Как приложения ИИ в здравоохранении помогают поставщикам услуг улучшать взаимодействие с пациентами — Отчет

Что такое приложения ИИ для вовлечения пациентов и соблюдения режима лечения? Хотя эти термины могут звучать ново, концепции критически важны для достижения оптимальных результатов в лечении. Традиционно медицинские работники сталкивались с трудностями в обеспечении оптимального вовлечения пациентов и соблюдения ими медицинских предписаний.

Как следует из названия, вовлечение пациента предполагает учет мнения пациента при принятии медицинских решений. Этот процесс сложен; медицинским работникам трудно обеспечить оптимальное вовлечение пациентов. Соблюдение режима относится к приверженности пациента лечению. Отсутствие средств для медицинского персонала контролировать соблюдение пациентом режима приема лекарств создает еще большую проблему. Искусственный интеллект (ИИ) предлагает решение.

Применение ИИ в отрасли здравоохранения растет. Он переосмысливает каждый аспект, от управления данными пациентов до более инвазивных процедур, таких как хирургические операции. В данном случае он переосмысливает то, как поставщики медицинских услуг взаимодействуют со своими пациентами. В этой статье рассматриваются различные приложения ИИ, которые делают возможным изменение в вовлечении пациентов. 

Приложения ИИ в здравоохранении для вовлечения пациентов

Вовлечение пациента включает установление каналов связи между поставщиками медицинских услуг и пациентом. То, как реализуется коммуникация, имеет решающее значение для определения того, как пациент выздоравливает. Каналы должны поощрять пациентов принимать обоснованные решения и играть проактивную роль в управлении своим здоровьем.

ИИ в качестве канала связи способствует более персонализированному, интерактивному и доступному опыту оказания медицинской помощи. ИИ в качестве канала связи обеспечивает более персонализированный, интерактивный и доступный опыт оказания медицинской помощи. Этот процесс приводит к лучшему вовлечению пациентов и улучшению результатов лечения. 

Области, в которых ИИ вносит различия, включают 

• Персонализированная коммуникация через чат-ботов и виртуальных медицинских ассистентов.

 Чат-боты и медицинские ассистенты, доставляемые электронным способом, например, через текстовые сообщения, обеспечивают поддержку 24/7. Интеграция ИИ делает системы интеллектуальными и способными предоставлять немедленные ответы и персонализированные советы по управлению приемом лекарств. ИИ использует обработку естественного языка (NLP) и машинное обучение (ML), чтобы сделать цифровые беседы максимально похожими на человеческие.

• Улучшенное обучение пациентов с помощью платформ на базе ИИ

Обучение пациентов — еще один фронт вовлечения пациентов. Представьте ситуацию, когда вам нужно объяснить пациенту с амнезией, как часто принимать лекарства. ИИ может предоставить индивидуальные учебные материалы, специфичные для каждого пациента. Платформа может отслеживать данные о здоровье пациента или параметры здоровья через устройства и использовать эти данные для доставки персонализированного контента. Контент может быть в любом формате: видео, статья, интерактивная модель и т.д., каждый из которых специфичен для состояния пациента.

Платформа ИИ также может создавать шаблоны в соответствии с кривой обучения пациента. Эти шаблоны затем могут использоваться для настройки таких функций, как напоминания или советы; таким образом, они улучшают понимание и мотивируют пациентов играть проактивную роль в управлении своим здоровьем. 

Решения на базе ИИ для соблюдения режима приема лекарств

Несоблюдение режима приема лекарств — это проблема общества, признанная медицинскими работниками по всему миру. Серьезной угрозой, возникающей из-за этой халатности, является антимикробная резистентность, при которой микробы эволюционируют, чтобы избежать терапевтических свойств лекарств. Несоблюдение режима может быть вызвано несколькими причинами:

• Забытчивость,
• Непонимание назначения врача,
• Полное невежество.

Какой бы ни была причина, это проблема, которую мы должны преодолеть. Другие последствия несоблюдения режима включают увеличение числа госпитализаций, высокие затраты на здравоохранение и ухудшение состояния здоровья.

ИИ предлагает решение. К ним относятся:

• Умные дозаторы лекарств

Умные дозаторы лекарств — это оборудование, которое управляет и выдает лекарства в predetermined время. Дозаторы, оснащенные алгоритмами ИИ, идут дальше, собирая данные с датчиков и функций подключения, чтобы отправлять предупреждения в реальном времени пациентам и опекунам, обеспечивая прием лекарств в правильное время и в правильной дозировке. Аналогичное оборудование, используемое в больницах, может иметь распознавание лиц, чтобы убедиться, что правильный пациент получает правильное лекарство.

