5 прогнози за това как технологиите ще трансформират здравеопазването през 2022 г. ... и след това - MedCity News

Голямата оставка от 2021 г., която доведе до напускане на работа на милиони американци, – не е изненадващо – удари силно здравната индустрия.

Много оставки във всички индустрии са подтикнати от емоционално разтърсваща и безпрецедентна пандемия, която настъпва вече трета година, което кара много работници да преразгледат траекторията на своя живот и кариера. Жертвата е особено трудна за здравните работници на първа линия в грижите за Covid-19, много от които разбираемо са изгорени. Според Бюрото по трудова статистика цели 534 000 здравни работници в САЩ са напуснали доброволно работата си само през август.

Тъй като търсенето на здравни работници се очаква да продължи да се увеличава през следващите години, загубата на работници – особено сред тези, които решат да напуснат изцяло индустрията – представлява сериозна заплаха за болниците и другите медицински заведения, които вече са претоварени от пациенти.

Няма лесни отговори на трудовата криза в здравеопазването. Но има ресурси, на които медицинските институции и техните екипи могат да разчитат, за да облекчат част от тежестта на преуморените, стресирани лекари, медицински сестри и персонал – и много от тях идват под формата на технологичен напредък, който може да промени начина, по който предлагаме грижи в години напред.

Много от тях идват в сила точно сега. Ето пет прогнози за напредъка в здравеопазването, който ще видим още повече през 2022 г.

Прогноза: На път са още иновации за премахване на прегарянето. Прегарянето отдавна е сериозен проблем сред здравните работници, но Covid-19 със сигурност го влоши. Всъщност 79% от рентгенолозите, невролозите, кардиолозите и лекарите в интензивни грижи, които казват, че се чувстват изтощени днес, всъщност са се чувствали по подобен начин преди пандемията. И ключова причина за този стрес и умора е изобилието от административни задължения и „потопа от данни“, необходими за проследяване и проследяване на пациенти – дългогодишен проблем, изострен от приливната вълна от пациенти, страдащи от Covid-19.

За щастие, подобренията в технологиите намаляват тази тежест. Използвайки нови и подобрени алгоритми, които бързо и ефикасно оценяват масиви от данни за пациенти, като същевременно премахват определени повтарящи се задачи, клиницистите са в състояние да разкрият информацията и прозренията, необходими за ефективно лечение на пациентите си. Независимо дали става дума за устройство, отдел или работен процес за цялото предприятие, ние работим върху използването на данни, анализи и AI, за да предоставим първо прозрения и след това да използваме тези прозрения за автоматизиране на повтарящи се задачи и подобряване на ефективността на работния процес. Вярваме, че е възможно да видим 30% подобрение на ефективността чрез такива технологии и софтуер. Потокът на пациентите може да се управлява по-добре от доставчиците, дори в свръхнатоварените спешни отделения, и това дава на клиницистите повече време да вършат работата, за която са били обучени.

Прогноза: Клиницистите ще решат кои AI инструменти са подходящи за тях. Надграждайки предишната точка, напредъкът в анализа на данни и изкуствения интелект дава достъп на клиницистите и обслужващия персонал към многобройни нови инструменти, за да направят задачите си по-лесни за изпълнение. Но наистина ли вършат работата?

Както при всеки нов напредък, кривата на обучение понякога може да бъде стръмна. Всъщност, скорошен доклад разкри, че малко по-малко от половината инструменти на AI, изучавани от рентгенолозите, които биха могли пряко да допринесат за грижата за пациентите, всъщност са довели до увеличаване на броя на прегледите, които рентгенологът извършва за даден период от време. Повечето от останалите не променят този брой (или следователно ефективността на рентгенолозите), но все пак могат пряко да допринесат за грижата за пациентите.

Клиницистите са нетърпеливи за инструменти, които безпроблемно се интегрират в техните съществуващи работни потоци, ограничават времето на екрана и усилията, необходими за въвеждане на данни. Моята прогноза е, че те ще възприемат тези AI ресурси, които работят грандиозно – като технология за дълбоко обучение за реконструкция на изображения, вградена в MR устройство, което осигурява висококачествена разделителна способност и по-кратки времена за сканиране – и ще игнорират тези, които не го правят. Печелившите AI технологии ще се появят през 22 г. и техният ефект ще бъде драматичен. Когато става въпрос за използване на AI за подобряване на работните потоци извън устройствата, оперативни или клинични, тези AI модели, които вземат предвид мултимодални набори от данни (здравна информация за населението, социални детерминанти на здравето, генетична информация, икономическо състояние, мултимодални клинични данни и т.н.) обикновено са по-точни и прецизни в сравнение с тези модели, които са изградени върху еднофакторни данни (единична модална информация).

Прогноза: Високотехнологичните решения ще премахнат много неравенства в здравеопазването. Дългогодишен проблем в САЩ е неравенството в здравеопазването, тъй като много хора от групи в неравностойно положение или исторически потиснати често са с по-голям риск от лоши здравословни резултати. А пандемията само влоши проблема.

От началото си, например, цветнокожите, американските индианци и местните жители на Аляска имат най-високи нива на хоспитализация за Covid-19. Освен това страховете от заразяване с вируса и загубата на здравно осигуряване доведоха до значителен спад в броя на редовните прегледи за рак и други заболявания. Следователно се очаква, че тези закъснения или пропуснати срещи за скрининг са имали отрицателно въздействие върху ранното откриване и диагностика, водещо до увеличаване на смъртните случаи или тежки заболявания.

Но технологията отново идва на помощ, с напредък, който обещава да осигури равнопоставеност в здравеопазването за почти всички чрез създаване на нови пътища за грижа. Telehealth избухна през 2020 г. поради необходимост, но се превръща в предпочитан метод за доставка за милиони. Устройствата за дистанционно наблюдение могат да осигурят възможност за проверка на пациенти в селските райони или които имат затруднения с намирането на транспорт, за да стигнат до лекаря. Освен това използването на прогнозни анализи помага за идентифицирането на рискови пациенти, преди да се разболеят, така че да могат да се предприемат превантивни стъпки.

Прогноза: Прецизната медицина драстично ще подобри медицинските резултати. Индустрията е постигнала огромен напредък с технологии, които помагат за диагностициране и предотвратяване на заболявания. През 2022 г. геномиката – изследването на гените или ДНК на човек – ще излезе на централно място, тъй като ще видим наличието на инструменти и техники за лечение на болести и разстройства въз основа на генетичния пръстов отпечатък на всеки човек, околната среда и начина на живот.

По този начин ние ще заменим универсалния подход към медицината с прецизни решения за лечение, които обновяват наследените модели за предоставяне на грижи по начини, които значително ще подобрят резултатите за пациентите.

Второ, използването на мултимодални данни, включително генетична информация, изображения, дигитална патология и друга мултимодална информация ще даде възможност за прецизно откриване на болестното състояние на ранен етап и прогресията, като по този начин прави терапиите много по-ефективни, като същевременно време, намалявайки разходите. Едно от предизвикателствата при извършването на диагностика нагоре по веригата, особено в САЩ, са настоящите модели на възстановяване. Необходимостта и ефективността на диагностиката и терапиите нагоре по веригата ще ускорят парадигмата на основаната на стойността грижа през 2022 г.

Докато доставчиците на здравни услуги са изправени пред огромно бреме, със или без пандемията, надеждата и помощта са на хоризонта. Тъй като технологиите за здравеопазване продължават да се подобряват, това също ще се подобри с умственото, физическото и емоционалното състояние на милионите хора, които посвещават живота си на грижа за другите.

Снимка: Nuthawut Somsuk, Getty Images