Lợi ích của cơ sở hạ tầng y tế kỹ thuật số từ kiến ​​trúc đám mây đến cạnh

Trong thời kỳ dịch bệnh COVID-19, sức khỏe kỹ thuật số đã phát triển khi các yêu cầu về khoảng cách vật lý trở nên quan trọng.

Một số nhà cung cấp nhận thấy số lượt truy cập ảo tăng lên trong Mười nghìn đồng, các thành phần khác, bao gồm theo dõi bệnh nhân từ xa và công nghệ thiết bị đeo, đang trở nên phổ biến hơn.

Trước khi đại dịch xảy ra, 88% nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe đãquảng cáo được đầu tư vào hệ thống theo dõi bệnh nhân từ xa (RPM), có thể bao gồm máy đo đường huyết hoặc máy đo oxy. Và đến năm 2022, số lượng thiết bị đeo được ở Mỹ dự kiến ​​sẽ lên tới 67 triệu.

Tuy nhiên, để làm cho sức khỏe kỹ thuật số có thể tiếp cận được với bệnh nhân và hữu ích đối với các nhà cung cấp, cần phải có cơ sở hạ tầng phù hợp và tích hợp với hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR).

Hiện nay, khoảng cách số đang dần khép lại; 83% cư dân Hoa Kỳ ở khu vực nông thôn hiện có quyền truy cập dịch vụ băng thông rộng. Dưới 10% không có quyền truy cập vào băng thông rộng di động. Điện toán ranh giới có thể tiếp tục mang lại các dịch vụ y tế kỹ thuật số cho bệnh nhân bằng cách phân cấp dữ liệu vào các trung tâm dữ liệu nhỏ hơn được thiết kế riêng cho các mục đích hoặc nhóm dân cư cụ thể.

Trong đám mây hay ở rìa cho cơ sở hạ tầng y tế kỹ thuật số?

Cơ sở hạ tầng đám mây rất quan trọng để phát triển ứng dụng và kết nối thiết bị của bệnh nhân với EHR. Mike McSherry, Giám đốc điều hành của Xealth cho biết: “Nguồn thông tin truyền thống của bệnh viện là hồ sơ y tế, nhưng đó là một phần dữ liệu cực kỳ nhỏ so với những gì ứng dụng và thiết bị RPM đang thu thập”.

Nhưng khi nói đến thiết bị đeo và cảm biến, điện toán biên có thể giúp truyền dữ liệu từ thiết bị đeo và cảm biến như máy đo đường huyết được kết nối, máy đo oxy, cân nặng, vòng đo huyết áp hoặc các máy theo dõi khác được sử dụng bởi bệnh nhân tiểu đường dễ dàng hơn.

Theo Tạp chí khoa học và công nghệ tiểu đường, các thiết bị này tải lên điện thoại thông minh và máy tính bảng, đóng vai trò là trung tâm điện toán biên. Dữ liệu được xử lý trên một trong các thiết bị di động này, sau đó được tải lên trung tâm dữ liệu biên hoặc kho lưu trữ đám mây tập trung để phân tích. Điểm bất lợi là dữ liệu không được tải lên theo thời gian thực nếu điện thoại thông minh hoặc máy tính bảng của bệnh nhân ngoại tuyến.

Rào cản kiến ​​thức kỹ thuật cũng có thể cản trở việc đồng bộ hóa dữ liệu theo thời gian thực. McSherry lưu ý: “Nếu bạn mong đợi bệnh nhân đồng bộ hóa Bluetooth với điện thoại của họ với một thiết bị thì không phải ai cũng thành thạo về mặt kỹ thuật như vậy”. Ông cho biết thêm, nhiều thiết bị đang được trang bị chip di động để xử lý kết nối và xác thực dữ liệu. Những điều này giúp đảm bảo rằng dữ liệu được tải lên theo thời gian thực và hỗ trợ bệnh nhân tuân thủ các mục đích hoàn trả.

