Comment les applications d'IA dans les soins de santé aident les prestataires à améliorer l'engagement des patients – Rapport

Quelles sont les applications d'IA pour l'engagement et l'adhésion des patients ? Bien que les termes puissent sembler nouveaux, les concepts sont essentiels pour atteindre des résultats optimaux en matière de santé. Traditionnellement, les praticiens de la santé ont eu du mal à garantir un engagement optimal des patients et leur adhésion aux régimes médicaux.

Comme son nom l'indique, l'engagement des patients implique de prendre/en considérant l'opinion d'un patient lors de la prise de décisions médicales. Le processus est complexe ; les professionnels de la santé ont eu du mal à garantir un engagement optimal des patients. L'adhésion fait référence à l'engagement du patient à suivre un régime médical. L'absence de moyens pour le personnel médical de surveiller l'adhésion d'un patient à son traitement médicamenteux pose un défi encore plus important. L'intelligence artificielle (IA) propose une solution.

Les applications de l'IA dans l'industrie de la santé sont en croissance. Elle redéfinit chaque aspect, de la gestion des données des patients aux procédures plus invasives comme la chirurgie médicale. Dans ce cas, elles redéfinissent la façon dont les prestataires de soins de santé interagissent avec leurs patients. Cet article explore diverses applications de l'IA qui rendent ce changement possible dans l'engagement des patients. 

Applications de l'IA dans les soins de santé pour l'engagement des patients

L'engagement des patients consiste à établir des canaux de communication entre les prestataires de soins de santé et les patients. La manière dont la communication est mise en œuvre est cruciale pour déterminer la récupération du patient. Les canaux doivent encourager les patients à prendre des décisions éclairées tout en jouant un rôle proactif dans la gestion de leur santé.

L'IA en tant que canal de communication facilite une expérience de soins de santé plus personnalisée, interactive et accessible. L'IA en tant que canal de communication permet une expérience de soins de santé plus personnalisée, interactive et accessible. Le processus aboutit à un meilleur engagement des patients et à de meilleurs résultats de santé. 

Les domaines dans lesquels l'IA fait la différence incluent 

• Communication personnalisée via des chatbots et des assistants de santé virtuels.

 Les chatbots et assistants de santé fournis électroniquement, tels que les messages texte, offrent un soutien 24h/24 et 7j/7. L'intégration de l'IA rend ces systèmes intelligents et capables d'offrir des réponses immédiates et des conseils personnalisés en matière de gestion des médicaments. L'IA utilise le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage automatique (ML) pour rendre les conversations numériques aussi humaines que possible.

• Amélioration de l'éducation des patients via des plateformes alimentées par l'IA

L'éducation des patients est un autre aspect de l'engagement des patients. Imaginez un scénario où vous devez expliquer à un patient atteint d'amnésie à quelle fréquence prendre ses médicaments. L'IA peut fournir des expériences d'apprentissage personnalisées spécifiques à chaque patient. La plateforme peut surveiller les données de santé ou les paramètres de santé du patient via des appareils et utiliser ces données pour délivrer du contenu personnalisé. Le contenu peut prendre n'importe quelle forme : vidéo, article, modèle interactif, etc., chacun étant spécifique à l'état de santé du patient.

La plateforme d'IA pourrait également créer des modèles selon la courbe d'apprentissage du patient. Ces modèles pourraient ensuite être utilisés pour mettre en place des fonctions telles que des rappels ou des conseils ; de cette manière, ils améliorent la compréhension et motivent les patients à jouer un rôle proactif dans la gestion de leur santé. 

Solutions alimentées par l'IA pour l'adhésion aux médicaments

La non-observance des médicaments est un problème sociétal reconnu par les professionnels de la santé du monde entier. Une menace importante découlant de cette négligence est la résistance antimicrobienne, où les microbes évoluent pour échapper aux propriétés thérapeutiques des médicaments. Plusieurs raisons peuvent entraîner une non-observance :

• L'oubli,
• La mécompréhension de l'ordonnance,
• L'ignorance pure et simple.

Quelle que soit la raison, c'est un problème que nous devons surmonter. D'autres impacts de la non-observance incluent une augmentation des hospitalisations, des coûts de santé élevés et une détérioration de l'état de santé.

L'IA propose une solution. Celles-ci incluent :

• Distributeurs de médicaments intelligents

Les distributeurs de médicaments intelligents sont des équipements qui gèrent et distribuent les médicaments à une heure prédéterminée. Les distributeurs équipés d'algorithmes d'IA vont plus loin en compilant des données provenant de capteurs et de fonctionnalités de connectivité pour envoyer des alertes en temps réel aux patients et aux soignants, garantissant que le patient prend ses médicaments au bon moment et avec le bon dosage. Des équipements similaires utilisés dans les hôpitaux peuvent utiliser la reconnaissance faciale pour s'assurer que le bon patient reçoit le bon médicament.

