米国で毎日、 10,000人のアメリカ人が65歳になりました、AARPによると。年配のアメリカ人の85％ 少なくとも1つの慢性状態があります、国立衛生研究所によると。
この背景に対して、健康システムは通常、患者が高価な状態になるまで待機してから、遠隔患者の監視プログラムを実施します。これは、接続されたデバイスを家に配布することが非常に拡大するのが非常に難しいためです。患者を引き付けることは、特にビルCPTコードに16日間の読み取りが必要であるため、挑戦です。
テクノロジーは役立ちますが、費用対効果が高く、使いやすく、魅力的である場合にのみ。価値ベースのケアへの継続的なシフトにより、費用対効果の高い方法で大きな患者集団に対処する必要が必要です。ケアの質の向上は、人工知能と機械学習によって支援される可能性がありますが、これらの技術が予防ケアをパーソナライズするためのタイムリーな患者データを持っている範囲でのみです。
スケーラブルまたは持続可能
「RPMまたは仮想ケアを通じて提供されるケアの質がプロバイダーに挑戦しているとは思わない」と、遠隔患者監視会社であるLife365のCEO兼創設者であるKent Dicksは述べた。 「代わりに、今日のほとんどのRPMプログラムは、広くスケーラブルまたは持続可能ではないようであり、最終的にケアの質と患者の転帰にリスクをもたらす可能性があります。
「たとえば、より多くの患者がRPMケアプランを要求したり、割り当てられたりするにつれて、プロバイダーはケア調整スタッフ、通常は看護師、または既存の臨床医に大規模でより大きな集団を割り当てる必要があります」と彼は続けました。 「看護師の不足により人件費の増加の潜在的な増加と、より大きな患者グループの原因となる臨床医が少ないエラーのリスクの高まりにより、これらの選択肢はどちらも医療システムに訴えません。」
現在のほとんどのRPMメソッドのもう1つの問題は、費用のかかる複雑な医療ハードウェアに依存することです。データの収集とエントリーの義務に加えて、理解できない一連の監視機器で患者を家に送り、順守と頻繁なエラーのレシピです。
「代わりに、患者とその家族への臨床的義務を割り当てることは、RPMの費用を削減し、よりスケーラブルで、最終的にはより成功するでしょう」とディックスは主張しました。 「より多くのRPMタスクを自動化すると、健康と回復に集中できる患者のエクスペリエンスが向上します。
「最後に、ほとんど RPMワークフロー 「これまでは非常に反応的です」と彼は指摘しました。それは、臨床医が厄介な症状を経験している場合にのみ患者に介入する傾向があることを意味します。代わりに、AIおよびその他のデータサイエンス技術の実証済みの信頼できる形式を利用して、潜在的な劣化の初期の指標を特定することができます。」
有害事象は差し迫っていますか？
危機モードに飛び込むのではなく、ケアマネージャーまたはヘルス監視プラットフォームは、患者が差し迫っているのか、異常が異常であるかを判断するために、患者からより多くの情報を収集することができます。
先に進むと、ディックスは、ヘルスケアがリアクティブケアから5 Pに移動しなければならないと述べた。
「この概念は、先見の明のある本に触発されています。 科学的健康の時代、リロイ・フッド博士とネイサン・プライス博士によって、「彼らの本で彼らが説明しているPは私のものよりも異なりますが、彼らは密接に関連しています：予測、パーソナライズ、予防的、参加型。とにかく、フードとプライスは、技術的および科学的発見により、サービスや医薬品がよりパーソナライズされ効果的になることを可能にするヘルスケアモデルに向けて進化できると考えています。
「彼らは、症状が現れる前に早期疾患の指標を特定して、病気が進行するのを防ぐために正確な治療を提供する前にデータを使用することをすぐに主張するだろう」と彼は付け加えた。
初期の兆候に介入します
ディックスは、ヘルスケアがこの進化において意味のある一歩を踏み出していると考えています。亜鉛メッキイベントは、2003年のヒューマンゲノムプロジェクトの完了でした。このプロジェクトは、遺伝子が健康にどのように影響するかを探る個別化医療の時代を開始しました。
「ありがとう AIおよびその他の種類のデータ分析技術の進歩、研究者と医療提供者は、臨床発見をより迅速に行い、病気を防ぐためにその証拠を適用したり、最も効果的な治療を設計する方法を模索しています」と彼は言いました。
「RPMの場合、この新しいケアモデルにシフトすることは、収集されたバイタルサインやその他の患者データをより戦略的かつ効率的に使用することを意味します」と彼は続けました。 「患者が悲惨な症状や途方もない医療緊急事態を感じるまで待つ代わりに、AIは、臨床医が着信および歴史的データやその他の関連情報の継続的な計算に基づいて、初期の兆候を特定して介入するのに役立ちます。臨床的に検証された技術は検出することさえできますトラブルの兆候を特定するための患者の声の変化。」
しかし、健康劣化の初期の兆候が出てくる前でさえ、AIを搭載したRPMテクノロジーが患者が薬を服用しておらず、睡眠パターンが変化したり、生体認証データを入力したり、日常的な健康アンケートに対応したりしないことを検出すると、臨床医が介入する可能性があります。これらの行動を変更することは、生きている臨床医の介入も必要ない場合があります。
