AI vaidmuo gerinant pacientų patirtį HealthTech

Dirbtinis intelektas (AI) keičia sveikatos priežiūrą, o jo poveikis pacientų patirčiai yra tiesiog transformuojantis. Remiantis „Accenture“ tyrimuAI programos sveikatos priežiūros srityje galėtų išgelbėti pramonę iki 150 milijardų dolerių kasmet iki 2026 m., pabrėžiant didėjančią jos įtaką. Su 77% vartotojų Tikėdami, kad dirbtinis intelektas gali pagerinti jų sveikatos priežiūros patirtį, technologija jau keičia pacientų sąveiką su sveikatos priežiūros paslaugomis.

Įsivaizduokite, kad lankotės ligoninėje, kurioje iš karto atpažįstami jūsų simptomai, greitai išanalizuojama jūsų ligos istorija ir rekomenduojamas individualus gydymo planas – visa tai dar prieš kreipiantis į gydytoją. Tai ne scena iš mokslinės fantastikos filmo, o žvilgsnis į sveikatos priežiūros, paremtos dirbtiniu intelektu, ateitį. Nuo virtualių sveikatos asistentų, teikiančių palaikymą 24 valandas per parą, 7 dienas per savaitę, iki nuspėjamosios analizės, kuri numato pacientų poreikius, dirbtinis intelektas kelia priežiūros standartus ir daro sveikatos priežiūrą labiau orientuotą į pacientus.

AI gebėjimas apdoroti didžiulius duomenų kiekius ir generuoti įžvalgas leidžia sveikatos priežiūros paslaugų teikėjams pasiūlyti greitesnę, tikslesnę ir labiau individualizuotą priežiūrą. Tai ne tik pagerina klinikinius rezultatus, bet ir padidina pacientų pasitenkinimą bei pasitikėjimą. Pramonėje, kurioje savalaikė ir veiksminga priežiūra yra labai svarbi, „Enterprise AI“ tampa nepakeičiamu įrankiu, užtikrinančiu sklandžią pacientų patirtį. „HealthTech“ ir toliau tobulėjant, AI vaidins vis svarbesnį vaidmenį kuriant labiau reaguojančią ir į pacientus orientuotą sveikatos priežiūros ekosistemą.

Pacientų patirties svarba šiuolaikinėje sveikatos priežiūros srityje

Šiuolaikinėje sveikatos priežiūros srityje pacientų patirtis tapo svarbiu kokybiškos priežiūros komponentu. Sveikatos priežiūros paslaugų teikėjai dabar pripažįsta ne tik ligų gydymą, bet ir į pacientą orientuotos aplinkos, skatinančios pasitikėjimą, pasitenkinimą ir įsitraukimą, kūrimo vertę. Teigiama pacientų patirtis yra susijusi su geresniais sveikatos rezultatais, nes pacientai, kurie jaučiasi išgirsti ir gerbiami, dažniau laikosi gydymo planų ir aktyviai dalyvauja savo slaugoje.
Be to, vis labiau konkurencingoje sveikatos priežiūros srityje pacientų patirtis tapo pagrindiniu skirtumu, turinčiu įtakos pacientų lojalumui ir sveikatos priežiūros organizacijų reputacijai. Sveikatos priežiūrai pereinant prie vertybėmis pagrįstos priežiūros, pirmenybė teikiama pacientų patirčiai, siekiant pagerinti ne tik atskirų pacientų rezultatus, bet ir bendrą sveikatos priežiūros sistemų efektyvumą ir veiksmingumą.

