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的观点
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在数字医学时代重新构想互联医疗
中方通过
洛林
Marquard
珍娜
Davlyatov
Ganisher
乔杜里
Beenish
Chirchir
莱纳斯
曼恩
德温米
医学博士,女士
1
人口卫生司
纽约大学格罗斯曼医学院
东30街227号
纽约,纽约,10016
美国
1 2122639026
devin.mann@nyulangone.org
2
https://orcid.org/0000-0002-2099-0852
劳伦斯
凯瑟琳
医学博士
1
2
https://orcid.org/0000-0001-5640-2138
人口卫生司
纽约大学格罗斯曼医学院
纽约州纽约
美国
医疗中心信息技术
NYU Langone
纽约州纽约
美国
通讯作者:Devin M Mann
devin.mann@nyulangone.org
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©Devin M Mann,凯瑟琳·劳伦斯。最初发表于JMIR mHealth和uHealth (https://mhealth.www.mybigtv.com), 15.04.2022。
2022
这是一篇开放获取的文章,根据创作共用署名许可协议(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)的条款发布,允许在任何媒介上不受限制地使用、分发和复制,前提是正确引用了首次发表在JMIR mHealth和uHealth上的原创作品。必须包括完整的书目信息,https://mhealth.www.mybigtv.com/上的原始出版物的链接,以及此版权和许可信息。
COVID-19大流行加速了远程患者监测技术的采用,为扩大远程互联护理提供了令人兴奋的机会。然而,尽管临床医生与患者及其健康数据的互动模式已经发生了变化,但我们如何提供护理的更大框架仍然由偶发性护理模式驱动,这并不能促进这一新的前沿领域。充分实现向远程监测技术增强的连续连接护理系统的转变,需要临床医生和卫生系统对护理提供技术及其相关数据量和复杂性的方法进行转变。在本文中,我们提出了一种解决方案,该解决方案组织和优化自动化技术与人类监督的交互,允许最大限度地使用数据丰富的工具,同时保留被认为是人类独有的医疗护理。我们回顾了这种远程患者监测的“增强连续连接护理”模式对临床实践的影响,并提供以人为本的设计,以鼓励围绕这些重要问题进行创新。
卫生信息技术
远程医疗
远程患者监控
移动健康
移动健康
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数字医疗
创新
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信息技术
数字医学
自动化
远程患者监控的发展:加速从偶发性护理到持续护理的转变
COVID-19大流行加速了远程患者监测(RPM)的采用,即使用非侵入式数字技术实时捕获和传输患者数据,以提供护理和疾病管理。在大流行期间,RPM技术的使用使人们能够在卫生状况空前不确定和混乱的时代实现远距离护理[
1].然而,尽管临床医生与患者及其健康数据互动的模式已经发生了变化,但医疗服务的更大框架已经改变
我们如何提供医疗服务只是增量的变化。大多数医疗保健仍然是在临床医生和患者之间的同步时刻提供的,通过离散的住院治疗、办公室访问或视频和音频电话进行调解。但健康是
不情景;它是人类生存状态的基本组成部分,有规律地、持续地经历,与传统的专业服务(如报税)相比,它更类似于公用事业(如能源、水,甚至教育)。这些相互竞争的护理愿景之间的摩擦导致了支离破碎、不一致的医疗保健提供体验;它还限制了卫生信息技术资源、创新和资本,而这些都是使数据驱动的持续护理成为可能所必需的。RPM技术有可能实现并加速从间歇性护理到持续护理的过渡。在这里,我们概述了RPM的当前状态,其在临床实践中的挑战,以及如何基于技术驱动的过渡来组织持续连接的护理模式,这些过渡不仅包括RPM,还包括更大的数字健康技术世界(例如,远程医疗、机器学习和人工智能[AI])。
RPM数据的浪潮
在远程医疗保健服务方面迅速采用新的数字医疗保健技术,已经开始消除诊所和家庭之间的障碍。从RPM设备中涌入的健康数据有可能实现一种新的医学框架——不仅是更高质量的偶发性医学,而且是一种持续连接的护理模型,反映了医疗保健和人类经验的真正交互作用。然而,尽管来自患者的更连续和更完整的数据可以促进这个新的护理世界,但将其引入医疗保健领域也引起了担忧[
2].RPM设备产生的数据比临床医生管理的数据还要多,目前的健康信息技术系统还不足以有效地使用这些数据来帮助患者[
3.].与此同时,也有人担心单纯地增加
体积关于患者的大量数据并不能转化为改善健康结果,而更多的了解
质量转速的要求是需要的[
4].最后,增加了患者和临床医生的负担
始终保持联系——无论是对他们的健康还是对他们的工作——已经引起了对医疗过度使用、倦怠和过度消费主义的担忧;就连“远程病人监护”这个词也有问题,它让人联想到侵入性的监测和控制,而不是支持性护理。
5,
6].