• Applications d'adhésion aux médicaments alimentées par l'IA

Les applications d'adhésion médicale suivent les horaires de prise des médicaments, envoient des rappels opportuns et fournissent des commentaires basés sur les modèles d'adhésion des patients. Les applications utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour apprendre le comportement des utilisateurs afin de créer des rappels et des conseils sur mesure. L'application peut également surveiller les signes vitaux des patients et envoyer tout signal d'alarme ou schéma de récupération au personnel médical.

Analytique prédictive dans les soins aux patients

L'analyse des données des dossiers des patients (avec consentement) peut fournir un ensemble de données riche pour les algorithmes d'IA. Les données pourraient concerner le processus de récupération du patient, les antécédents médicaux, les données des objets connectés ou le profil génétique. En apprenant à partir de l'ensemble de données, l'algorithme peut ensuite fournir des informations personnalisées sur le patient, telles que des analyses prédictives avec le régime actuel.

L'algorithme pourrait également créer des scénarios de test avec d'autres médicaments pour analyser s'ils fournissent de meilleurs résultats. En anticipant les résultats de santé, le personnel médical peut optimiser les ressources, intervenir plus tôt et améliorer la qualité des soins.

Alors, comment les algorithmes et modèles d'IA prévoient-ils la détérioration de la santé et les risques de non-observance ?

Les algorithmes d'IA analysent d'immenses ensembles de données d'informations patients grâce à des techniques d'apprentissage automatique et profond. Les ensembles de données pourraient inclure :

• Les données démographiques des patients
• Les antécédents cliniques
• Les réponses au traitement
• Les déterminants sociaux de la santé.

L'IA peut signaler une détérioration de la santé en analysant les données des objets connectés ou des dossiers des patients lorsqu'elle identifie des tendances qui pourraient indiquer une aggravation d'une condition. 

L'IA peut également identifier les patients qui luttent avec l'adhésion au régime en analysant les données provenant de 

• Les historiques passés de renouvellement des médicaments
• Les niveaux d'engagement des patients avec les systèmes de santé,
• Les données de santé comportementales.

Les capacités prédictives de l'IA peuvent également faire des prédictions en utilisant des modèles précédents pour identifier les patients qui manqueront probablement leurs régimes en fonction de leurs profils. Les rapports peuvent ensuite faciliter la création d'interventions ciblées par le personnel de santé. 

Les informations de santé sont un autre aspect de la puissance prédictive des algorithmes d'IA. Les informations sont intelligentes et non conventionnelles, allant au-delà des informations de santé de base. Les informations sont adaptées en fonction des données de santé spécifiques d'un individu et des risques prédits.

Par exemple, l'IA pourrait conseiller une personne diabétique du meilleur moment pour prendre ses médicaments en fonction de l'alimentation et des modèles précédents de ses niveaux de sucre dans le sang. Dans ce cas, l'algorithme d'IA calcule la quantité de sucre dans l'alimentation et guide l'adhésion aux médicaments. Un autre exemple est un algorithme d'IA prédisant quand un patient pourrait faire une crise cardiaque ; dans ce cas, un avertissement précoce est crucial.

Les interventions créent un environnement où les patients sont plus proactifs dans les soins de leur santé. Cela allège également la charge des professionnels de la santé.

Télémédecine et surveillance à distance grâce à l'IA

La télémédecine est une forme de prestation de services de santé numériquement. Elle comprend les téléconsultations, la surveillance à distance des patients (RPM) et les applications de santé mobile. La télémédecine se développe mondialement grâce à sa capacité à combler les lacunes d'accessibilité géographique et à réduire la pression sur les établissements de santé. 

La télémédecine améliorée par l'IA offre aux prestataires de soins de santé la capacité de fournir des soins personnalisés et proactifs. L'IA contribue de plusieurs manières :

• Analytique de santé prédictive : Les algorithmes d'IA permettent des interventions opportunes face aux signes de détérioration de la santé ou d'aggravation des conditions chroniques. Ils analysent les données des appareils portables ou des fichiers de surveillance des patients pour identifier des modèles provenant d'autres dossiers de patients résultant en des conditions se détériorant. 
• Triage automatisé des patients : Un triage alimenté par l'IA peut aider à optimiser les ressources d'un hôpital en identifiant les patients nécessitant des soins immédiats ou un traitement spécialisé. Le triage garantit que les patients reçoivent les soins appropriés au bon moment.
• Amélioration de l'engagement et de l'adhésion des patients : Comme discuté, les applications de télémédecine peuvent fournir une éducation santé sur mesure et envoyer également des rappels pour les médicaments, les rendez-vous et les bilans de santé.