AI pagrįstas paciento įtraukimas

1. Padidintas tikslumas ir greitis: AI algoritmai, ypač pagrįsti mašininiu mokymusi ir giluminiu mokymusi, gali analizuoti medicininius duomenis, pvz., vaizdo nuskaitymus, laboratorinius rezultatus ir pacientų įrašus, tokiu greičiu ir tikslumu, kuris gerokai viršija žmogaus galimybes. Pavyzdžiui, dirbtinio intelekto sistemos, tokios kaip IBM Watson ar Google DeepMind, įrodė gebėjimą aptikti ligas, tokias kaip vėžys, širdies ligos ir neurologiniai sutrikimai, tiksliau nei tradiciniai metodai. „Nature“ paskelbtas tyrimas parodė kad AI gali aptikti krūties vėžį mamogramose su tikslumas 94,5 proc. žymiai sumažinti klaidingų teigiamų ir neigiamų rezultatų skaičių.

2. Ankstyvas aptikimas ir nuspėjamoji analizė: Dirbtinio intelekto pagrįsta diagnostika gali nustatyti duomenų modelius, kurie gali būti ne iš karto akivaizdūs žmonių gydytojams. Ši galimybė leidžia anksti nustatyti ligas, kartais net nepasireiškus simptomams. Nuspėjamoji analizė, pagrįsta AI, gali numatyti ligų protrūkius, nustatyti rizikos grupę ir netgi numatyti tikimybę, kad pacientui išsivystys liga, pagrįsta jų genetine sandara ir gyvenimo būdo veiksniais. Šis aktyvus požiūris gali paskatinti ankstyvą intervenciją ir pagerinti paciento rezultatus.

Priežiūros personalizavimas naudojant AI

1. Pritaikytas gydymo planas: AI leidžia kurti individualizuotus gydymo planus, analizuojant unikalią paciento genetinę informaciją, ligos istoriją, gyvenimo būdą ir net pageidavimus. Tikslioji medicina, sveikatos priežiūros šaka, kuri labai priklauso nuo dirbtinio intelekto, naudoja šiuos duomenų taškus kurdama labai pritaikytus gydymo planus. Pavyzdžiui, onkologijoje AI gali išanalizuoti paciento naviko genetines mutacijas ir pasiūlyti specifinius gydymo būdus, nukreiptus į tas mutacijas, padidinančius gydymo efektyvumą ir sumažinančius šalutinį poveikį.

2. Adaptyvaus gydymo stebėjimas: AI padeda ne tik kurti gydymo planus; ji taip pat stebi jų efektyvumą realiuoju laiku. Nuolat analizuodamos paciento duomenis, pvz., gyvybinius požymius, atsaką į gydymą ir net elgesio duomenis, AI sistemos gali dinamiškai pritaikyti ir tobulinti gydymo planus. Jei pacientas blogai reaguoja į tam tikrą vaistą, AI gali pasiūlyti alternatyvų, remdamasis naujausiais duomenimis, užtikrindamas, kad gydymas visada būtų optimalus.

3. Vaistų atradimas ir plėtra: AI taip pat keičia vaistų atradimą, kuris yra esminis personalizuotos medicinos komponentas. Tradicinių vaistų kūrimas užima daug laiko ir brangiai kainuoja, todėl dažnai prireikia metų, kol naujas vaistas pateikiamas į rinką. Dirbtinis intelektas pagreitina šį procesą, analizuodamas didžiulius duomenų rinkinius, kad nustatytų galimus vaistų kandidatus, prognozuotų jų sėkmės rodiklius ir netgi sukurtų naujus vaistus. Pavyzdžiui, dirbtinis intelektas gali patikrinti milijardus junginių per trumpą laiką, kurio prireiktų naudojant tradicinius metodus, todėl pacientams greičiau suteikiamas naujas, individualizuotas gydymas.

Administracinių procesų supaprastinimas:

1. Draudimo patvirtinimas: Pokalbių robotai gali padėti pacientams patikrinti draudimo apsaugą arba paaiškinti atsiskaitymo procedūras, taip sumažinant painiavą ir stresą.

2. Pagalba tvarkant dokumentus: Pacientai gali užpildyti reikalingas formas ir dokumentus naudodamiesi pokalbių roboto sąsaja, taip užtikrinant tikslumą ir sutrumpinant popierizmui skirtą laiką vizitų metu.