• Приложения для соблюдения режима приема лекарств на базе ИИ

Приложения для соблюдения режима лечения отслеживают расписание приема лекарств, отправляют своевременные напоминания и предоставляют обратную связь на основе моделей соблюдения режима пациентами. Приложения используют алгоритмы машинного обучения для изучения поведения пользователей, чтобы создавать индивидуальные напоминания и советы. Приложение также может отслеживать жизненные показатели пациентов и отправлять любые тревожные сигналы/паттерны восстановления медицинскому персоналу.

Предиктивная аналитика в уходе за пациентами

Анализ данных медицинских записей (с согласия) может предоставить богатый набор данных для алгоритмов ИИ. Данные могут включать процесс выздоровления пациента, историю болезни, данные с носимых устройств или генетический профиль. Обучаясь на наборе данных, алгоритм может затем предоставлять персонализированные выводы о пациенте, такие как предиктивный анализ с текущим режимом лечения.

Алгоритм также может создавать тестовые сценарии с другими лекарствами, чтобы проанализировать, обеспечивают ли они лучшие результаты. Предвидя результаты для здоровья, медицинский персонал может оптимизировать ресурсы, вмешиваться раньше и улучшать качество ухода.

Итак, как алгоритмы и модели ИИ предсказывают ухудшение здоровья и риски несоблюдения режима?

Алгоритмы ИИ анализируют огромные наборы данных информации о пациентах с помощью методов машинного и глубокого обучения. Наборы данных могут включать:

• Демографические данные пациентов
• Клиническую историю
• Реакции на лечение
• Социальные детерминанты здоровья.

ИИ может сообщать об ухудшении здоровья, анализируя данные с носимых устройств или медицинских записей, когда он выявляет тенденции, которые могут указывать на ухудшение состояния. 

ИИ также может выявлять пациентов, испытывающих трудности с соблюдением режима, анализируя данные из 

• Истории повторных выписок лекарств
• Уровня вовлеченности пациентов в системы здравоохранения,
• Данных о поведенческом здоровье.

Предиктивные способности ИИ также могут делать прогнозы, используя предыдущие паттерны для выявления пациентов, которые, вероятно, пропустят прием лекарств, основываясь на их профилях. Затем отчеты могут способствовать созданию целевых вмешательств со стороны медицинского персонала. 

Медицинские выводы — еще один аспект предиктивных возможностей алгоритмов ИИ. Эти выводы являются интеллектуальными и не являются обычными, выходя за рамки базовой медицинской информации. Выводы адаптируются на основе конкретных данных о здоровье человека и прогнозируемых рисков.

Например, ИИ может посоветовать человеку с диабетом лучшее время для приема лекарств на основе пищи и предыдущих паттернов уровня сахара в крови. В этом случае алгоритм ИИ рассчитывает количество сахара в диете и направляет соблюдение режима приема лекарств. Другой пример — алгоритм ИИ, предсказывающий, когда у пациента может случиться сердечный приступ; в этом случае раннее предупреждение имеет решающее значение.

Вмешательства создают среду, в которой пациенты более проактивны в заботе о своем здоровье. Это также снижает нагрузку на медицинских работников.

Телемедицина и удаленный мониторинг с помощью ИИ

Телемедицина — это форма предоставления медицинских услуг в цифровом формате. Она включает телеконсультации, удаленный мониторинг пациентов (RPM) и мобильные приложения для здоровья. Телемедицина растет во всем мире благодаря своей способности преодолевать географические барьеры в доступности и снижать нагрузку на медицинские учреждения. 

Телемедицина, усиленная ИИ, предоставляет медицинским работникам возможность оказывать персонализированную и проактивную помощь. ИИ вносит вклад несколькими способами:

• Предиктивная аналитика здоровья: алгоритмы ИИ позволяют своевременно вмешиваться при признаках ухудшения здоровья или обострения хронических заболеваний. Они анализируют данные с носимых устройств или файлов мониторинга пациентов, чтобы выявить закономерности в других медицинских записях, указывающие на ухудшение состояния. 
• Автоматизированная сортировка пациентов: сортировка на базе ИИ помогает оптимизировать ресурсы больницы, выявляя пациентов, нуждающихся в немедленной помощи или специализированном лечении. Сортировка гарантирует, что пациенты получат надлежащую помощь в нужное время.
• Повышение вовлеченности и приверженности пациентов: как обсуждалось ранее, приложения телемедицины могут предоставлять индивидуальное обучение по вопросам здоровья, а также отправлять напоминания о приеме лекарств, визитах к врачу и медицинских осмотрах.

