجابي على نماذج الأعمال لمقدمي الخدمات. ووضع المريض في مركز نظام الرعاية الصحية أمر بالغ الأهمية لفعاليته.

“الحصول على البيانات سهل ؛ وأوضح كوك من LexisNexis أن تنفيذ البيانات في تدفقات العمل الحالية للأطباء هو الجزء الأصعب. السماح بالتشغيل البيني وأسواق تبادل البيانات الكبيرة عبر السجلات الصحية الإلكترونية [electronic health record] يعزز البائعون والمتخصصون في التصوير ومستودعات التسجيل وقواعد بيانات الجينوم وبائعي البيانات الواقعيين القدرة على الاندماج بسلاسة في تدفقات العمل الحالية هذه. ”

ما التالي لإدارة بيانات الرعاية الصحية في الوقت الفعلي؟

يعتقد نيولني أن مستقبل الرعاية الصحية يكمن في الرعاية الشخصية ، حيث يتم تصميم العلاجات وفقًا للاحتياجات الفريدة لكل مريض. مع استمرار تطور العلاجات واحتياجات المرضى الفردية ، ستكون البيانات في الوقت الفعلي ضرورية لجعل هذا التحول حقيقة واقعة.

قال نيولني: “ستستمر التطبيقات متعددة الوسائط في أن تصبح أكثر انتشارًا ، وستستفيد من جميع البيانات المتاحة (المنظمة وغير المهيكلة) ، مما يوفر للأطباء رؤى إضافية لم تكن متاحة بدون بيانات في الوقت الفعلي”. “ستقربنا هذه الأفكار من هدف الطب الشخصي الدقيق ، مما يؤدي إلى تحسين النتائج وتجربة المريض.”

وبالمثل ، يقول Hyde من Atropos Health أن البيانات في الوقت الفعلي وبيانات العالم الحقيقي والذكاء الاصطناعي تحمل إمكانات تحويلية لتسريع البحث الطبي وتحسين نتائج المرضى.

قال هايد: “إننا نتطلع إلى مستقبل حيث يوجد استخدام واسع النطاق في مجال الرعاية الصحية للتقنيات التي تجعل التعلم من البيانات السريرية أسرع وأسهل وأكثر صلة بالمجموعات السكانية المتنوعة”. الناتج ، للمستشفيات ، هو تحقيق وعد نظام التعلم الصحي. بالنسبة للمرضى ، فهي رعاية مخصصة أكثر بناءً على الأدلة المجمعة من التجارب الحية لمرضى مثلهم. وبالنسبة للعلم ، فهو طريق إلى زيادة الاكتشاف وإمكانات البحث “.

مهمة VentureBeat هو أن تكون ساحة المدينة الرقمية لصناع القرار التقنيين لاكتساب المعرفة حول تكنولوجيا المؤسسات التحويلية والمعاملات. اكتشف إحاطاتنا.

[ad_2]

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى