NHS использует ИИ для мониторинга состояния здоровья пациентов дома с помощью чайников и холодильников
- NHS использует ИИ для отслеживания пищевых привычек пациентов через чайники и холодильники, с целью раннего выявления проблем со здоровьем.
- Решения на базе ИИ помогают сократить предотвратимые госпитализации и обеспечивают персонализированный уход для пациентов группы риска.
- Используя данные и ИИ, NHS улучшает качество медицинской помощи, снижает нагрузку в зимний период и решает проблему рекордных очередей.
Национальная служба здравоохранения (NHS) Великобритании предпринимает значительный шаг в использовании искусственного интеллекта (ИИ) для улучшения ухода за пациентами и снижения количества предотвратимых госпитализаций. Мониторя привычки питания и питья пациентов дома с помощью датчиков на бытовых приборах, таких как чайники и холодильники, NHS стремится выявлять тревожные изменения на ранней стадии. Этот инновационный подход, в настоящее время тестируемый в Бакингемшире и Бирмингеме, использует ИИ и алгоритмы для оценки привычек пациентов и их истории здоровья. Конечная цель — вмешаться с помощью ухода на уровне сообщества до того, как состояние ухудшится, что в конечном итоге снизит нагрузку на ресурсы здравоохранения в сложные зимние месяцы.
ИИ для раннего выявления
Пилотные программы в Бакингемшире и Бирмингеме используют ИИ для отслеживания поведения пациентов в еде и питье с помощью электронных датчиков, установленных на чайниках и холодильниках. Эти датчики обнаруживают изменения, которые могут сигнализировать о проблемах со здоровьем. Когда выявляются тревожные изменения, команды по уходу оперативно получают уведомление, что позволяет им связаться с пациентами и предоставить персонализированную профилактическую помощь. Раннее вмешательство позволяет NHS предотвращать предотвратимые госпитализации, особенно в период высокой нагрузки в зимний сезон.
Снижение «предотвратимых» госпитализаций
NHS активно работает над сокращением числа «предотвратимых» госпитализаций, особенно в зимний сезон, когда спрос на медицинскую помощь обычно резко возрастает. Интеграция технологий ИИ в повседневную жизнь пациентов через такие приборы, как чайники и холодильники, представляет собой проактивный подход к выявлению проблем со здоровьем до того, как они потребуют госпитализации.
Комплексный уход за пациентами
В Сомерсете четыре врачебные практики проводят испытания системы, которая выделяет пациентов со сложными потребностями или тех, кто подвергается риску госпитализации. Эти пациенты затем связываются с работниками здравоохранения, которые могут предложить профилактическую помощь, такую как поддержка по предотвращению падений. Этот подход обеспечивает комплексный уход, адаптированный к конкретным потребностям пациентов, снижая вероятность экстренных визитов в больницу.
Точка зрения Аманды Притчард
Аманда Притчард, генеральный директор NHS England, подчеркнула значимость этих технологических и информационных решений в подготовке к зимнему сезону. Она отметила, как сотрудники NHS по всей стране инновационно используют технологии и ИИ для пользы пациентов и снижения числа предотвратимых обращений в отделения неотложной помощи. Эти решения позволяют рано выявлять пациентов с высоким риском или уязвимых, позволяя медицинским командам предоставлять своевременную поддержку, в конечном итоге избегая ненужных визитов в больницу. Такой подход не только приносит пользу пациентам, позволяя им получать уход в комфорте своего дома, но и снижает давление на NHS, особенно в сложные периоды.
Недавние данные показали, что 7,7 миллиона человек находятся в списках ожидания NHS в Англии — это самое высокое число с момента начала ведения записей в 2007 году. Использование ИИ и решений на основе данных представляет собой дополнительный инструмент в арсенале NHS для решения проблем с очередями и улучшения ухода за пациентами.
Алгоритм Бирмингема
В Бирмингеме команды NHS тестируют алгоритм, направленный на предотвращение тысяч визитов в больницу или к врачу общей практики. Этот алгоритм прогнозирует 5% пациентов с наибольшим риском обращения или госпитализации. Выявляя этих людей на ранней стадии, медицинский персонал может предложить меры социальной помощи и поддержки, чтобы предотвратить ухудшение их состояния здоровья. В течение следующих двух лет программа надеется предотвратить 4500 ненужных визитов в отделение неотложной помощи, 17000 ночей в больнице и 23000 приемов у врача общей практики.
Использование данных и ИИ
Крис Холт, главный директор по трансформации в Birmingham Community Healthcare NHS FT, подчеркнул важность умелого использования данных и использования силы ИИ для поддержки пациентов с высоким риском, которые могут оставаться здоровыми дома при правильной поддержке. Выявляя сложных пациентов на ранней стадии, система здравоохранения может вмешаться раньше и предоставить персонализированную поддержку, чтобы держать их здоровыми дома.
Поддержка правительства для устойчивости NHS
Правительство Великобритании предприняло несколько шагов для поддержки усилий NHS по обеспечению адекватного ухода в зимний сезон. Эти меры включают финансовые стимулы для местных больниц, которые демонстрируют отличные результаты по показателям эффективности, таким как время ожидания в отделении неотложной помощи и время передачи пациентов скорой помощи. Кроме того, были введены центры «управления движением» в сфере социальной помощи для ускорения выписки из больниц, на дорогах появилось больше скорых, и было доступно больше больничных коек.
Если вы читаете это, вы уже впереди. Оставайтесь с нами, подписавшись на нашу рассылку.
Отказ от ответственности. Это платный пресс-релиз. Читателям следует провести собственную проверку перед принятием любых действий, связанных с рекламируемой компанией или любыми ее аффилированными лицами или услугами. Cryptopolitan.com не несет прямой или косвенной ответственности за любой ущерб или убытки, причиненные или предположительно причиненные в связи с использованием или опорой на любой контент, товары или услуги, упомянутые в пресс-релизе.
Глория Кабуру
Глори — крайне осведомлённый журналист, владеющий инструментами ИИ и методами исследований. Она увлечена темой искусственного интеллекта и является автором нескольких статей по этому вопросу. Она постоянно следит за последними достижениями в области искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения и регулярно пишет об этом.