Реальные примеры использования RPM и телемедицины, усиленной ИИ

Вот три практических примера того, как телемедицина и удаленный мониторинг, усиленные ИИ, трансформируют здравоохранение: 

1. Носимые устройства для кардиомониторинга, усиленные ИИ: Android-носимые устройства являются отличным примером гаджетов, помогающих пользователям отслеживать их жизненные показатели. При интеграции с ИИ устройства могут генерировать паттерны, предупреждающие пользователей об изменениях. Тонкие предупреждения могут предотвратить серьезные осложнения.
2. Виртуальные помощники для управления хроническими заболеваниями: хронические заболевания требуют тщательного мониторинга, что является серьезной проблемой для многих пациентов. Виртуальные помощники помогают пациентам, устраняя географические барьеры и обеспечивая доступ к регулярным медицинским услугам. Устройства могут анализировать данные, сообщаемые самими пациентами, рекомендовать оптимальный курс лечения и подавать соответствующие сигналы, когда пациенту необходимо посетить врача. 
3. Автоматический анализ изображений в теледерматологии: алгоритмы ИИ анализируют огромные наборы данных кожных поражений и используют машинное обучение для предоставления дерматологических заключений. Платформы теледерматологии помогают в предварительной оценке и выявлении поражений, вызывающих серьезную обеспокоенность. Платформы ускоряют диагностику, идентифицируя эти поражения.

Модификация поведения и ИИ

Поведение людей и психологические паттерны значительно влияют на вовлеченность пациентов и их приверженность лечению. Медицинские работники должны понимать мотивацию пациентов и их убеждения относительно здоровья и лечения. Понимая психологические паттерны своих пациентов, медицинские работники могут разрабатывать стратегии для трансформации деструктивного поведения в здоровое.

Геймификация, стимулы и методы модификации поведения на базе ИИ

Геймификация и стимулы делают формирование здоровых привычек увлекательным и вознаграждающим процессом. Такие техники могут интегрировать ИИ для усиления их эффективности на основе индивидуального поведения и психологических паттернов.

• Геймификация: ИИ может анализировать пользовательские данные и игровые элементы, такие как очки, уровни и награды, чтобы адаптировать задачи под профиль каждого пользователя. Платформа может предлагать задачи на основе планов лечения, физической активности или состояния здоровья. Это приведет к увлекательному и достижимому игровому опыту.
• Стимулы: ИИ может настраивать стимулы на основе личного режима приема лекарств или правильных ответов в викторинах, связанных с их состоянием. Такая программа обеспечит, что пациенты будут в курсе своего текущего состояния и останутся мотивированными для поддержания более здорового образа жизни. Стимулами могут быть скидки на медицинские услуги или даже финансовые поощрения.

Приложения когнитивно-поведенческой терапии (КПТ), работающие на базе ИИ

Когнитивно-поведенческая терапия (КПТ) — это форма психотерапии, которая помогает пациентам понимать и изменять паттерны мышления и поведения, способствующие их проблемам со здоровьем. ИИ имеет потенциал сделать КПТ более доступной и персонализированной:

• Автоматизированные приложения КПТ: приложения на базе ИИ доставляют техники КПТ пользователям, помогая им управлять такими состояниями, как тревожность, депрессия или стресс, которые могут влиять на приверженность и вовлеченность. Эти приложения используют ИИ для персонализации терапевтических сессий на основе обратной связи пользователя и его прогресса, адаптируя терапевтический контент под потребности пользователя.
• Виртуальные терапевты КПТ: некоторые платформы используют ИИ для создания виртуальных терапевтов, которые направляют пользователей через упражнения КПТ с помощью текстового или голосового взаимодействия. Эти виртуальные терапевты могут анализировать ответы пользователей для уточнения своего подхода и предоставлять когнитивную и эмоциональную поддержку в реальном времени, делая поддержку психического здоровья более доступной для тех, у кого нет ресурсов для традиционной терапии.

Методы модификации поведения на базе ИИ, включая геймификацию, стимулы и приложения КПТ, представляют собой значительный шаг вперед в решении психологических барьеров вовлеченности и приверженности пациентов. Делая модификацию поведения более персонализированной, увлекательной и доступной, ИИ помогает пациентам принимать здоровые привычки и соблюдать планы лечения, что в конечном итоге приводит к улучшению показателей здоровья. Эти инновационные подходы подчеркивают трансформационный потенциал ИИ в улучшении ухода за пациентами и поддержки за пределами традиционных медицинских учреждений.

Заключение

Искусственный интеллект (ИИ) имеет множество применений в отрасли здравоохранения. Для пациентов он обещает лучшие показатели здоровья при использовании с правильными моделями. Приложения ИИ, такие как интеллектуальные дозаторы лекарств, методы модификации поведения на базе ИИ и предиктивная аналитика, находятся на переднем крае этой революции. Однако у ИИ все еще есть проблемы, такие как этические соображения, конфиденциальность данных и точность интерпретаций моделей.

Для реализации полного потенциала ИИ требуется совместная работа, возглавляемая разработчиками ИИ, медицинскими работниками и пациентами. Благодаря постоянным инновациям и этическим практикам ИИ имеет потенциал не только дополнить доставку медицинских услуг, но и фундаментально изменить ее, сделав ее более доступной, вовлекающей и эффективной для всех.