CI, 새로운 의료 진단 기능 지원

지속적 인텔리전스(CI)는 의료에 대한 혁신적인 접근 방식을 가능하게 하여 임상의에게 더 빠르고 정확한 진단 기능을 제공합니다.

의료 기관은 환자 상태를 평가하고 치료 계획을 처방할 수 있는 풍부한 데이터를 보유하고 있습니다. 점점 더 빠르고 정확한 진단을 내리기 위해 스트리밍 데이터의 실시간 분석에서 파생된 지속적인 인텔리전스(CI)가 필요합니다.

두 가지 요인이 이러한 변화를 주도하고 있습니다. 첫째, 환자의 기대치가 변화하고 있습니다. 치료의 질이 점점 더 중요해지고 있습니다. 입원 환자는 자신의 건강 관리를 위해 누구와 어떻게 협력할지 선택할 권리를 행사하기 시작합니다. 그들은 데이터와 프로세스의 투명성을 요구합니다. 따라서 의료 기관은 환자에게 의미 있는 방식으로 양질의 결과를 달성할 수 있는 방법에 집중해야 합니다.

참조: 정신 건강 지침을 제공하는 AI? 너무 빠르지 않습니다. 정신과 의사가 말합니다.

동시에 의료 분야는 새로운 데이터 소스의 가용성으로 인해 큰 변화를 겪고 있습니다. 특히, 사물인터넷(IoT) 웨어러블 및 커넥티드 의료 기기의 부상이 있습니다. 의료 기관이 연결된 장치, 전자 건강 기록(EHR), 환자와의 가상 방문을 더 많이 사용함에 따라 점점 더 많은 데이터가 쏟아지고 있습니다.

그러나 해당 데이터는 일반적으로 격리되어 있으며 향후 사용을 위해 검토 및 보관될 때까지 환자 치료를 개선하지 않습니다. 발전을 이루기 위해서는 다양한 데이터 소스를 쉽게 활용하고 실시간 분석을 해당 데이터에 즉시 적용할 수 있는 솔루션이 필요합니다.

진단을 위한 실시간 데이터

데이터 장애를 극복하는 솔루션은 새로운 기회를 열어줍니다. 예를 들어 스트리밍 데이터를 사용하면 여러 영역에서 다양한 건강 상태를 조기에 진단하는 데 도움이 될 수 있습니다. 한 가지 예는 의학적 상태를 진단하기 위한 음성 통신의 적용입니다.

다음 시나리오를 고려하십시오. 한 여성이 최근에 기억 상실 문제를 겪고 있어 어머니의 건강을 염려하여 전화를 겁니다. 어머니는 진료소의 간호사 분류 라인에 전화를 걸어 진단을 위한 정보를 수집하기 위해 5가지 질문을 합니다. 감정분석은 간호사와의 음성통화에서 실행됩니다. 그 분석에서 도출된 정보는 산모의 웨어러블 기기(간호사가 실시간으로 볼 수 있음)에서 캡처한 건강 데이터와 결합됩니다. 그런 다음 간호사는 정보를 사용하여 알츠하이머병이 높은 확률 내에 있는지 확인합니다. 결과적으로 이 상호작용은 딸이 어머니의 건강 관리를 위한 다음 단계를 결정하는 데 도움이 됩니다.

오늘날 사용할 수 있는 연결된 장치가 너무 많아 진단(진단 확률 결정)에 음성 통신을 사용하는 것만큼 간단한 것이 궁극적인 의료 봇입니다.

특정 의학적 상태의 조기 진단을 위해 음성 통신에서 분석을 사용하는 것은 오늘날의 현실에 가깝습니다. 예를 들어, Apple Watch에는 이제 심전도(EKG) 기능이 함께 제공되어 진단되지 않은 상태에 대해 경고하는 데 도움이 될 수 있는 심장 박동에 대한 정보를 사용자에게 제공합니다. Apple Watch와 같은 웨어러블에서 제공하는 실시간 데이터는 특정 건강 상태를 진단하고 데이터에서 문제가 있음을 나타내는 경우 환자에게 제공자와 상담하도록 경고하는 첫 번째 단계로 사용될 수 있습니다.

실시간 분석과 AI 결합

실시간 분석을 사용하여 상태를 진단하는 것은 의료 치료를 새로운 차원으로 끌어올리고 있습니다. 질병이나 상태의 발병을 예방하기 위해 예측 분석 및 인공 지능(AI)을 사용하는 애플리케이션이 훨씬 더 발전했습니다.

이 예방 기술을 적용한 한 가지 예는 HCAHHealthcare가 패혈증에 의한 사망의 위협을 줄이기 위해 수행하고 있는 작업입니다.

패혈증은 몸에 큰 피해를 줄 수 있는 용서할 수 없는 상태입니다. 사람들이 다른 상태를 치료하기 위해 이미 병원에 입원한 후 밤의 도둑처럼 종종 나타납니다. 그것은 몸이 감염과 싸우기 위해 혈류로 보내는 생화학 물질의 불균형에 의해 유발되는 감염과 싸우면서 분출합니다. 패혈증이 패혈성 쇼크로 진행되면 장기가 손상되고 혈압이 떨어지며 잠재적으로 치명적인 상황입니다. 패혈증은 미국에서만 연간 270,000명의 사망 원인이 됩니다.