「AIアウトリーチシステムは、高度にパーソナライズされたメッセージングで患者に通知し、軌道に乗るのを助けるためのサポートを提供できました」とディックスは説明しました。 「これらは、ライブの人間のケアマネージャーが、重要な健康イベントが発生する可能性が高い場合に、より複雑で緊急のアウトリーチを開始できるようにする低リスクの低い優先度の介入であるでしょう。」
「実用的な生体認証データ」
ディックスは、ケアの質を高めることを示唆しています AIと機械学習に支援されています しかし、これらの技術が予防ケアをパーソナライズするためのタイムリーな患者データを持っている範囲でのみです。それでは、AIがリモート患者の監視を高めるために何が起こる必要がありますか？
「最終的には、RPMを進化させて、患者や臨床医が実行可能になるように自動化されたシームレスにする必要があります」と彼は言いました。 「それは私たちがデータを収集して分析する方法から始まります。確かに、患者は、オンラインまたは実店舗の大衆小売業者で見つけることができるデジタル重量スケールまたは血圧カフを操作する方法を理解しています。
「最も意味のある実用的な生体認証データは、データを自動的に収集し、プロバイダーのAI駆動型分析によってアクセスおよび分析されるクラウドにワイヤレスでそれを共有するウェアラブルセンサーから得られます」と彼は付け加えました。 「分析プラットフォームは、メーカーに関係なく、体重スケール、血圧カフ、バイオセンサー、または接続されたデバイスが使用可能なデータを送信できるように、デバイスに依存する必要があります。」
このデータ収集と共有の多くは、病院の環境にいる場合と同様に、患者や家族があらゆるタスクを実行する必要があることなく発生する必要があります。 AIは、適切なデータが収集されているかどうかを判断し、データが誤っているか不完全であると思われる場合、臨床医に警告することができます。ディックスは、技術サポートを実施するために患者、家族、またはケアマネージャーに落ちるべきではないと主張した。
AIの価値を最大化します
「ボーカルの変更などの新しいバイオマーカーを使用することもできます AIの価値を最大化するのに役立ちます そして、自宅の患者の積極的かつ予防的な介入をサポートします。
「しかし、Voiceは、プロバイダーとの仮想訪問中に、バックグラウンドで受動的にまたは積極的に収集できる多くのデータ要素の1つにすぎません」と彼は続けました。 「これらすべてのソースからのデータを患者の歴史的データと同等の患者からの情報と組み合わせることにより、臨床医は患者の健康と軌跡の全体的で高度にパーソナライズされた視点を構築できます。」
ディックスは、実世界の患者とこれらすべてのラインに沿ってRPMの作業を行ってきました。彼が概説したこれらのニーズを満たしています。
「私たちは最近、ニューヨーク市の近くの郊外病院との心不全/RPM研究に含まれていました」と彼は報告しました。 「昨年登場した研究 品質と患者の安全性に関する合同委員会ジャーナル、退院時に全体的かつ統合されたプログラムに登録されていた心不全の以前に入院した患者の結果を評価しました。
「患者には、細胞接続された医療機器、バイタルサインを追跡するためのプラットフォーム、臨床的なテレ病理サービス、対面コミュニティ救急科訪問、仮想監視、病院の移行ケアチームからのケアが装備されていました」と彼は付け加えました。
再入院率の低下
この完全なサービスの束を受けた患者は、再入院率が大幅に減少し、わずか2.6％の割合で発生しました。心不全の現在の全国平均30日間の再入院率は23％です、とディックスは述べています。
「このサービスの束を提供することで、包括的な患者ケアが確保され、退院後に介入を支援しました」と彼は説明しました。 「また、ケアの公平性を改善する方法についてプロバイダーに通知しました。たとえば、研究チームは、技術に関係なく、すべての患者を確保するために会社が提供するよりアクセスしやすいセルラーハブベースのモデルにアプリをインストールして、携帯電話デバイスから研究プロトコルを調整しました。習熟度または社会経済的地位は、プログラムの恩恵を受ける可能性があります。」
このアプローチは、サービス提供のいくつかのギャップを閉じました ケアへの公平なアクセスを確保します。
「私たちは現在、他の3つのベンダーと協力しています 米国退役軍人局の新しい8年間、1.03億ドルの遠隔患者監視プログラム 2023年に発表された拡張は、「私たちの統合された接続されたケアプラットフォームが、VAの大規模な拡張RPMプログラムの基盤となります。
「そのレベルに効果的にスケーリングするために、私たちと他のパートナーは、先ほど議論したように、RPMケアモデルをリアクティブから積極的、予防的、個人的な、個人的な優先順位にシフトしています」と彼は続けました。
予防を可能にします
同様に、議論されているすべての技術 – AI、機械学習、バイオセンサー、音声バイオマーカーなど – は、ベテランを介入するために介入するために展開され、ケア計画を順守し、より集中的なアウトリーチを必要とする臨床医が優先順位を付けるのを支援します。
「私たちはこの画期的なプログラムに参加することを楽しみにしています。これは、患者が病気を防ぎ、健康と幸福を改善できるようにするRPMプログラムを費用対効果の高い尺度と運営方法について、間違いなく業界の他のプログラムに通知することを楽しみにしています」とディックスは結論付けました。 。
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