Технология лечения острых травм

Технологии развиваются с бешеной скоростью. Эти достижения ощутимы в наших телефонах, ноутбуках, автомобилях и покупках, однако нам еще предстоит увидеть серьезные изменения в том, как технологии взаимодействуют со здравоохранением. Инвестиции в технологии, связанные со здоровьем, всегда высоки: только в 2018 году было привлечено 28,8 млрд долларов США. Крупные корпорации, поставщики медицинских услуг, технологические магнаты и страховые компании стремятся найти наиболее эффективное использование технологий для сокращения времени восстановления, повышения точности диагностики, снижения затрат и выявления мошенничества.

Скорость появления новых технологий и внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в обычное здравоохранение может пугать. Недавний опрос американцев показал, что 29% опрошенных решительно выступают против любых форм ИИ. Однако технологий не следует бояться, если они хорошо регулируются и правильно используются. В этом посте я расскажу о некоторых основных областях лечения острых травм, где эта новая технология окажет огромное влияние.

Персонализация ухода

Каждый человек будет восстанавливаться после травмы с разной скоростью, и для этого потребуется разный уровень усилий. Медленное выздоровление может быть связано с огромным количеством факторов, связанных с физическим здоровьем, общим состоянием здоровья, прошлой историей, психическим здоровьем и социальными обстоятельствами. Анализ больших данных может помочь определить области вашего здоровья, которые приводят к более медленному, чем обычно, восстановлению, а модели ИИ могут предоставить путь лечения, который полностью учитывает ваше благополучие.

Этот подход отдаляет реабилитацию от предписывающей модели и подчеркивает, что на скорость восстановления человека после травмы могут влиять многочисленные факторы. Кроме того, в нем указывается, что восстановление после травмы — это не только физическое путешествие, и что эмоциональное состояние, социальная поддержка и динамика на рабочем месте являются важным фактором при построении действительно индивидуального плана лечения.

ИИ и аналитика больших данных могут учитывать характеристики клиентов и обеспечивать путь к восстановлению, который рассматривает их как многогранные и, следовательно, требует многогранного подхода. Кроме того, анализ данных может помочь нам определить подходы к лечению, которые оказались наиболее успешными для реабилитации клиентов с аналогичными характеристиками травм и личными обстоятельствами.

Раннее выявление риска

Экономисты в области здравоохранения из Университета Джона Хопкинса сообщают, что ежегодные расходы на хроническую боль достигают 635 миллиардов долларов в год, что больше, чем ежегодные расходы на рак, болезни сердца и диабет. Терапевты имеют под рукой ряд инструментов, помогающих определить, когда у клиента существует риск перехода от острой травмы к хроническому состоянию. Однако эти инструменты ограничены в способности различать нормальное поведение при острой травме и преувеличенное поведение при боли, которое обычно приводит к длительной нетрудоспособности.

Многочисленные клинические исследования показывают, что раннее вмешательство при хронической боли чрезвычайно важно для предотвращения долговременной болезни. Новые модели искусственного интеллекта могут анализировать первоначальные отчеты об оценке и прогнозировать вероятный риск неудачного восстановления. Эти инструменты помогут клиницистам выявлять случаи высокого риска на самых ранних этапах лечения и гарантировать, что целевые и тщательно контролируемые услуги будут реализованы до того, как пациент перейдет от острой травмы к хроническому состоянию.

Многопрофильная группа (MDT)

Рассмотрение восстановления с различных медицинских точек зрения является важной частью передовой современной практики реабилитации, однако хорошее общение и сотрудничество между этими специалистами часто затруднены. Систематический обзор, проведенный Scascighini et al. в Университетской больнице Цюриха, показал, что команда многопрофильных специалистов, занимающихся физическим, медицинским, профессиональным и эмоциональным здоровьем, более эффективна, чем подход одного поставщика медицинских услуг. Основным фактором, определяющим успех этих программ, является наличие четкого и эффективного общения между профессионалами.

Технологии улучшают общение между профессионалами благодаря легкому обмену электронными заметками, широко доступным приложениям для видеоконференций и взаимосвязанным лечебным платформам. Эти технологические достижения гарантируют, что все медицинские работники идут по одному пути и что клиент получает широкое, но целенаправленное лечение.

Человеческая ошибка

Человеческие ошибки в диагностической медицине документально составляют 3-5% сообщений в день, при этом в целевых исследованиях этот показатель значительно выше. До недавнего времени не было другого способа интерпретировать медицинские тесты или медицинские изображения, кроме человеческого анализа. Усовершенствованные модели распознавания изображений теперь могут давать выходные данные, указывающие на вероятность наличия заболевания, травмы или аномалии, и подсказывать специалистам в области здравоохранения, когда они могли упустить какую-либо деталь. Это сотрудничество между медицинским работником и машиной может помочь уменьшить количество ошибок и повысить скорость успешного выявления травмы. Эти технологии работают наиболее эффективно, когда они предназначены для того, чтобы подсказывать или направлять клиницистов, а не полностью их заменять.

Сводка

Технологический прогресс находится на пути к повышению персонализации, точности и общего успеха лечения острых скелетно-мышечных травм. Впереди еще много изменений, связанных с быстрым развитием вычислительной мощности и развитием новых технологий, таких как блокчейн и дополненная реальность. Эти изменения следует принять, когда они улучшат общую картину здравоохранения, и тщательно изучить, когда они нацелены на полную замену медицинских работников.

Запись написана:
Киран МакКлимонт
(разработчик программного обеспечения и научный руководитель)