CI ermöglicht neue diagnostische Fähigkeiten im Gesundheitswesen

Kontinuierliche Intelligenz (CI) ermöglicht innovative Ansätze im Gesundheitswesen und bietet Ärzten schnelle und genauere Diagnosemöglichkeiten.

Gesundheitsorganisationen sind mit einer Fülle von Daten gesegnet, um den Zustand der Patienten zu bewerten und einen Behandlungsplan zu verschreiben. Die Fähigkeit, schnellere und genauere Diagnosen zu stellen, erfordert zunehmend kontinuierliche Intelligenz (CI), die aus der Echtzeitanalyse von Streaming-Daten abgeleitet wird.

Zwei Faktoren treiben diesen Wandel voran. Erstens ändern sich die Erwartungen der Patienten. Die Qualität der Versorgung wird immer wichtiger – da Patienten beginnen, ihr Recht auszuüben, zu wählen, wie und mit wem sie sich für ihre Gesundheitsversorgung engagieren. Sie fordern Transparenz von Daten und Prozessen. Folglich müssen sich Gesundheitsorganisationen darauf konzentrieren, wie qualitativ hochwertige Ergebnisse auf sinnvolle Weise für Patienten erzielt werden können.

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Gleichzeitig erfährt das Gesundheitswesen durch die Verfügbarkeit neuer Datenquellen große Veränderungen. Insbesondere gibt es den Aufstieg von Wearables und vernetzten medizinischen Geräten im Internet der Dinge (IoT). Da Gesundheitsorganisationen immer mehr vernetzte Geräte, elektronische Patientenakten (EHRs) und virtuelle Besuche bei Patienten verwenden, fließen immer mehr Daten ein.

Diese Daten liegen jedoch normalerweise isoliert und verbessern die Patientenversorgung nicht, bis sie überprüft und für die zukünftige Verwendung abgelegt wurden. Um Fortschritte zu erzielen, sind Lösungen erforderlich, die die verschiedenen Datenquellen problemlos nutzen und Echtzeitanalysen auf diese Daten im Handumdrehen anwenden können.

Echtzeitdaten für die Diagnose

Lösungen, die die Datenhürden überwinden, eröffnen neue Möglichkeiten. Beispielsweise kann die Verwendung von Streaming-Daten in vielen Bereichen bei der Früherkennung einer Vielzahl von Gesundheitszuständen helfen. Ein Beispiel ist die Anwendung von Sprachkommunikation zur Diagnose von Erkrankungen.

Stellen Sie sich folgendes Szenario vor:Eine Frau ruft an, besorgt über die Gesundheit ihrer Mutter, da sie kürzlich Probleme mit Gedächtnisverlust hatte. Die Mutter ruft bei der Krankenschwestern-Triage-Hotline ihrer Klinik an, wo ihre Krankenschwester fünf Fragen stellt, um Informationen für die Diagnose zu sammeln. Die Stimmungsanalyse wird über die Sprachkommunikation mit der Krankenschwester durchgeführt. Die aus dieser Analyse gewonnenen Informationen werden mit den vom tragbaren Gerät der Mutter erfassten Gesundheitsdaten kombiniert (die die Krankenschwester in Echtzeit anzeigen kann). Die Krankenschwester verwendet dann die Informationen, um festzustellen, ob die Alzheimer-Krankheit mit hoher Wahrscheinlichkeit vorliegt. Infolgedessen hilft diese Interaktion der Tochter, die nächsten Schritte für die Gesundheitsversorgung ihrer Mutter zu bestimmen.

Mit einer Vielzahl von vernetzten Geräten, die heute verfügbar sind, ist etwas so Einfaches wie Sprachkommunikation zur Diagnose (oder Bestimmung der Wahrscheinlichkeit einer Diagnose) der ultimative medizinische Bot.

