CIは新しいヘルスケア診断機能を可能にします

継続的インテリジェンス（CI）は、医療への革新的なアプローチを可能にし、臨床医に迅速でより正確な診断機能を提供します。

医療機関は、患者の状態を評価し、治療計画を処方するための豊富なデータに恵まれています。ますます、より速く、より正確な診断を行う能力には、ストリーミングデータのリアルタイム分析から得られる継続的なインテリジェンス（CI）が必要です。

2つの要因がこの変化を推進しています。まず、患者の期待が変化しています。ケアの質はますます重要になっています。入院患者は、ヘルスケアのためにどのように、誰と関わるかを選択する権利を行使し始めます。彼らはデータとプロセスの透明性を要求します。その結果、医療機関は、患者にとって意味のある方法で質の高い結果を達成する方法に焦点を当てる必要があります。

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同時に、新しいデータソースが利用できるようになったおかげで、ヘルスケアは大きな変化を遂げています。具体的には、モノのインターネット（IoT）ウェアラブルと接続された医療機器の台頭があります。 Ashealthcare組織は、より多くの接続されたデバイス、電子健康記録（EHR）、および患者との仮想訪問を使用し、ますます多くのデータが流入しています。

ただし、そのデータは通常、サイロ化されたままであり、将来使用するためにレビューおよびファイリングされるまで、患者のケアを改善しません。進歩を遂げるには、さまざまなデータソースを簡単に利用し、そのデータにリアルタイム分析をその場で適用できるソリューションが必要です。

診断のためのリアルタイムデータ

データの障害を克服するソリューションは、新しい機会を開きます。たとえば、ストリーミングデータを使用すると、さまざまな健康状態の早期診断に役立ちます。一例は、病状を診断するための音声通信の適用です。

次のシナリオを考えてみましょう。最近、記憶喪失の問題が発生しているため、女性が母親の健康について心配しているとのことです。母親はクリニックの看護師トリアージラインに電話をかけ、そこで看護師は診断のための情報を収集するために5つの質問をします。感情分析は、看護師との音声コミュニケーションで実行されます。その分析から得られた情報は、母親のウェアラブルデバイス（看護師がリアルタイムで表示できる）から取得した健康データと組み合わされます。次に、看護師はその情報を使用して、アルツハイマー病が高い確率であると判断します。その結果、この相互作用は、娘が母親の健康管理の次のステップを決定するのに役立ちます。

現在、多数の接続デバイスが利用可能であり、診断（診断の確率を決定する）に使用される音声通信のような単純なものが、究極の医療ボットです。

特定の病状の早期診断のために音声通信で分析を使用することは、今日の現実に近いものです。たとえば、Apple Watchには心電図（EKG）機能が搭載されており、診断されていない状態をユーザーに警告するのに役立つ心拍に関する情報をユーザーに提供します。 Apple Watchなどのウェアラブルによって提供されるリアルタイムデータは、特定の健康状態を診断し、データが何かが間違っていることを示したときにプロバイダーに相談するように患者に警告する最初のステップとして役立ちます。

リアルタイムアナリティクスとAIの組み合わせ

リアルタイム分析を使用して状態を診断することは、治療を新しいレベルに押し上げています。さらに高度なのは、予測分析と人工知能（AI）を使用して、病気や状態の発生を防ぐアプリケーションです。

この予防技術の適用の一例は、敗血症による死亡の脅威を減らすためにHCAHealthcareによって行われている作業です。

敗血症は、体に大混乱をもたらす可能性のある容赦のない状態です。人々が他の状態を治療するためにすでに病院に入院した後、それはしばしば夜の泥棒のように忍び寄ります。それは、感染と戦うために体が血流に送り出している非常に生化学物質の不均衡によって引き起こされる、感染と戦う体として噴火します。敗血症が敗血症性ショックに進行すると、臓器が損傷し、血圧が低下します。これは致命的な状況になる可能性があります。敗血症は、米国だけで年間27万人の死亡の原因となっています。