3. Laboratorijos rezultatai ir ataskaitos: Pokalbių robotai gali pateikti laboratorijos rezultatus arba medicinines ataskaitas tiesiogiai pacientams kartu su paaiškinimais ar tolesniais veiksmais, užtikrinant, kad pacientai būtų informuoti ir pasiruošę atlikti bet kokius reikiamus veiksmus.

Prieinamumo, įtraukimo ir išlaidų gerinimas

1. Pacientų pagalbos tobulinimas naudojant dirbtinio intelekto pokalbių robotus: Dirbtinio intelekto valdomi pokalbių robotai iš esmės keičia pacientų priežiūrą, teikdami neatidėliotiną asmeninį palaikymą. Šie virtualūs padėjėjai gali atsakyti į įprastas užklausas, suplanuoti susitikimus ir netgi pasiūlyti pagrindinius sveikatos patarimus. Sutrumpindami laukimo laiką ir pagerindami prieinamumą, pokalbių robotai pagerina bendrą paciento patirtį. Be to, jie gali rinkti vertingų duomenų apie pacientų sąveiką, todėl sveikatos priežiūros paslaugų teikėjai gali nustatyti tendencijas ir pagerinti savo paslaugas.

2. Prieinamumas 24 valandas per parą, 7 dienas per savaitę ir greitas atsakas: Vienas iš svarbiausių DI valdomų pokalbių robotų pranašumų yra jų galimybė nedelsiant teikti pagalbą 24 valandas per parą, 7 dienas per savaitę. Pacientams nebereikia laukti darbo valandų, kad galėtų užduoti klausimus ar gauti pagalbą. Nesvarbu, ar tai vidury nakties, ar per įtemptą darbo dieną, pokalbių robotai visada gali padėti.

3. Sveikatos priežiūros išlaidų mažinimas: Automatizuodamas įprastas užduotis, teikdamas neatidėliotiną pagalbą ir sumažindamas asmeninių apsilankymų poreikį dėl nedidelių problemų, dirbtinis intelektas gali žymiai sumažinti sveikatos priežiūros išlaidas.

Iššūkiai ir svarstymai

Nors dirbtinis intelektas žada daug gerinti pacientų patirtį sveikatos priežiūros srityje, jis taip pat kelia keletą iššūkių, kuriuos reikia išspręsti norint užtikrinti sėkmingą jo įgyvendinimą.

Vienas iš pagrindinių iššūkių yra etinis susirūpinimas dirbtiniu intelektu sveikatos priežiūros srityje. Dirbtinio intelekto sistemoms priimant sprendimus arba teikiant rekomendacijas, turinčias tiesioginės įtakos pacientų priežiūrai, kyla klausimų dėl atskaitomybės, skaidrumo ir galimo AI algoritmų šališkumo. Užtikrinti, kad dirbtinio intelekto sistemos būtų suprojektuotos ir naudojamos etiškai, labai svarbu išlaikyti pacientų pasitikėjimą ir teikti teisingą priežiūrą.

Duomenų privatumas ir saugumas taip pat yra svarbūs aspektai. Dirbtinio intelekto sistemos dažnai priklauso nuo daugybės pacientų duomenų, kad veiktų efektyviai. Ypač svarbu apsaugoti šią neskelbtiną informaciją nuo pažeidimų ir neteisėtos prieigos, ypač atsižvelgiant į griežtas pacientų duomenis reglamentuojančias taisykles, pvz., HIPAA Jungtinėse Amerikos Valstijose. Sveikatos priežiūros paslaugų teikėjai turi įgyvendinti patikimas saugumo priemones, kad apsaugotų informaciją apie pacientus, kartu pasitelkdami dirbtinio intelekto technologijas.