Đó là nơi điện toán ranh giới có thể tạo ra sự khác biệt. Được hỗ trợ bởi 5G, một số ứng dụng dành cho điện toán biên bao gồm thông tin liên lạc vòng kín với máy điều hòa nhịp tim, máy khử rung tim, và thậm chí hệ thống thông gió cơ khí.

Tích hợp với EHR có thể đặt ra những thách thức

Theo Josh Claman, Giám đốc điều hành của Rimidi, hầu hết các thách thức tích hợp với EHR đều có thể được khắc phục bằng giao diện lập trình ứng dụng (API) FHIR. API FHIR là API do chính phủ ủy quyền cho phép khả năng tương tác dữ liệu, xuất hiện như một phần của Quy tắc hành động cuối cùng của các phương pháp chữa trị thế kỷ 21 từ Trung tâm Dịch vụ Medicare & Medicaid và Văn phòng Điều phối Quốc gia về Công nghệ Thông tin Y tế.

Tuy nhiên, các vấn đề thương mại và thực tế vẫn tồn tại với khả năng tương tác và tích hợp. Claman cho biết, các công ty EHR “coi dữ liệu là dữ liệu của họ”. “Họ đang cố gắng tạo ra một con hào phòng thủ xung quanh những gì họ làm.”

Claman cho biết thêm, những điểm xung đột như thế này sẽ biến mất thông qua các quy định của chính phủ và nhận thức ngày càng tăng rằng các mối quan hệ đối tác này mang lại hiệu quả cho các nhà phát triển bên thứ ba về RPM và công nghệ cơ sở hạ tầng y tế kỹ thuật số cũng như các nhà cung cấp EHR.

Giám sát tích cực trong quy trình làm việc lâm sàng

Theo McSherry của Xealth, điều quan trọng cần lưu ý là vì không có giải pháp chung cho tất cả bệnh nhân nên các bác sĩ và y tá sẽ cần được cảnh báo khi các số liệu có xu hướng sai hướng. Quy trình làm việc sẽ cần được nhúng vào EHR và bệnh nhân sẽ cần biết cách đăng ký các công cụ hoặc dịch vụ khác nhau để đảm bảo rằng họ tải dữ liệu của mình lên kịp thời. Cũng sẽ cần phải tiếp tục quy trình làm việc ngoài các cảnh báo, cho dù đó là thông báo cho công ty hậu cần vận chuyển thêm thuốc hoặc thiết bị cho bệnh nhân hay để theo dõi sự tuân thủ của bệnh nhân với chương trình điều trị của họ.

Một khía cạnh khác là quy trình làm việc liên quan đến chăm sóc bệnh nhân, chẳng hạn như trước hoặc sau một thủ tục thông thường. Ví dụ, trước khi nội soi, hầu hết bệnh nhân đều nhận được bản in hướng dẫn. McSherry lưu ý rằng quy trình làm việc có thể gửi lời nhắc qua SMS tới bệnh nhân, chẳng hạn như cảnh báo ngừng ăn hoặc uống vào một thời điểm cụ thể và lời nhắc tiêu thụ đồ uống pha chế của họ. Ông nói: “Những gì chúng tôi đang cố gắng làm là khép lại vòng lặp và làm cho nhiều điểm tiếp xúc và tương tác kỹ thuật số này trở nên tự động hơn”.

AI vẫn còn ở giai đoạn non trẻ

Theo McSherry, khi nói đến AI và học máy trong y tế kỹ thuật số, những điều này thể hiện rõ hơn ở các cấp độ dịch vụ riêng biệt. Ví dụ, ông cho biết một ứng dụng theo dõi sức khỏe hành vi sẽ có mô hình dự đoán dựa trên phản ứng của bệnh nhân và các bệnh đi kèm.

Trong nhiều trường hợp, AI đóng vai trò nhiều hơn trong việc chăm sóc bệnh nhân gián tiếpMcSherry cho biết, chẳng hạn như chẩn đoán phòng ngừa cho những bệnh nhân ngoại trú có nhiều khả năng gặp biến chứng. Ông lưu ý: “Chúng tôi cũng đang chứng kiến ​​​​nghiên cứu dược phẩm cũng như các phát triển về thuốc và thiết bị khác trên mặt trận đó”.