תשתית בריאות דיגיטלית נהנית מארכיטקטורה בענן

צומת המקור: 805962

ספקי שירותי בריאות השתמשו בארכיטקטורת ענן לקצה כדי לאפשר אינספור יכולות חדשות המועילות למטופלים.

במהלך COVID-19, הבריאות הדיגיטלית המריאה כשדרישות הריחוק הפיזי הפכו לעיקריות.

חלק מהספקים ראו עלייה בביקורים וירטואליים באזור עשרות אלפים, רכיבים אחרים, כולל ניטור מטופלים מרחוק  וטכנולוגיה לבישה, הפכו לנפוצים יותר.

לפני הופעת המגיפה, 88% מספקי שירותי הבריאות חמודעה מושקעת במערכת ניטור מטופלים מרחוק (RPM)., שיכול לכלול מדי רמות סוכר בדם או אוקסימטרים. ועד 2022, ה מספר מכשירים לבישים בארה"ב צפוי להגיע ל-67 מיליון.

אבל, כדי להפוך את הבריאות הדיגיטלית לנגישה למטופלים ולשימושית עבור הספקים, נדרשות התשתית הנכונות ואינטגרציה עם רשומות בריאות אלקטרוניות (EHRs).

נכון לעכשיו, הפער הדיגיטלי נסגר; ל-83% מתושבי ארה"ב באזורים הכפריים יש כעת גישה לשירותי פס רחב. פחות מ-10% אין להם גישה לפס רחב נייד. מחשוב קצה יכול להביא עוד יותר שירותי בריאות דיגיטליים לחולים על ידי ביזור נתונים למרכזי נתונים קטנים יותר המותאמים למטרות או לאוכלוסיות ספציפיות.

בענן או בקצה לתשתית בריאות דיגיטלית?

תשתית ענן היא קריטית לפיתוח אפליקציות וחיבור מכשירי מטופל עם EHRs. "המקור המסורתי לאמת לבתי חולים הוא רשומות רפואיות, אבל זה חלק קטן מאוד מהנתונים לעומת מה שהאפליקציות והמכשירים ה-RPM אוספים", אמר מייק מקשרי, מנכ"ל Xealth.

אבל כשזה מגיע לחפצים הלבישים והחיישנים עצמם, מחשוב קצה יכול להקל על העברת נתונים מחפצים לבישים וחיישנים כמו צגי גלוקוז מחוברים בדם, אוקסימטרים, מאזני משקל, אזיקי לחץ דם או מוניטורים אחרים המשמשים חולי סוכרת.

על פי כתב העת למדע וטכנולוגיה של סוכרת, מכשירים אלה מעלים לסמארטפונים ולטאבלטים, המשמשים כרכזות מחשוב קצה. הנתונים מעובדים באחד מהמכשירים הניידים הללו, ואז מועלים למרכז נתונים קצה או למאגר ענן מרכזי לצורך ניתוח. החיסרון הוא שהנתונים אינם מועלים בזמן אמת אם הסמארטפון או הטאבלט של המטופל במצב לא מקוון.

מחסומי ידע טכניים עשויים גם לעכב סנכרון נתונים בזמן אמת. "אם אתה מצפה מהמטופל לסנכרן בלוטות' את הטלפון שלו למכשיר, לא כולם כל כך בקיאים מבחינה טכנית", ציין מקשרי. מכשירים נוספים מצוידים בשבבים סלולריים כדי לטפל בקישוריות נתונים ואימות, הוא הוסיף. אלה מסייעים להבטיח שהנתונים מועלים בזמן אמת ומסייעים בציות של המטופל למטרות החזר.

זה המקום שבו מחשוב קצה יכול לעשות את ההבדל. מופעל על ידי 5G, חלק מהיישומים עבור מחשוב קצה כוללים תקשורת בלולאה סגורה עם קוצבי לב, דפיברילטורים ואפילו מערכות אוורור מכניות.

שילוב עם EHR עשוי להוות אתגרים

ניתן להתגבר על רוב אתגרי האינטגרציה עם EHRs באמצעות ממשק תכנות יישומי FHIR (API), לדברי ג'וש קלמן, מנכ"ל Rimidi. ה-API של FHIR הוא API בפיקוח ממשלתי המאפשר יכולת פעולה הדדית של נתונים, שנוצרה כחלק מה- כלל האקט האחרון של המאה ה-21 מהמרכזים לשירותי Medicare & Medicaid והמשרד של המתאם הלאומי לטכנולוגיית מידע בריאותית.

עם זאת, בעיות מסחריות ומעשיות עדיין קיימות עם יכולת פעולה הדדית ואינטגרציה. חברות EHR "חושבות על הנתונים כעל הנתונים שלהן", אמר קלמן. "הם מנסים ליצור חפיר הגנתי סביב מה שהם עושים".

נקודות חיכוך כמו אלה צריכות להישחק באמצעות תקנות ממשלתיות והמודעות הגוברת לכך ששותפויות אלו מועילות עבור מפתחי צד שלישי של טכנולוגיות RPM ותשתיות בריאות דיגיטליות וספקי EHR, הוסיף Claman.

ניטור פעיל בזרימת העבודה הקלינית

חשוב לציין שבגלל שאין פתרונות חד-משמעיים למטופלים, רופאים ואחיות יצטרכו לקבל התראה כאשר המדדים נוטים בכיוון הלא נכון, על פי McSherry של Xealth. זרימת העבודה תצטרך להיות מוטמעת ב-EHR, והמטופלים יצטרכו לדעת כיצד להירשם לכלים או שירותים שונים כדי לוודא שהם מעלים את הנתונים שלהם באופן מיידי. יהיה צורך גם להמשיך את זרימת העבודה מחוץ להתראות, בין אם זה הודעה לחברת לוגיסטיקה לשלוח עוד תרופות או מכשיר למטופל, או לעקוב אחר תאימות המטופל לתוכנית הטיפול שלו.

היבט נוסף הוא זרימת העבודה הקשורה לטיפול בחולה, כמו לפני או אחרי הליך שגרתי. לדוגמה, לפני בדיקת קולונוסקופיה, רוב המטופלים מקבלים תדפיס הנחיות. זרימת עבודה יכולה לשלוח תזכורות SMS למטופל, כגון התראות להפסקת אכילה או שתייה בזמן מסוים ותזכורות לצרוך את משקאות ההכנה שלו, ציין מקשרי. "מה שאנחנו מנסים לעשות זה לסגור את הלולאה ולהפוך יותר מנקודות המגע וההתקשרויות הדיגיטליות האלה לאוטומטיות יותר", אמר.

בינה מלאכותית עדיין בשלבים מתחילים

לדברי מקשרי, כשזה מגיע ל AI ולמידת מכונה בבריאות דיגיטלית, אלה ניכרים יותר ברמות שירות נפרדות. לדוגמה, הוא אמר שלאפליקציה המנטרת בריאות התנהגותית תהיה מודל חיזוי המבוסס על תגובות המטופלים ומחלות נלוות.

במקרים רבים, AI משחק יותר תפקיד בטיפול עקיף בחולים, כגון אבחון מונע עבור חולי חוץ שיש להם סיכוי גבוה יותר לסבול מסיבוכים, אמר מקשרי. "אנו רואים גם מחקר פרמצבטי ופיתוחי תרופות ומכשירים אחרים בחזית זו", ציין.

מקור: https://www.iotworldtoday.com/2021/04/07/digital-health-infrastructure-benefits-from-cloud-to-edge-architecture/

בול זמן:

עוד מ עולם ה- IOT