RPM和增强持续连接护理金字塔
为了应对这些挑战,卫生系统在临床实践中采取了几种方法来管理RPM;这些措施包括限制患者的数字访问和服务,增加新员工,或实施聊天机器人和人工智能模型等自动化工具来管理数据及其临床后果[
7,
8].数字健康供应商越来越多地提供数字和虚拟健康服务(付款人正在报销),其中包括RPM设备,提高了供应商和电子健康记录之间的互操作性(利用标准接口)[
9-
11].这些新平台能够实现更强大的急性、慢性和家庭医院管理[
12-
15].其他数字健康工具已经实现,使用人工智能来评估RPM数据输入,并帮助增强隐藏在噪声中的重要信号。例如,dreaming使用AI来筛选rpm产生的大量连续血糖监测和胰岛素泵数据,从而对胰岛素滴度提出具体建议[
16].临床工作人员越来越多地承担着管理传入的RPM数据流和支持提供者提供更持续的连接护理体验的任务。Ochsner的RPM驱动高血压计划是这种新范式在实践中的成功例子[
17,
18].最终,一种优化自动化技术与人类监督(常规和专业)交互的解决方案可能会占上风,允许最大限度地使用数据丰富的技术,同时保留被认为是“独特的”人类的医疗护理。
综上所述,RPM工具及其在医疗保健系统中的实施可以被视为医疗保健交付的新型金字塔的一个例子,“增强的连续连接医疗”(
图1).在基础上,持续连接的护理建立在始终“开启”的自动化、通常是被动的整体健康数据捕获层之上。这些不同的数据点被一个算法(或机器学习)层集成和标准化,可以“倾听”和解释数据,要么自主响应,要么减少噪音和增强信号,以产生更多可操作的见解,供人类解释。超出“数字临床医生”范围的决策将被发送到临床团队进行管理,使他们能够在其许可的范围内工作,并提供从人机接触-患者教育、共享决策和复杂医疗决策中受益最多的医疗护理部分。
随着大流行的进展和卫生保健系统的反应和发展,启用rpm的连接连续护理的好处继续显现。曾经被认为是用于农村卫生或存在资源或可及性障碍地区的利基产品的技术,已被证明可适用于各种卫生保健环境和情况,使不同人群能够管理急性和慢性疾病,并获得更好的信息、安全和便利[
19,
20.].RPM数据的共享管理,特别是在人工智能处理之后,是一种支持持续护理的更可持续的模式,并使患者与他们的医疗团队有更好的联系。
增强连续连接护理金字塔。电子健康记录:电子健康记录;利:患者报告的结果。
使用设计思维识别和克服rpm支持的持续护理的挑战
医疗保健向增强的连续连接护理模式转变的影响将对患者、提供者和护理提供系统产生重大影响。下面,我们将关键含义构建为一组设计思维所告知的“我们如何”问题,以鼓励围绕这些问题进行新的思考[
21].这些问题绝不是未来持续互联医疗所面临的全部挑战,而是旨在激励医疗保健领导者、设计师和临床医生重新想象与RPM和更广泛的数字健康技术世界相关的这些问题和其他关键问题。
我们如何使用RPM技术让患者轻松地分享他们的“日常生活数据”,而不会让他们的医疗团队不知所措?
我们应该如何改变患者和医疗团队的沟通方式,以利用持续的互联医疗?
我们应该如何改变医疗保健队伍来管理这种新型的海量日常生活数据?
这些问题承认了使用RPM和其他数字健康工具来发展医疗保健世界的潜力和挑战。这些问题的答案需要改进RPM工具的设计、可用性和互操作性,以减轻患者工作的负担,并使公平地获得和使用这种变革性技术成为可能。它还需要谨慎地平衡持续护理的好处和“过于联系”的风险。需要新的方法来帮助患者和临床医生掌握最新信息,并就其健康中的关键事件做出可操作的决定,同时保护他们自己和他们的数据。
增强持续连接护理对从业者、研究人员和政策制定者的影响
RPM的快速增长及其实现的持续连接护理范式需要新的研究和开发,以改进设备、平台、集成AI、互操作性和RPM工具的可用性。需要确定、测试和传播新的团队结构、人员和工作流程,以帮助卫生保健系统和患者充分利用这一使能技术。临床医生将需要更好的ehr集成工具、培训和基于团队的支持,通过混合临床和家庭数据收集来管理患者,并利用基于人工智能的工具来突出关键的见解和行动。为了支持这些新的工作流程,临床交付系统的领导者将需要在组织和监管方面具有灵活性,以修改卫生保健工作者的组成和工作范围;这种支持可能需要投资于新的角色,如RPM“导航员”、社区卫生工作者以及其他与患者和临床医生合作管理数据和设备的人员。政策制定者将需要建立一个监管环境和财政激励,以激励RPM创新,同时引导行业遵守共同标准和跨系统的数据自由流动。
RPM和其他数字健康技术正在引领一种新的令人兴奋的护理模式的过渡,从短暂的护理到持续的和连接的护理。然而,这一转变面临着许多挑战,我们如何应对这些挑战,不仅将决定这些工具本身的最终影响,还将决定我们使用这些技术来改善医疗保健体验和结果的能力。
缩写
人工智能
人工智能
RPM
远程患者监控
作者要感谢他们在纽约大学朗格尼HiBIRD(医疗创新桥梁研究、信息学和设计实验室)、纽约大学朗格尼健康医疗中心信息技术(MCIT)部门和MCIT未来实践的合作者。我们也要感谢Tiffany Martinez在稿件准备过程中的帮助。
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