Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej: wyzwania i rozwiązania

Starzejemy się. W nadchodzących dziesięcioleciach starzejąca się populacja wyżu demograficznego w połączeniu ze spadkiem wskaźnika urodzeń i rosnącą oczekiwaną długością życia zwiększy zarówno liczbę, jak i odsetek osób w wieku powyżej 65 lat. 

Gdzie ludzie będą mieszkać? W jaki sposób otrzymają wsparcie w sytuacji, w której potrzeby opiekuńcze rosną z czasem? I jak możemy to zapewnić, jednocześnie umożliwiając im zachowanie niezależności? 

90% osób starszych chce pozostać we własnych domach i społecznościach. Nowe technologie opieki zdrowotnej sprawiają, że jest to coraz bardziej realna opcja. 

W tym artykule przyjrzymy się niektórym przeszkodom stojącym na drodze do pomyślnego starzenia się i zaproponujemy, jak można je pokonać.

Zbieżne trendy wywołują pilną potrzebę innowacji

Miniony rok ujawnił słabe strony globalnego systemu opieki zdrowotnej. Podczas COVID-19 nie było wystarczającej liczby personelu, aby poradzić sobie z dużym napływem nowych pacjentów. Chociaż mamy nadzieję, że najgorszy etap pandemii jest już za nami, dało nam to wgląd w funkcjonowanie systemu opieki zdrowotnej pod zwiększonym obciążeniem, które nadejdzie.

Światowa Organizacja Zdrowia szacuje niedobór kadr w opiece zdrowotnej na poziomie 18 milionów pracowników do 2030 roku. Z dziesięcioma tysiącami osób kończącymi 65 lat każdego dnia w samych Stanach Zjednoczonych, sytuacja będzie się tylko pogarszać. Ponadto, jednocześnie ze wzrostem potrzeb w zakresie opieki rosną również koszty z tym związane.

Krótko mówiąc, to czas na dobre rozwiązania oparte na technologii.

Projektowanie z myślą o starzeniu się 

W firmie Star opracowaliśmy rozwiązanie mające na celu poprawę życia starszych pacjentów przy jednoczesnym zmniejszeniu obciążenia służby zdrowia.

Zespół miał jeden cel: zaprojektować coś intuicyjnego i łatwego w użyciu dla obu grup.

Z reguły gdy projektuje się produkt dla osób starszych, przygotowuje się dedykowane projekty interfejsu z większymi przyciskami i prostszymi ekranami. Można również wykorzystać technologię głosową i inne narzędzia ułatwiające dostęp. W tym przypadku projektanci zastanowili się, co by było, gdyby technologia była dla nich niewidoczna i w sposób bezinwazyjny wkomponowała by się w ich życie?
 

W naszym rozwiązaniu nie ma aplikacji i systemów, których obsługi musieliby się nauczyć. Zamiast tego, stworzyliśmy platformę bazującą na  sztucznej inteligencji, która monitoruje różnego rodzaju czujniki. Umożliwia to opiekunom śledzenie danych dotyczących zdrowia użytkowników i porównywanie ich ze wskaźnikami zdefiniowanymi przez ekspertów w dziedzinie zdrowia geriatrycznego w celu ułatwienia wdrożenia pomocy diagnostycznej. 

Czujniki zainstalowane są w takich urządzeniach jak inteligentna odzież i zegarki czy systemy do zdalnego monitorowania domu. Wszystkie te urządzenia wysyłają dane do jednej centrali znajdującej się w miejscu zamieszkania pacjenta. Algorytm interpretuje wszystkie dane wejściowe i przedstawia kluczowe informacje dostawcom. 

Rezultatem jest rozwiązanie dla opiekunów, które pomaga im śledzić pacjentów i wiedzieć, kiedy konieczne jest zwiększenie ich opieki. Może to być wysłanie lekarza, pielęgniarki lub innego pracownika służby zdrowia do ich domu, a w razie potrzeby wezwanie służb ratunkowych.

Zespół Star wdrożył algorytm do analizy tych danych, aby pomóc opiekunom w sformułowaniu niezbędnych zaleceń zdrowotnych w oparciu o następujące cele: 

• 30% redukcja wskaźników przyjęć do szpitala dla starszych pacjentów 
• 30% skrócenie czasu pobytu w szpitalu lub na ostrym dyżurze 
• 30% redukcja utraty autonomii po hospitalizacji
• 20% redukcja powiązanych wyzwań społecznych, takich jak zwiększona izolacja.

Działające na rynku od nieco ponad roku urządzenie pomogło obniżyć liczbę hospitalizacji o 80% i ma 97% wskaźnik zadowolenia pacjentów.

Uproszczenie życia dostawców

Nasza platforma IoMT (ang. internet of medical things) została zaprojektowana w celu zmniejszenia obciążenia świadczeniodawców opieki zdrowotnej. Głównym celem usługi jest zapewnienie, że będzie ona pasowała do organizacji pracy pracowników służb zdrowia.

Rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji łączy różne przepływy danych w jedną wspólną strukturę, którą można ponownie wykorzystać do różnych celów. Stworzona architektura tłumaczy wszystkie formaty danych wejściowych z czujników na jedną, spójną bazę danych.

Pomysł polega na stworzeniu nieskończenie rozszerzalnej struktury z możliwością dodawania nowych technologii w miarę ich pojawiania się.

Wyzwanie techniczne związane z tworzeniem platformy IoMT 

W trakcie projektowania rozwiązania zespół projektowy napotkał na następujące wyzwania:

• zintegrowanie backendu rozwiązania w bezpieczny i bezproblemowy sposób;
• lokalne przepisy uniemożliwiły korzystanie ze znanych rozwiązań chmurowych takich jak AWS (Amazon Web Services) do przechowywania danych pacjentów;
• rozwiązanie wymagało ścisłej kontroli dostępu w bardzo dynamicznym środowisku.

Aby pokonać te przeszkody, zostało zastosowane następujące podejście: 

• wykorzystaliśmy system zarządzania jakością, aby zapewnić kompletną dokumentację i pełną zgodność z normami;
• zaadoptowaliśmy hybrydowe rozwiązanie chmurowe i architekturę opartą na kontenerach, która umożliwia pakowanie oprogramowania i jego zależności w odseparowane jednostki;
• opracowaliśmy mechanizmy kontroli dostępu, aby zapewnić, że lekarze, dyspozytorzy i administratorzy mogą wykonywać swoje obowiązki bez ujawniania wrażliwych informacji o stanie zdrowia pacjentów.

Ostatecznie pełny zespół projektowy opracował oprogramowanie będące urządzeniem medycznym klasy III, wykorzystujące sztuczną inteligencję i pozwalające na zrealizowanie celów projektu. Rezultatem jest platforma telemonitoringu, która integruje dane IoT oraz wyzwala alarmy dla opiekunów, na podstawie historii pacjenta i jego aktualnego stanu zdrowia.

W przyszłości Star planuje wykorzystać sztuczną inteligencję do konfigurowania najlepszych planów leczenia dla pacjentów, jednocześnie umożliwiając dostawcom analizowanie ogromnych ilości danych klinicznych w celu uzyskania głębokiego wglądu w zdrowie pacjentów. Będzie to okazja do obniżenia kosztów opieki, maksymalizacji efektywności wykorzystania zasobów i lepszego zarządzania zdrowiem populacji.