通常、敗血症の診断は、シフト変更中の患者チャートの手動レビューに基づいてのみ可能です。問題は、敗血症がこのように検出されるまでに、手遅れになる可能性があることです。 「診断が1時間遅れると、死亡のリスクが4〜7％増加します」と、HCAヘルスケアの臨床サービス担当社長兼ヘルスケア担当チーフメディカルオフィサーであるジョナサンパーリン博士は述べています。

この遅延は受け入れられませんでした。臨床医、データサイエンティスト、テクノロジープロフェッショナルのチームが結束して、敗血症の入院患者をより正確かつ迅速に検出するためのリアルタイム予測分析システムを作成しました。

課題は、敗血症前の状態に関連するデータを収集することでした。ヘルスケア企業が1,800のケアサイトで毎年3,000万件を超える患者とのやり取りによって生成されたものはたくさんありましたが、その多くは異種のシステムやアプリケーションにまたがってサイロ化されていました。

ほとんどの既存のデータインフラストラクチャは、大規模なビジネスインテリジェンスとレポート用に設計されていません。必要なのは、すべての施設からリアルタイムデータを収集、分析、共有して、命を救う行動を迅速に実行できるようにする方法です。この課題に対処するために、チームはSPOT（Sepsis Prediction and Optimization of Therapy）と呼ばれるリアルタイムの予測分析システムを作成しました。

SPOTを使用すると、臨床医は患者の敗血症をより正確かつ迅速に検出できます。このプラットフォームは、患者の位置、重要な兆候、薬局、検査データなどの臨床データを収集して分析し、早期の敗血症治療を開始するように介護者にリアルタイムで信号を送ります。

SPOTツールを使用すると、HCAヘルスケアは早期発見を改善することができます。臨床医は、従来のスクリーニング方法よりも最大20時間早く、敗血症の初期指標を検出および特定できます。

医療詐欺の早期発見における分析者の役割

診断を超えて、リアルタイム分析は他のヘルスケアアプリケーションに注目されています。たとえば、今日の医療業界における主要な問題の1つは、発生する医療詐欺の量です。米国保健社会福祉省の検査官室によると、2017年には13億ドルの虚偽の請求がありました。分析は、医療詐欺を検出するだけでなく、病状の早期診断を支援する上で重要な役割を果たすことができます。

医療詐欺を試みている患者からの通話中に音声分析テクノロジーを使用する医療コールセンターを想像してみてください。ソフトウェアに組み込まれた分析により、患者の声のトーンの危険信号を特定することができます。次に、電話を処理する人は、分析を通じて示された懸念について警告を受けることができ、より深いレベルで状況を調査することができます。アナリティクスは、いつの日か医療詐欺の早期発見に重要な役割を果たす可能性があります。つまり、予約のスケジューリングプロセスとして、潜在的な詐欺について組織に警告します。

本当の課題：データの操作

すべての取り組みにおいて、主な課題は、多数のデータソースを効率的に使用する方法です。適切なソリューションは次のことができるようになります：

さまざまなデータソースを継続的に融合する： 医療機器は、心電図（ECG）、心拍数、血中酸素飽和度（SpO2）、呼吸数などの生理学的ストリームを通じてバイタルサインを視覚的に表示します。世界中の電子健康記録イニシアチブは、より多くの医療データのソースを作成します。鼻腔感染症、気胸、脳室内出血、脳室周囲白質軟化症などの生命を脅かす状態は、さまざまなデータソースを融合する分析を使用して検出できます。

高度にパーソナライズされたケアを提供する： 兆候を早期に検出して、患者の転帰を改善し、滞在期間を短縮します。データストリームイベントと病状の間の新しい関係を特定するためのAutomatedor臨床医主導の知識発見。

予防的治療をサポートする： パーソナライズされたデータストリームに基づいて各患者のプロファイルを作成し、継続的に洞察を受け取ります

結論

簡単に言えば、今日の医療業界におけるさまざまな課題を軽減するための分析のリアルタイムの可能性は計り知れません。ヘルスケアを次世代の患者体験に駆り立てるための新技術の創出においてなされたすべての進歩により、早期の医療診断、医療詐欺、およびその他のアプリケーションのためのリアルタイム分析の展開が続くのは当然のことです。 。