일반적으로 패혈증 진단은 교대 근무 중에 환자 차트를 수동으로 검토한 경우에만 가능합니다. 문제는 패혈증이 이런 식으로 감지될 때쯤이면 너무 늦을 수 있다는 것입니다. HCA Healthcare의 임상 서비스 사장 겸 의료 최고 의료 책임자인 Jonathan Perlin 박사는 "진단이 늦어질 때마다 사망 위험이 4~7% 증가합니다."라고 말합니다.

이 지연은 용납되지 않았습니다. 임상의, 데이터 과학자 및 기술 전문가로 구성된 팀이 뭉쳐서 패혈증 입원 환자를 보다 정확하고 신속하게 감지하는 실시간 예측 분석 시스템을 만들었습니다.

문제는 사전 패혈증 조건과 관련된 데이터를 캡처하는 것이 었습니다. 이 의료 회사의 연간 3천만 명 이상의 환자 상호 작용으로 1,800개 의료 현장에서 매년 많은 정보가 생성되었습니다. 그러나 그 중 많은 부분이 서로 다른 시스템과 애플리케이션에 분산되어 있었습니다.

대부분의 기존 데이터 인프라는 대규모 비즈니스 인텔리전스 및 보고용으로 설계되지 않았습니다. 필요한 것은 인명 구조 작업이 신속하게 수행될 수 있도록 모든 시설에서 실시간 데이터를 수집, 분석 및 공유하는 방법입니다. 이 문제를 해결하기 위해 팀은 SPOT(Sepsis Predictionand Optimization of Therapy)라는 실시간 예측 분석 시스템을 만들었습니다.

SPOT을 사용하여 임상의는 환자의 패혈증을 보다 정확하고 빠르게 감지할 수 있습니다. 플랫폼은 환자 위치, 활력 징후, 약국 및 실험실 데이터와 같은 임상 데이터를 수집 및 분석하고 조기 패혈증 치료를 시작하기 위해 실시간으로 간병인에게 신호를 보냅니다.

SPOT 도구를 사용하여 HCA Healthcare는 조기 발견을 개선할 수 있습니다. 임상의는 기존의 스크리닝 방법보다 최대 20시간 일찍 패혈증의 초기 지표를 감지하고 식별할 수 있습니다.

의료 사기의 조기 탐지에서 분석의 역할

진단 외에도 실시간 분석이 다른 의료 애플리케이션에 주목받고 있습니다. 예를 들어, 오늘날 의료 산업의 주요 문제 중 하나는 발생하는 의료 사기의 양입니다. 미국 보건복지부 감찰관에 따르면 2017년에는 허위 청구서로 13억 달러가 발생했습니다. 분석은 의료 사기를 감지하고 의학적 상태를 조기에 진단하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

의료 사기를 시도하는 환자의 통화 중에 음성 분석 기술을 사용하는 의료 콜 센터를 상상해 보십시오. 소프트웨어에 내장된 분석을 통해 환자의 어조에 있는 위험 신호를 정확히 찾아낼 수 있습니다. 그런 다음 통화를 처리하는 사람은 분석을 통해 의미하는 우려 ​​사항에 대해 경고를 받을 수 있으므로 더 깊은 수준에서 상황을 조사할 수 있습니다. 분석은 언젠가 의료 사기를 조기에 감지하는 데 핵심적인 역할을 할 수 있습니다. 즉, 약속 일정 프로세스가 시작되는 즉시 조직에 잠재적인 사기를 경고합니다.

진정한 과제:데이터 작업

모든 노력에서 주요 과제는 많은 수의 데이터 소스를 효율적으로 사용하는 방법입니다. 적합한 솔루션은 다음을 수행할 수 있습니다.

다양한 데이터 소스를 지속적으로 통합: 의료 기기는 심전도(ECG), 심박수, 혈액 산소 포화도(SpO2) 및 호흡수와 같은 생리적 흐름을 통해 생체 신호를 시각적으로 표시합니다. 전 세계의 전자 건강 기록 이니셔티브는 더 많은 의료 데이터 소스를 생성합니다. 병원 감염, 기흉, 뇌실내 출혈, 뇌실주위 백혈연화증과 같은 생명을 위협하는 상태는 다양한 데이터 소스를 융합하는 분석을 사용하여 감지할 수 있습니다.

매우 맞춤화된 치료 제공: 환자 결과를 개선하고 입원 기간을 줄이기 위해 더 일찍 징후를 감지합니다. 데이터 스트림 이벤트와 의학적 상태 간의 새로운 관계를 식별하기 위한 자동화된 임상의 주도 지식 검색.

선제적 치료 지원: 개인화된 데이터 스트림을 기반으로 각 환자에 대한 프로필을 구축하고 지속적으로 통찰력을 얻습니다.

결론

간단히 말해서, 오늘날 의료 산업의 다양한 문제를 완화하기 위한 분석의 실시간 잠재력은 엄청납니다. 의료를 차세대 환자 경험으로 발전시키기 위한 새로운 기술 개발에 있어 모든 진전이 있기 때문에 조기 의료 진단, 의료 사기 및 기타 애플리케이션을 위한 실시간 분석의 배치가 뒤따르는 것은 지극히 자연스러운 일입니다. .