人口の健康管理を改善する秘密は私たちのポケットにあるかもしれません

おそらく、現代のヘルスケアの最優先事項は、価値ベースのケアの目標に合わせて、結果の改善と全体的なコストの削減によって測定されるように、人口の健康を改善する方法を見つけることです。

しかし、人口の健康を効果的に管理することは、ケアへのアクセスの欠如、健康格差、病院の4つの壁の外側の患者を管理するために必要な労働量など、課題に満ちています。

また、病院のマージンの縮小、労働力の不足、公衆衛生インフラの縮小の中で、このような野心的な課題を引き受けるために、悩まされている医療システムの能力について正直でなければなりません。

何かが変わるのを待つことはもはやオプションではありません。プロセスの重要な部分を自動化し、効率を促進し、特に病院の外でコストを削減することにより、テクノロジーは人口の健康上の課題に対処する上で主導的な役割を果たさなければならないという幅広い認識があります。

幸いなことに、健康の範囲を監視し、認知評価を行い、薬の調整/順守を促進することができるポケットに既にあるデバイスがあります：スマートフォン。

遍在性と高度なテクノロジー

現在使用されています 90％を超える アメリカ人のうち、スマートフォンには、GPS、ジャイロスコープ、加速度計、磁力計、近接、周囲光、マイク、高解像度カメラなど、さまざまな洗練されたセンサーが装備されています。

機械学習（AI）モデルの進歩と組み合わせると、これらのセンサーは、バイタル、脳の健康、薬物スキャンなど、遠隔患者の監視（RPM）デバイスから得られるほぼすべての生理学的指標を測定できます。

ハンドヘルドの夢 スタートレックのトリコーダー 研究者が2019年に予測したように、データアナライザーが到着しました 勉強「スマートフォンとその組み込みセンサーと現在の情報通信技術と相まって、費用対効果の高いリモートヘルスケアサービスの機会の新しいウィンドウが開かれました。」著者は、「最新のスマートフォンの処理およびデータストレージ機能の驚くべき改善により、スマートフォンセンサーによって測定された大量の生データを使用して、複雑な予測アルゴリズムおよび/または人工知能（AI）テクノロジーのより高速、リアルタイム、およびオンボード実行が可能になる可能性があります。」

それ以来、AIヘルスケアモデルは大きな進歩を遂げています。グーグル 昨年言った そのMed-Geminiモデルは、MEDQAベンチマークで91.1％の精度を達成し、医療テキスト、画像、リアルタイムデータの理解と分析において、Open AIのGPT-4を上回りました。一方、GoogleのArticulate Medical Intelligence Explorer（Amie）、診断AIチャットボット、最近 マッチまたはアウトパフォーム 無作為化研究における多面的な疾患管理相談のヒト臨床医。

RPMの制限

コストを削減することは、RPMの背後にある推進力でした。これは、入院または再入院を必要とする深刻な健康危機のリスクが最も高い患者の主要なバイタルを監視するために、コネクテッドヘルスデバイスのコレクションに依存しています。

RPMはソリューションの一部にすることができます。私の以前の会社では、リスクのある患者をRPMキットと臨床医とポータルと組み合わせた場合、平均全体のケアコストが50％以上減少し、死亡率が大幅に減少しました。このプラットフォームは、患者を自宅や病院から外出させました。

しかし、RPMには多大なコストがかかり、各患者の全体的な健康状態に対する見解が限られています。デバイスは、バイタルの測定に限定され、リモートケアに対する反動的なアプローチを促進し、患者あたり最大1,000ドルの費用がかかり、継続的なサポートとロジスティック費用は月額50ドルを超えています。さらに、臨床タスクに焦点を当てるべき看護師は、紛失または誤動作のデバイスを管理する代わりに自分自身を見つけます。

これらの高いコストと物流上の合併症のため、人口の健康ニーズに対処するためにRPMを拡大することはできませんでした。

積極的ではなく、リアクティブではありません

対照的に、AIモデルは、軽度の認知障害、ストレス、不安、うつ病、さらには認知症、アルツハイマー病、パーキンソン病の初期兆候を検出するために話しているユーザーのスマートフォンの録音を聞くことができます。モデルは現在、単純な写真から薬を正確に認識するように訓練されており、薬物管理、順守、および多くの有益な下流の健康への影響の大きな可能性を告げています。

これはすべて、反応的ではなく積極的な人口健康管理につながります。デバイスの高コストを排除し、臨床医が観察できるもののレンズも広げます。

これらのAIモデルは、数百万のデータポイントからほぼ即座にパターンを検出できますが、ベストプラクティスヘルスケアの世界の知識を使用して、低コストで改善された結果のための次の最良のアクションを強調するために、重要な臨床的洞察を表現するために作成する臨床的な「健康シグナル」データの一連をふるいにかけることもできます。これは、従来のRPMに比べてもう1つの重要な利点です。これは、過負荷の看護師に依存してデータを解析し、患者が安定しているか介入が必要かを判断します。

一緒に、これらの新しい健康シグナルは、重要な洞察を発掘するために協調して機能します。たとえば、うつ病の薬が高い心拍数とめまいの副作用にあるため、転倒するリスクがある高齢者を想像してください。脳の健康シグナルは、彼女がもはやうつ病の兆候を示さず、もはや薬を必要とせず、頻繁に転倒してEDへの訪問を減らすことを示している可能性があります。

意味

総合すると、これらの技術的進歩は、人口の健康管理に大きな期待を抱いています。

• 特に、サービスが行き届いていない農村部や低所得の都市部に住んでいる患者のために、アクセスの障壁を排除することにより、積極的で予防的なケアを可能にすることができます。継続的で受動的なデータ収集により、この技術は、早期糖尿病、神経変性疾患、心臓病など、より深刻な健康問題を示す可能性のある微妙な生理学的変化を特定できます。 AIモデルは、それらを臨床医に中継して、早期の介入を促進し、より費用のかかる合併症や入院を防ぐ可能性があります。
• モデルが人口の健康の結果と組み合わせた臨床作用の豊富なデータセットを分析し、人口内の個々の患者への洞察と推奨事項を調整するため、大規模な健康管理を専門化することができます。
• 患者の関与を強化し、治療レジメンを強化し、治療レジメンを既に患者に到達することにより、患者が既に存在している場所に到達することで、急性または医学的に必要な場合を除き、個別のデバイスを使用するように依頼することができます。
• 最後に、燃料研究、創薬、効果的な公衆衛生戦略を支援するために、大規模な現実世界の証拠の貴重な連邦を生み出すことができます。

AIおよびスマートフォンテクノロジーの急速な進歩は、医療システムの多くの利害関係者（プロバイダー、支払者、医薬品製薬メーカー、公衆衛生機関）に有望であり、リアルタイムで患者に何が起こっているのかを理解する必要があります。

現在、RPMが個別に提供できるものを達成する機会があります。

写真：Janwillemkunnen、Getty Images

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