デジタル医療インフラストラクチャはクラウドからエッジまでのアーキテクチャから恩恵を受ける

新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の間、物理的距離の要件が最重要視されるようになり、デジタル ヘルスが急速に普及しました。

一部のプロバイダーでは、仮想訪問が増加しました。 何万もの、遠隔患者モニタリングやウェアラブル技術などの他のコンポーネントがより一般的になりつつありました。

パンデミックが出現する前は、医療従事者の 88% が遠隔患者モニタリング (RPM) システムに投資された広告、これには血糖モニターや酸素濃度計が含まれる場合があります。そして 2022 年までに、 ウェアラブルデバイスの数 米国では67万人を超えると予想されています。

しかし、デジタル医療を患者が利用し、医療提供者が活用できるようにするには、適切なインフラストラクチャと電子医療記録 (EHR) との統合が必要です。

現在、デジタルデバイドは解消しつつあります。現在、田舎に住む米国居住者の 83% がブロードバンド サービスにアクセスできます。モバイル ブロードバンドにアクセスできない人は 10% 未満です。エッジ コンピューティングは、特定の目的や人口に合わせて調整された小規模なデータ センターにデータを分散することで、患者にデジタル医療サービスをさらに提供できます。

デジタルヘルスインフラストラクチャはクラウドでしょうか、それともエッジでしょうか?

クラウド インフラストラクチャは、アプリを開発し、患者のデバイスを EHR に接続するために重要です。 Xealth の CEO、Mike McSherry 氏は、「病院にとって従来の真実の情報源は医療記録ですが、それは RPM アプリやデバイスが収集するデータと比較するとデータの非常に小さな部分にすぎません」と述べています。

しかし、ウェアラブルやセンサー自体に関して言えば、エッジ コンピューティングにより、接続された血糖モニター、酸素濃度計、体重計、血圧測定用カフ、または糖尿病患者が使用するその他のモニターなどのウェアラブルやセンサーからのデータの送信が容易になります。

による Journal of Diabetes Science and Technology、これらのデバイスは、エッジ コンピューティング ハブとして機能するスマートフォンやタブレットにアップロードされます。データはこれらのモバイル デバイスの 1 つで処理され、分析のためにエッジ データ センターまたは集中クラウド リポジトリにアップロードされます。欠点は、患者のスマートフォンやタブレットがオフラインの場合、データがリアルタイムでアップロードされないことです。

技術的な知識の壁も、リアルタイムのデータ同期を妨げる可能性があります。 「患者が自分の携帯電話をデバイスに Bluetooth 同期することを期待している場合、誰もがそこまで技術的に熟練しているわけではありません」と McSherry 氏は指摘します。データ接続と認証を処理するために、より多くのデバイスにセルラーチップが搭載されていると同氏は付け加えた。これらは、データがリアルタイムでアップロードされることを保証し、償還目的での患者のコンプライアンスを支援します。

そこでエッジ コンピューティングが違いを生むことができます。 5G によって実現されるエッジ コンピューティングのアプリケーションの一部 閉ループ通信を含む ペースメーカー、除細動器、さらには 機械換気システム.

EHR との統合には課題が生じる可能性がある

Rimidi の CEO、Josh Claman 氏によると、EHR との統合に関する課題のほとんどは、FHIR アプリケーション プログラミング インターフェイス (API) で克服できます。 FHIR API は、データの相互運用性を可能にする政府が義務付けた API であり、 21世紀の治療法最終法規則 メディケアおよびメディケイド サービス センターおよび国家医療情報技術調整官事務所から。

しかし、相互運用性と統合に関しては、商業上および実用上の問題が依然として存在します。 EHR企業は「データを自社のデータとして考えている」とクラマン氏は言う。 「彼らは自分たちの行動の周りに防御の堀を築こうとしているのです。」

このような摩擦点は、政府の規制や、こうしたパートナーシップが RPM やデジタル医療インフラストラクチャ テクノロジーのサードパーティ開発者や EHR ベンダーにとって有益であるという認識の高まりによって薄れていくはずだとクラマン氏は付け加えた。

臨床ワークフローにおけるアクティブモニタリング

XealthのMcSherry氏によると、患者にとって万能の解決策はないため、指標が間違った方向に傾いている場合には医師や看護師に警告する必要があることに注意することが重要だという。ワークフローは EHR に組み込まれる必要があり、患者はデータを迅速にアップロードできるようにさまざまなツールやサービスに登録する方法を知る必要があります。また、物流会社に医薬品やデバイスを患者に追加で発送するよう通知する場合や、患者の治療プログラム順守状況を追跡する場合など、アラート以外のワークフローを継続する必要もあります。

もう 1 つの側面は、日常的な処置の前後など、患者のケアに関連するワークフローです。たとえば、結腸内視鏡検査の前に、ほとんどの患者は指示のプリントアウトを受け取ります。ワークフローでは、特定の時間に飲食をやめるアラートや、準備ドリンクを摂取するリマインダーなどの SMS リマインダーを患者に送信できるとマクシェリー氏は指摘しました。 「私たちがやろうとしているのは、ループを閉じて、これらのデジタルタッチポイントとエンゲージメントをより自動化することです」と彼は言いました。

AIはまだ初期段階にあります

マクシェリー氏によれば、それに関しては、 デジタルヘルスにおける AI と機械学習、これらはサービスの個別のレベルでより顕著になります。たとえば、行動の健康状態を監視するアプリには、患者の反応や併存疾患に基づいた予測モデリングが含まれるだろうと同氏は述べた。

多くの場合、 AI は間接的な患者ケアにおいてより多くの役割を果たします合併症を起こす可能性が高い外来患者に対する予防診断など、マクシェリー氏は述べた。 「この分野では、製薬研究やその他の医薬品や機器の開発も見られます」と彼は述べました。