Dijital Sağlık Altyapısı Buluttan Uca Mimariden Faydalanıyor

COVID-19 sırasında, fiziksel mesafe gereklilikleri çok önemli hale geldikçe dijital sağlık yükselişe geçti.

Bazı sağlayıcılar sanal ziyaretlerde artışlar gördü onbinlerceUzaktan hasta izleme ve giyilebilir teknoloji de dahil olmak üzere diğer bileşenler daha yaygın hale geliyordu.

Pandeminin ortaya çıkmasından önce sağlık hizmeti sağlayıcılarının %88'ireklam, uzaktan hasta izleme (RPM) sistemine yatırım yaptıKan şekeri monitörlerini veya oksimetreleri içerebilir. Ve 2022 yılına kadar giyilebilir cihaz sayısı ABD'de 67 milyonu aşması bekleniyor.

Ancak dijital sağlığı hastalar için erişilebilir ve sağlayıcılar için yararlı kılmak için doğru altyapı ve elektronik sağlık kayıtları (EHR'ler) ile entegrasyon gereklidir.

Şu anda dijital uçurum kapanıyor; ABD'de kırsal bölgelerde yaşayanların %83'ü artık geniş bant hizmetine erişebiliyor. Yüzde 10'dan azının mobil geniş bant erişimi yok. Edge bilişim, verileri belirli amaçlara veya popülasyonlara göre uyarlanmış daha küçük veri merkezlerine dağıtarak hastalara dijital sağlık hizmetleri sunabilir.

Dijital Sağlık Altyapısı için Bulutta mı, Uçta mı?

Bulut altyapısı, uygulama geliştirmek ve hasta cihazlarını EHR'lere bağlamak için kritik öneme sahiptir. Xealth CEO'su Mike McSherry, "Hastaneler için geleneksel gerçek kaynağı tıbbi kayıtlardır, ancak bu, RPM uygulamalarının ve cihazlarının topladığı verilerle karşılaştırıldığında son derece küçük bir veri bölümüdür" dedi.

Ancak giyilebilir cihazlar ve sensörler söz konusu olduğunda uç bilişim, giyilebilir cihazlardan ve bağlantılı kan şekeri monitörleri, oksimetreler, ağırlık tartıları, tansiyon manşonları veya diyabet hastaları tarafından kullanılan diğer monitörler gibi sensörlerden veri aktarımını kolaylaştırabilir.

Göre Diyabet Bilim ve Teknoloji Dergisi, bu cihazlar uç bilgi işlem merkezleri olarak hizmet veren akıllı telefonlara ve tabletlere yüklenir. Veriler bu mobil cihazlardan birinde işleniyor ve ardından analiz için uç veri merkezine veya merkezi bir bulut deposuna yükleniyor. Dezavantajı ise hastanın akıllı telefonu veya tableti çevrimdışı olduğunda verilerin gerçek zamanlı olarak yüklenmemesidir.

Teknik bilgi engelleri aynı zamanda gerçek zamanlı veri senkronizasyonunu da engelleyebilir. McSherry, "Hastanın telefonunu bir cihazla Bluetooth senkronizasyonu yapmasını bekliyorsanız, herkes teknik açıdan o kadar yetkin değildir" dedi. Veri bağlantısını ve kimlik doğrulamayı yönetmek için daha fazla cihazın hücresel çiplerle donatıldığını ekledi. Bunlar, verilerin gerçek zamanlı olarak yüklenmesini sağlamaya yardımcı olur ve geri ödeme amacıyla hastanın uyumluluğuna yardımcı olur.

İşte tam da bu noktada uç bilişim fark yaratabilir. 5G tarafından etkinleştirilen, uç bilişime yönelik bazı uygulamalar kapalı döngü iletişimlerini içerir kalp pilleri, defibrilatörler ve hatta mekanik havalandırma sistemleri.

EHR ile Entegrasyon Zorluklara Yol Açabilir

Rimidi CEO'su Josh Claman'a göre, EHR'lerle entegrasyon zorluklarının çoğu FHIR uygulama programlama arayüzü (API) ile aşılabilir. FHIR API, verilerin birlikte çalışabilirliğine olanak tanıyan, hükümet tarafından zorunlu kılınan bir API'dir. 21. Yüzyıl Nihai Perde Kuralını İyileştiriyor Medicare ve Medicaid Hizmetleri Merkezleri ve Sağlık Bilgi Teknolojileri Ulusal Koordinatörlüğü Ofisi'nden.

Ancak birlikte çalışabilirlik ve entegrasyonla ilgili ticari ve pratik sorunlar hala mevcuttur. Claman, EHR şirketlerinin "verileri kendi verileri olarak düşündüklerini" söyledi. “Yaptıklarının etrafında savunma amaçlı bir hendek oluşturmaya çalışıyorlar.”

Claman, bunun gibi sürtüşme noktalarının hükümet düzenlemeleri ve bu ortaklıkların RPM ve dijital sağlık altyapısı teknolojisinin üçüncü taraf geliştiricileri ve EHR tedarikçileri için verimli olduğuna dair artan farkındalık nedeniyle ortadan kalkması gerektiğini ekledi.

Klinik İş Akışında Aktif İzleme

Xealth'ten McSherry'ye göre, hastalar için herkese uygun tek bir çözüm bulunmadığından, ölçümler yanlış yönde eğilim gösterdiğinde doktorların ve hemşirelerin uyarılması gerekeceğini belirtmek önemlidir. İş akışının EHR'ye yerleştirilmesi gerekecek ve hastaların, verilerini hızlı bir şekilde yüklediklerinden emin olmak için farklı araç veya hizmetlere nasıl kaydolacaklarını bilmeleri gerekecek. Ayrıca, bir lojistik şirketine hastaya daha fazla ilaç veya cihaz göndermesi konusunda bildirimde bulunmak ya da hastanın tedavi programına uyumunu takip etmek gibi iş akışını uyarıların dışında da sürdürmeye ihtiyaç duyulacaktır.

Diğer bir husus ise rutin bir prosedürden önce veya sonra olduğu gibi hasta bakımıyla ilgili iş akışıdır. Örneğin kolonoskopiden önce çoğu hastaya talimatların çıktısı verilir. McSherry, bir iş akışının hastaya belirli bir zamanda yemeyi veya içmeyi bırakma uyarıları ve hazırladıkları içecekleri tüketmeleri için hatırlatmalar gibi SMS hatırlatıcıları gönderebileceğini belirtti. "Yapmaya çalıştığımız şey döngüyü kapatmak ve bu dijital temas noktalarını ve etkileşimleri daha otomatik hale getirmek" dedi.

Yapay Zeka Hala Başlangıç ​​Aşamasında

McSherry'ye göre konu şu olduğunda Dijital sağlıkta yapay zeka ve makine öğrenimiBunlar farklı hizmet düzeylerinde daha belirgindir. Örneğin, davranışsal sağlığı izleyen bir uygulamanın, hasta yanıtlarına ve eşlik eden hastalıklara dayalı öngörücü modellemeye sahip olacağını söyledi.

Çoğu durumda, Yapay zeka dolaylı hasta bakımında daha fazla rol oynuyorMcSherry, komplikasyon yaşama olasılığı daha yüksek olan ayakta tedavi gören hastalar için önleyici teşhisler gibi. "Bu cephede farmasötik araştırmaları ve diğer ilaç ve cihaz gelişmelerini de görüyoruz" dedi.