Digital hälsoinfrastruktur fördelar från moln-till-kant-arkitektur

Under covid-19 tog den digitala hälsan fart då kraven på fysisk distansering blev avgörande.

Vissa leverantörer såg ökningar av virtuella besök i tiotusentals, blev andra komponenter, inklusive fjärrövervakning av patienten och bärbar teknologi, allt vanligare.

Före pandemins tillkomst hade 88 % av vårdgivare hannonsen investeras i ett system för fjärrövervakning av patienten (RPM)., vilket kan innefatta blodsockermätare eller oximetrar. Och senast 2022 antal bärbara enheter i USA förväntas toppa 67 miljoner.

Men för att göra digital hälsa tillgänglig för patienter och användbar för leverantörer krävs rätt infrastruktur och integration med elektroniska hälsojournaler (EPJ).

För närvarande håller den digitala klyftan på att sluta; 83 % av USA:s invånare på landsbygden har nu tillgång till bredbandstjänster. Mindre än 10 % har inte tillgång till mobilt bredband. Edge computing kan ytterligare föra digitala hälsotjänster till patienter genom att decentralisera data till mindre datacenter skräddarsydda för specifika ändamål eller populationer.

I molnet eller vid kanten för digital hälsoinfrastruktur?

Molninfrastruktur är avgörande för att utveckla appar och ansluta patientenheter med EHR. "Den traditionella källan till sanning för sjukhus är medicinska journaler, men det är ett extremt litet segment av data jämfört med vad RPM-apparna och enheterna samlar in", säger Mike McSherry, VD för Xealth.

Men när det kommer till själva bärbara enheter och sensorer kan edge computing göra det lättare att överföra data från bärbara enheter och sensorer som anslutna blodsockermätare, oximetrar, viktvågar, blodtrycksmanschetter eller andra monitorer som används av diabetespatienter.

Enligt Journal of Diabetes Science and Technology, dessa enheter laddas upp till smartphones och surfplattor, som fungerar som edge computing-hubbar. Data bearbetas på en av dessa mobila enheter och laddas sedan upp till antingen ett kantdatacenter eller till ett centraliserat molnlager för analys. Nackdelen är att data inte laddas upp i realtid om patientens smartphone eller surfplatta är offline.

Tekniska kunskapsbarriärer kan också hindra datasynkronisering i realtid. "Om du förväntar dig att patienten ska Bluetooth-synkronisera sin telefon till en enhet, är inte alla så tekniskt skickliga," noterade McSherry. Fler enheter utrustas med mobilchip för att hantera dataanslutning och autentisering, tillade han. Dessa hjälper till att säkerställa att data laddas upp i realtid och hjälper till med patientefterlevnad för ersättningsändamål.

Det är där edge computing kan göra skillnad. Aktiverad av 5G, några av applikationerna för edge computing inkluderar sluten kommunikation med pacemakers, defibrillatorer och till och med mekaniska ventilationssystem.

Integration med EHR kan innebära utmaningar

De flesta av integrationsutmaningarna med EHR kan övervinnas med FHIR Application Programming Interface (API), enligt Josh Claman, VD för Rimidi. FHIR API är ett regeringsmandat API som möjliggör datainteroperabilitet, vilket kom till som en del av 21st Century Cures Final Act Regel från Centers for Medicare & Medicaid Services och Office of the National Coordinator for Health Information Technology.

Ändå finns det fortfarande kommersiella och praktiska problem med interoperabilitet och integration. EHR-företag "tänker på data som deras data", sa Claman. "De försöker skapa en defensiv vallgrav runt vad de gör."

Friktionspunkter som dessa borde slitas bort genom statliga föreskrifter och den växande medvetenheten om att dessa partnerskap är fruktbara för tredjepartsutvecklare av RPM och digital hälsoinfrastrukturteknik och EHR-leverantörer, tillade Claman.

Aktiv övervakning i det kliniska arbetsflödet

Det är viktigt att notera att eftersom det inte finns några enstaka lösningar för patienter, kommer läkare och sjuksköterskor att behöva varnas när mätvärdena trendar i fel riktning, enligt Xealths McSherry. Arbetsflödet kommer att behöva bäddas in i EPJ och patienter måste veta hur man registrerar sig för olika verktyg eller tjänster för att se till att de laddar upp sina data snabbt. Det kommer också att finnas ett behov av att fortsätta arbetsflödet utanför varningarna, oavsett om det handlar om att meddela ett logistikföretag att skicka mer medicin eller en enhet till patienten, eller att spåra patientens efterlevnad av sitt behandlingsprogram.

En annan aspekt är arbetsflödet relaterat till patientvård, till exempel före eller efter ett rutinförfarande. Till exempel, inför en koloskopi, får de flesta patienter en utskrift av instruktioner. Ett arbetsflöde kan skicka SMS-påminnelser till patienten, såsom varningar om att sluta äta eller dricka vid en viss tidpunkt och påminnelser om att konsumera sina förberedande drycker, noterade McSherry. "Vad vi försöker göra är att stänga slingan och göra fler av dessa digitala kontaktpunkter och engagemang mer automatiserade," sa han.

AI är fortfarande i begynnande stadier

Enligt McSherry, när det gäller AI och maskininlärning i digital hälsa, dessa är mer uppenbara på diskreta servicenivåer. Till exempel sa han att en app som övervakar beteendehälsa skulle ha prediktiv modellering baserad på patientsvar och samsjukligheter.

I många fall, AI spelar mer en roll i indirekt patientvård, såsom förebyggande diagnostik för polikliniska patienter som är mer benägna att ha komplikationer, sade McSherry. "Vi ser också läkemedelsforskning och annan läkemedels- och enhetsutveckling på den fronten," noterade han.