Der Einsatz von Analytik in der Sprachkommunikation zur Früherkennung bestimmter Erkrankungen kommt der heutigen Realität nahe. Beispielsweise verfügt die Apple Watch jetzt über eine Elektrokardiogramm-Funktion (EKG), die Benutzern Informationen über ihren Herzschlag liefert, die ihnen helfen können, sie auf nicht diagnostizierte Zustände aufmerksam zu machen. Die von Wearables wie der Apple Watch bereitgestellten Echtzeitdaten können als erster Schritt bei der Diagnose bestimmter Gesundheitszustände dienen und Patienten darauf hinweisen, sich an ihren Arzt zu wenden, wenn die Daten darauf hindeuten, dass etwas nicht stimmt.

Kombination von Echtzeitanalysen mit KI

Die Verwendung von Echtzeitanalysen zur Diagnose von Erkrankungen bringt die medizinische Behandlung auf ein neues Niveau. Noch fortschrittlicher sind Anwendungen, die prädiktive Analytik und künstliche Intelligenz (KI) verwenden, um den Ausbruch einer Krankheit oder eines Zustands zu verhindern.

Ein Beispiel für die Anwendung dieser präventiven Technologie ist die Arbeit von HCAHealthcare zur Verringerung der Todesgefahr durch Sepsis.

Sepsis ist ein unversöhnlicher Zustand, der verheerende Folgen für den Körper haben kann. Es schleicht sich oft wie ein Dieb in der Nacht ein, nachdem Menschen bereits in Krankenhäuser eingeliefert wurden, um andere Erkrankungen zu behandeln. Es bricht aus, wenn der Körper Infektionen bekämpft, ausgelöst durch ein Ungleichgewicht in genau den Biochemikalien, die der Körper in den Blutkreislauf aussendet, um Infektionen zu bekämpfen. Wenn die Sepsis zu einem septischen Schock fortschreitet, werden Organe geschädigt und der Blutdruck sinkt – eine potenziell tödliche Situation. Sepsis ist allein in den Vereinigten Staaten für 270.000 Todesfälle pro Jahr verantwortlich.

Typischerweise ist die Diagnose einer Sepsis nur auf der Grundlage einer manuellen Überprüfung von Patientenakten während Schichtwechseln möglich. Das Problem ist, dass es zu spät sein kann, wenn eine Sepsis auf diese Weise erkannt wird. „Jede Stunde verspäteter Diagnose erhöht das Sterberisiko um vier bis sieben Prozent“, sagt Dr. Jonathan Perlin, Präsident für klinische Dienste und Chief Medical Officer for Healthcare bei HCA Healthcare.

Diese Verzögerung war nicht akzeptabel. Ein Team aus Klinikern, Datenwissenschaftlern und Technologieexperten hat sich zusammengeschlossen, um ein vorausschauendes Analysesystem in Echtzeit zu entwickeln, mit dem stationäre Patienten mit Sepsis genauer und schneller erkannt werden können.

Die Herausforderung bestand darin, die Daten zu Prä-Sepsis-Bedingungen zu erfassen. Es wurde viel davon durch die mehr als 30 Millionen jährlichen Patienteninteraktionen des Gesundheitsunternehmens an 1.800 Pflegestandorten generiert. Vieles davon war jedoch auf unterschiedliche Systeme und Anwendungen verteilt.

Die meisten vorhandenen Dateninfrastrukturen wurden nicht für umfassende Business Intelligence und Berichterstattung entwickelt. Was benötigt wird, ist eine Möglichkeit, Echtzeitdaten aus allen unseren Einrichtungen zu sammeln, zu analysieren und zu teilen, damit schnell lebensrettende Maßnahmen ergriffen werden können. Um dieser Herausforderung zu begegnen, hat das Team ein Echtzeit-Vorhersageanalysesystem namens SPOT (Sepsis Predictionand Optimization of Therapy) entwickelt.

Mit SPOT können Kliniker Sepsis bei Patienten genauer und schneller erkennen. Die Plattform sammelt und analysiert klinische Daten – wie Patientenstandort, Vitalfunktionen, Apotheken- und Labordaten – und signalisiert Pflegekräften in Echtzeit, eine frühzeitige Sepsisversorgung einzuleiten.