Kitas svarbus aspektas yra pusiausvyra tarp dirbtinio intelekto integravimo ir žmogaus ryšio sveikatos priežiūros srityje. Nors dirbtinis intelektas gali automatizuoti daugelį užduočių ir pagerinti efektyvumą, labai svarbu užtikrinti, kad nebūtų prarasti asmeniniai, gailestingi priežiūros aspektai. Pacientai vertina žmonių sveikatos priežiūros paslaugų teikėjų siūlomą empatiją ir supratimą, o norint pagerinti, o ne sumažinti paciento patirtį, labai svarbu rasti tinkamą dirbtinio intelekto skatinamo efektyvumo ir žmonių sąveikos pusiausvyrą.

Galiausiai, norint sėkmingai integruoti AI į sveikatos priežiūrą, reikia kruopštaus planavimo, tinkamo mokymo ir noro prisitaikyti prie naujų technologijų. Be to, jie turi užtikrinti, kad jų darbuotojai būtų tinkamai apmokyti dirbti kartu su AI sistemomis ir kad technologija būtų sklandžiai integruota į esamas darbo eigas, kad būtų išvengta pacientų priežiūros sutrikimų.

3 geriausios AI ir pacientų patirties ateities tendencijos

1. AI pagrįsta nuspėjamoji analizė, skirta iniciatyviai priežiūrai: Nuspėjamoji analizė vaidins lemiamą vaidmenį pacientų patirties ateityje, o dirbtinio intelekto tendencijos vis labiau gali analizuoti daugybę pacientų duomenų, kad būtų galima numatyti sveikatos problemas, kol jos netampa kritinėmis. Anksti nustatydami galimą riziką, sveikatos priežiūros paslaugų teikėjai gali pasiūlyti aktyvias intervencijas, pvz., individualizuotus gydymo planus arba gyvenimo būdo rekomendacijas, kurios apsaugo nuo būklės pablogėjimo. Ši tendencija ne tik pagerina pacientų rezultatus, bet ir perkelia dėmesį nuo reaktyviosios prie prevencinės priežiūros, žymiai pagerindama bendrą paciento patirtį.

2. DI pagrįstos nuotolinės medicinos ir virtualios priežiūros išplėtimas: COVID-19 pandemija paspartino telemedicinos pritaikymą, o dirbtinis intelektas yra pasirengęs perkelti virtualią priežiūrą į kitą lygį. Ateityje, tikėtina, kad dirbtinio intelekto pagrindu sukurtos platformos suteiks dar sudėtingesnį nuotolinį stebėjimą, diagnostinį palaikymą ir asmenines priežiūros rekomendacijas virtualių konsultacijų metu. Dirbtinis intelektas leis sklandžiau, veiksmingiau ir individualizuoti pacientų ir sveikatos priežiūros paslaugų teikėjų sąveiką, todėl aukštos kokybės priežiūra bus prieinama pacientams, nepaisant jų buvimo vietos. Ši tendencija dar labiau pagerins pacientų patirtį, suteikdama patogumo, sumažindama laukimo laiką ir užtikrindama nuolatinę priežiūrą.

3. DI patobulintas paciento personalizavimas ir įtraukimas: Pacientų patirties ateičiai didelę įtaką turės AI gebėjimas teikti itin individualizuotą priežiūrą. Dirbtinis intelektas vis dažniau bus naudojamas kiekvienam paciento kelionės aspektui pritaikyti – nuo ​​asmeninio bendravimo ir švietimo iki individualių gydymo planų, pagrįstų unikaliais asmens sveikatos duomenimis, pageidavimais ir poreikiais. Dirbtiniu intelektu pagrįstas personalizavimas apims pacientų įtraukimo įrankius, tokius kaip pokalbių robotai ir virtualūs sveikatos asistentai, kurie suteiks tikslesnę, aktualesnę ir savalaikę informaciją. Toks personalizavimo lygis leis pacientams jaustis labiau vertinamiems ir suprastiems, todėl jie bus labiau patenkinti ir geriau laikysis gydymo planų.

Įrašas AI vaidmuo gerinant pacientų patirtį sveikatos technikoje appeared first on ISHIR | Programinės įrangos kūrimas Indija.

Source link