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人工智能

以患者为中心的 AI 重新定义连续护理

医疗保健领域的预测分析

医疗保健专业人员的使命只有一个:为患者提供最好的医疗护理。但从入院到出院,以及中间的所有过程,他们都面临着无数的挑战。

人员持续短缺、资源有限和预算紧张只是其中少数几项挑战。最大的挑战是如何获取患者在整个住院过程中的病情基本信息,特别是患者监护的生物医学设备产生的逐秒时间序列波形数据。在以秒计时的时刻,医院如何利用这些数据,并使其医疗团队能够方便地获取这些数据?

时间序列数据为何重要

解决这一挑战的答案是建立持续收集、处理和统一不同数据的单一开放式平台,并实时提供给临床医生。以休斯顿八家医院组成的系统为例,该系统面临人员配备和医疗服务覆盖范围有限的问题,尤其是在夜间。医院被迫做出艰难的决定,例如雇用更多旅行护士和医生,或将患者拒之门外。当该组织部署 Sickbay® 临床平台后,一切都发生了变化。此平台是一个供应商中立、基于软件的监护和分析解决方案,来自 Medical Informatics Corp. (MIC)

Sickbay 是经 FDA 认证的基于软件的临床平台,可帮助医院实现患者监护标准化。平台支持灵活的护理模式,并在单一的互联架构上大规模开发和部署以患者为中心的 AI。Sickbay 重新定义了存储和访问 EMR 系统和 PACS 成像静态数据的传统方法。无论护理团队位于何处,基于 Web 的架构都能为他们提供近乎实时的数据流和标准化的回顾数据,从而以相同的集成支持各种工作流程。这包括在个人电脑和移动设备上嵌入 EMR 报告和监护数据。

“在床旁监护设备每小时为单个患者生成的约 80 万个数据点中,只有约二十几个数据点可临床使用,” 据 Craig Rusin,MIC 首席产品与创新官和联合创始人指出。鲜为人知的是,非联网设备(如病房外的呼吸机)发出的警报很难被护理人员听到或远程查看。同样,目前的患者监护也没有利用 AI 工具和现有数据为患者护理提供信息。

影响力评估

使用 Sickbay 的医院和医疗保健系统重新定义了患者监护,并通过展示以下能力建立了灵活的数据驱动型护理新标准:

  • 快速增加床位和护理人员,同时建立可超越传统的远程看护、入院和出院模式的灵活虚拟护理模式。
  • 为已在单位、服务或待命的医护人员提供更多近乎实时数据和回顾数据,以改进其工作流程和护理服务。
  • 建立虚拟护理站,一名护士可在单一用户界面上监护跨单位和/或机构的 50 多名患者。
  • 利用相同的基础设施创建虚拟指挥中心,对患者进行全程监护。

无论采用哪种部署方式,Sickbay 都将控制权交还给医疗保健团队,并为医院带来直接效益。所报告的效益包括人员、资金和年度维护费用降低,以及医护人员、患者和家属满意度提升。最重要的是,使用 Sickbay 的客户看到护理质量和疗效改善的直接影响,包括住院期间、蓝色代码事件、ICU 转移次数、通气时间、双重签名时间和治疗时间缩短。

这样的结果为其他医院提供了重新思考患者监护并实现近乎实时、以患者为中心的 AI 愿景的途径。医疗行业领先者已证明,通过增加虚拟人员来重返以团队为基础的护理工作,有助于扭转人员配备危机。“这并不是要将护士从患者身旁夺走,而是接受某些任务并集中进行处理,” Rusin 表示。“在可预见的未来,护士、医生和呼吸治疗师的数量永远无法满足所有需求。我们需要让床旁团队回归床旁护理。灵活的虚拟护理支持使这一点成为现实。”

改变护理经济学

Sickbay 能够改变患者监护的经济效益,并直接影响到质量和疗效改善。

与不同设备(无论何种功能或品牌)集成的能力是关键所在。“我们营造出的环境允许医护人员获取以前从未有过的数据,并在此基础上以经济上可行的方式构建内容,” Rusin 指出。

对于医疗保健服务提供者而言,拥有可用数据可以改变游戏规则, MIC 战略市场参与执行副总裁 Heather Hitchcock 表示。一位医生指出:“一分钟内,我必须处理 300 个数据点。任何机器都无法替我做出决定,但 Sickbay 可以帮助我更快地处理数据,从而做出正确的决定,拯救更多生命。”

从可扩展患者监护到预测分析

Sickbay 的价值不仅在于对患者进行近乎实时的监护和虚拟护理,还在于改善长期治疗效果。Sickbay 支持利用相同数据来开发和部署预测分析,以帮助提前应对恶化和风险。

客户目前在 Sickbay 上持续开发分析功能。例如,某客户将 32 个近乎实时的多模态风险评分集成到其虚拟护理工作流程中。另一个客户创建了一种可通过分析两个单独监护设备生成的数据来确定患者理想血压水平的 Sickbay 算法。“这种特殊的分析方法需要床旁监护仪的血压波形和另一个监护仪的脑血密度测量值,” Ruin 指出。

利用数据拯救生命

现在对连续护理患者进行治疗,将使未来的护理工作得到改善。要做到这一点,可靠、具体的数据是起点。如果没有该数据,临床医生只能凭自己的判断来解决身体最紧迫的护理需求,而得不到他们所需的数据驱动决策支持。这样做速度慢、成本高并且对护理人员不公平,最终也无法为患者带来最佳效益。

要真正实现治疗与其服务对象同样具体和个性化的未来,医疗保健必须以最有影响力的方式利用患者数据,即具体、准确、接近实时、与供应商无关、可转换和可立即访问。利用时间序列数据的力量,医疗保健服务提供者能够比以往更有效地帮助更多的人。毕竟,拯救生命是医疗保健的首要任务。
 

由 insight.tech 主编 Georganne Benesch 编辑。

作者简介

Pedro Pereira has covered technology for a quarter century. He has freelanced for some of the biggest names in IT publishing and an extensive list of marketing agencies and technology vendors. He was a pioneer in covering managed services and cloud computing, and currently writes about cybersecurity, IoT, cloud, and space. He holds a degree in Journalism from UMass/Amherst.

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