Mit dem SPOT-Tool ist HCA Healthcare in der Lage, die Früherkennung zu verbessern. Ärzte können erste Anzeichen einer Sepsis bis zu 20 Stunden früher erkennen und identifizieren als herkömmliche Screening-Methoden.

Die Rolle der Analytik bei der Früherkennung von medizinischem Betrug

Über die Diagnose hinaus werden Echtzeitanalysen für andere Anwendungen im Gesundheitswesen in Betracht gezogen. Beispielsweise ist eines der Hauptprobleme in der Gesundheitsbranche heute die Menge an medizinischem Betrug, der auftritt. Im Jahr 2017 gab es nach Angaben des Office of InspectorGeneral des US-Gesundheitsministeriums falsche Abrechnungen in Höhe von 1,3 Milliarden US-Dollar. Analytik kann eine wichtige Rolle bei der Aufdeckung von medizinischem Betrug spielen und bei der Früherkennung von Erkrankungen helfen.

Stellen Sie sich ein medizinisches Callcenter vor, das Sprachanalysetechnologie während eines Anrufs von einem Patienten verwendet, der einen medizinischen Betrug versucht. Mit der in die Software eingebetteten Analyse konnten Warnsignale im Tonfall des Patienten lokalisiert werden. Die Person, die den Anruf bearbeitet, könnte dann auf die durch die Analyse geäußerte Besorgnis aufmerksam gemacht werden, was es ihr ermöglicht, die Situation auf einer tieferen Ebene zu untersuchen. Analytik könnte eines Tages eine Schlüsselrolle bei der Früherkennung von medizinischem Betrug spielen und Organisationen bereits bei der Terminvereinbarung auf potenziellen Betrug aufmerksam machen.

Die wahre Herausforderung:Arbeiten mit Daten

Bei allen Bemühungen besteht die zentrale Herausforderung darin, die Vielzahl an Datenquellen effizient zu nutzen. Eine geeignete Lösung kann:

Kontinuierliche Zusammenführung unterschiedlicher Datenquellen: Medizinische Geräte bieten visuelle Anzeigen von Vitalzeichen durch physiologische Ströme wie ein Elektrokardiogramm (EKG), Herzfrequenz, Blutsauerstoffsättigung (SpO2) und Atemfrequenz. Elektronische Patientenakteninitiativen auf der ganzen Welt schaffen mehr Quellen für medizinische Daten. Lebensbedrohliche Erkrankungen wie nosokomiale Infektionen, Pneumothorax, intraventrikuläre Blutungen und periventrikuläre Leukomalazie können mithilfe von Analysen erkannt werden, die verschiedene Datenquellen zusammenführen.

Bieten Sie hochgradig personalisierte Betreuung: Erkennen Sie Anzeichen früher, um die Behandlungsergebnisse zu verbessern und die Aufenthaltsdauer zu verkürzen. Automatisierte oder vom Arzt geleitete Wissensentdeckung, um neue Beziehungen zwischen Datenstromereignissen und Erkrankungen zu identifizieren.

Proaktive Behandlung unterstützen: Erstellen Sie basierend auf personalisierten Datenströmen ein Profil für jeden Patienten und erhalten Sie kontinuierlich Einblicke

Fazit

Einfach ausgedrückt:Das Echtzeit-Potenzial für Analysen zur Linderung einer Vielzahl von Herausforderungen in der heutigen Gesundheitsbranche ist enorm. Bei all den Fortschritten, die bei der Schaffung neuer Technologien gemacht wurden, um das Gesundheitswesen in die nächste Generation der Patientenerfahrung zu katapultieren, ist es nur natürlich, dass der Einsatz von Echtzeitanalysen für die frühe medizinische Diagnose, medizinischen Betrug und andere Anwendungen folgen wird .