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2024-03-27 16:41:16
遠隔患者モニタリングは新しいものではないしかし、デバイスとデータ転送の技術の進歩により、多くの新しい用途と機会が可能になりました。 今日、RPMと 医療モノのインターネット (IoMT) デバイス 体重、血圧、心拍数、血糖値、血中酸素濃度などの患者のバイタルサインを自宅やどこにいても継続的に監視するために使用できます。
この患者の健康状態のリアルタイムのキャプチャは、患者が医療施設を訪れ、その時点のデータが収集される従来のケア モデルとは大きく異なります。 たとえば、医院を訪れた場合、心拍数の測定値は 1 つだけ取得されますが、リモート心拍数センサーでは数百、数千の心拍数が取得されます。
データが限られているため、健康傾向を正確に特定することは困難です。 より多くのデータポイントがあれば、医療チームは患者の健康状態をより明確に把握でき、母集団の平均と比較するのではなく、個人にとっての正常とは何かを理解できるようになります。 たとえば、平均体温が高い人も低い人もおり、99.5 °F という体温は、その患者にとっては集団全体と比べて何か異なることを意味する可能性があります。
この情報 個別の治療計画を可能にする そして 介護予防対策 早期発見の可能性が高まるからです。 医療提供者が早期の治療可能な段階で症状を検出できれば、緊急受診、入院や再入院、不必要な医療費を削減できます。
RPMソリューション 回復を監視するために退院後の従来の急性期医療でよく使用され、慢性期医療管理でもますます多く使用されていますが、自立した生活や熟練した看護スペースでも採用が増加しています。 長期療養センターにおいて、個別化された医療アプローチを採用することは、医療チームが投薬の漸増やリハビリテーションのルーチンの変更など、より迅速な治療決定を下せることを意味します。
償還は一時的な治療を超えて拡大し続けるため、RPM は患者の健康状態全体において重要な役割を果たすことになります。 IoMTデバイスおよびセンサーとの組み合わせ、ケアチームは、患者の健康状態全体についてこれまでにない洞察を得ることができます。
RPM 戦略をサポートするには、医療機関は次のことに重点を置く必要があります。 データの成熟度 そして 電子医療記録との相互運用性。 医療システムの改善が始まるにつれて、医療 IT チームを支援するための考慮事項をいくつか紹介します。 RPM ソリューションを実装する 患者が生成したデータを大規模に収集します。
探検する: RPM は在宅医療の進歩において重要な役割を果たします。
AI と相互運用性が RPM の取り組みと予防ケアをサポート
能力 継続的な患者データを収集する 医療におけるデータの爆発的な増加につながっています。 ただし、現在の EHR システムは、これらの大量のデータを有効に理解できるように設計されていません。 看護師や医師は、何千もの心拍数データポイントを処理して、何か問題があるかどうかを判断することはできません。 さらに、データは多くのシステムに分散しているため、医療チームは患者を助けるための手がかりを探す必要があります。 データを統合することは、個別化されたケアを実現するための鍵です。 医療チームがこのデータを処理できるようにするには、組織には新しいデータ パラダイムが必要です。
臨床医が情報を利用できることを期待して、そのすべてのデータを EHR に追加することはできません。 組織は、実用的な傾向や異常値を明らかにする抽象化レイヤーを提供する必要があります。 人工知能ソリューション ケアチームが重要な情報を特定するのに役立ちます。
データ分析の統合 RPM を備えた AI ツールは、患者の健康状態に大きな変化があったときに臨床医に警告を発し、医療チームがリアルタイム データに基づいてより迅速に意思決定を下せるようにします。 さらに、データ分析により微妙な変化をより迅速に検出できるため、状況が悪化する前に、より予測的なケアが可能になります。
この統合のもう 1 つの利点は、臨床医が患者のケアと関与に集中できる時間が増えることです。 臨床医はより迅速に意思決定を行うことができます 自動的に分析できる患者データの分類に時間を費やす必要がないからです。
人間の心は一度に考慮できる変数の数に制限がありますが、AI は数百、さらには数千の変数を評価できます。 AI アルゴリズムは、バイタルサイン、検査値、および 健康の社会的決定要因 パターンを素早く見つけて、時間、リソース、命を節約します。 機械学習は、これらのさまざまな変数と患者の転帰を関連付け始めるときに登場します。
AI は IoMT と RPM への貴重な追加機能ですが、収集したデータが役に立たず、データ分析を通じて有意義な洞察に変えられない場合、介護専門家は AI を最も効果的に活用することはできず、その結果、コストが削減され、ケアの質が向上します。 。
テクノロジー パートナーが RPM 導入をサポートできる方法
医療機関が RPM と IoMT の実装または拡張を開始する際には、次のことが重要です。 データガバナンス パーソナライズされた予測的ケアにデータを活用するためのストレージ戦略が整備されています。
ヘルスケア分野で豊富な経験を持つテクノロジー パートナーは、IT および臨床のリーダーと協力して、新しい取り組みをサポートするガバナンス戦略を設計できます。
CDWにはリソースがある 医療機関のデータ ジャーニーを支援し、真実の情報源を特定し、適切なテクノロジー パートナーを見つけ、データの収集と保存のための戦略を策定します。
当社のヘルスケア ストラテジストは、ヘルスケア分野での豊富な経験を持っています。 彼らは、大規模な医療提供組織、地域医療システム、ポスト急性期および高齢者ケア組織などから来ています。 CDW のストラテジストは、人材、プロセス、テクノロジーを確実に確保します。 組織のニーズと目標に適合する。 さまざまなタイプの医療組織、医療 IT の最新の進歩、医療組織が将来にどのように備えることができるかを理解している人々と提携することが重要です。
この記事はの一部です ヘルステックさんの モニターブログシリーズ。
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