Exemples concrets de RPM et de télémédecine améliorés par l'IA

Voici trois exemples pratiques de la façon dont la télémédecine et le RPM améliorés par l'IA transforment les soins de santé : 

1. Objets connectés améliorés par l'IA pour la surveillance cardiaque : Les wearables Android sont de excellents exemples d'objets connectés qui aident les utilisateurs à surveiller leurs signes vitaux. Lorsqu'ils sont intégrés à l'IA, les appareils peuvent générer des modèles alertant les utilisateurs lorsque quelque chose change. Les alertes subtiles peuvent prévenir des complications graves.
2. Assistants de santé virtuels pour la gestion des maladies chroniques : Les maladies chroniques nécessitent une surveillance étroite, un défi majeur pour de nombreux patients. Les assistants de santé virtuels aident les patients en comblant le fossé géographique rendant les installations régulières en installations de santé. Les appareils peuvent analyser les données auto-déclarées, conseiller la meilleure voie de soins et soulever des drapeaux appropriés lorsque le patient doit consulter le médecin. 
3. Analyse d'images automatisée en télé-dermatologie : Les algorithmes d'IA analysent d'immenses ensembles de données de lésions cutanées et utilisent l'apprentissage automatique pour fournir des insights en dermatologie. Les plateformes. La télé-dermatologie aide dans l'évaluation préliminaire et identifie les lésions à haut risque. Les plateformes accélèrent le diagnostic en identifiant les lésions.

Modification du comportement et IA

Le comportement des personnes et leurs schémas psychologiques affectent significativement l'engagement et l'adhésion des patients. Les professionnels de la santé doivent comprendre les motivations et les croyances des patients concernant la santé et le traitement. En comprenant les schémas psychologiques de leurs patients, les professionnels de la santé peuvent créer des stratégies pour transformer les comportements destructeurs en comportements sains.

Gamification, incitations et techniques de modification du comportement alimentées par l'IA

La gamification et les incitations rendent l'adoption de comportements sains engageante et récompensante. De telles techniques peuvent intégrer l'IA pour amplifier leur efficacité en fonction du comportement individuel et des schémas psychologiques.

• Gamification : L'IA peut analyser les données des utilisateurs avec des éléments de jeu tels que des points, des niveaux et des récompenses pour adapter les défis au profil de chaque individu. La plateforme pourrait proposer des défis basés sur les plans de traitement, l'activité physique ou les conditions de santé. La proposition résulterait en une expérience de jeu engageante et réalisable.
• Incitations : L'IA pourrait personnaliser les incitations en fonction d'un régime médicamenteux personnel ou de quiz corrects liés à leurs conditions. Un tel programme garantirait que les patients sont au courant de leurs états actuels et restent motivés pour maintenir des modes de vie plus sains. Les incitations pourraient être des réductions sur les services de santé ou même des incitations financières.

Applications de thérapie cognitivo-comportementale (TCC) alimentées par l'IA

La thérapie cognitivo-comportementale (TCC) est une forme de psychothérapie qui aide les patients à comprendre et à changer les schémas de pensée et de comportement contribuant à leurs problèmes de santé. L'IA a le potentiel de rendre la TCC plus accessible et personnalisée :

• Applications de TCC automatisées : Les applications alimentées par l'IA délivrent des techniques de TCC aux utilisateurs, les aidant à gérer des conditions comme l'anxiété, la dépression ou le stress, qui peuvent impacter l'adhésion et l'engagement. Ces applications utilisent l'IA pour personnaliser les séances de thérapie en fonction des commentaires et des progrès de l'utilisateur, adaptant le contenu de la thérapie aux besoins de l'utilisateur.
• Thérapeutes virtuels de TCC : Certaines plateformes exploitent l'IA pour créer des thérapeutes virtuels qui guident les utilisateurs à travers des exercices de TCC via des interactions textuelles ou vocales. Ces thérapeutes virtuels peuvent analyser les réponses des utilisateurs pour affiner leur approche et fournir un soutien cognitif et émotionnel en temps réel, rendant le soutien en santé mentale plus accessible à ceux qui n'ont peut-être pas les ressources pour une thérapie traditionnelle.

Les techniques de modification du comportement alimentées par l'IA, y compris la gamification, les incitations et les applications de TCC, représentent un bond significatif dans la résolution des barrières psychologiques à l'engagement et à l'adhésion des patients. En rendant la modification du comportement plus personnalisée, engageante et accessible, l'aide les patients à adopter des comportements plus sains et à adhérer aux plans de traitement, conduisant in fine à de meilleurs résultats de santé. Ces approches innovantes mettent en évidence le potentiel transformateur de l'IA pour améliorer les soins et le soutien aux patients au-delà des cadres de soins de santé traditionnels.

Conclusion

L'intelligence artificielle (IA) a de nombreuses applications au sein de l'industrie des soins de santé. Pour les patients, elle promet de meilleurs résultats de santé lorsqu'elle est utilisée avec des modèles appropriés. Les applications d'IA telles que les distributeurs de médicaments intelligents, les techniques de modification du comportement alimentées par l'IA et l'analytique prédictive sont à l'avant-garde de cette révolution. Cependant, l'IA suscite encore des préoccupations, telles que les considérations éthiques, la confidentialité des données et la précision des interprétations du modèle.

Pour réaliser le plein potentiel de l'IA, un front collaboratif dirigé par les développeurs d'IA, les professionnels de la santé et les patients. Grâce à une innovation continue et à des pratiques éthiques, l'IA a le potentiel non seulement d'augmenter la prestation des soins de santé, mais de la changer fondamentalement, la rendant plus accessible, engageante et efficace pour tous.