- 

Živimo v času, ko je zdravstvena stroka pred težjimi preizkušnjami kot kadar koli prej. V ospredju prizadevanj je reševanje življenj, k temu pa neizogibno spada učinkovita ocena zdravstvenega stanja. Digitalna tehnologija ključno pripomore k lažjemu delu v medicini, kot najpomembnejša digitalna inovacija na področju diagnostike pa se zanesljivo uveljavlja napovedno ocenjevanje stanja pacientov.

Napovedna ocena pacientovega stanja je posebna vrsta diagnostične ocene, ki jo razvijamo v podjetju MESI, d. o. o. Temeljila bo na diagnostičnih meritvah, pridobljenih z našim sistemom MESI mTABLET. Naš cilj je, da bi v nekaj letih ustvarili dovolj velik nabor diagnostičnih podatkov, s pomočjo katerih bi lahko primerjali diagnostične meritve določenega pacienta, in sicer ne le z meritvami iz njegove osebne zdravstvene anamneze, ampak tudi z anonimiziranimi rezultati diagnostičnih meritev drugih pacientov (seveda ob upoštevanju veljavne zakonodaje o varstvu podatkov).

S pomočjo orodij, kot je umetna inteligenca, si želimo izdelati napovedi o razvoju različnih zdravstvenih stanj. Na ta način želimo zdravstvenemu osebju ponuditi še en pripomoček, ki bi jim lahko pomagal prihraniti dragocen čas in bi ob pravočasnem posredovanju ne nazadnje rešil več življenj. 

V tem blogu boste izvedeli več o naslednjih področjih:

  • Kaj je napovedna ocena pacientovega stanja?
  • Čemu je namenjena napovedna ocena pacientovega stanja?
  • Kaj zajema napovedna ocena pacientovega stanja?
  • Kako bo napovedna ocena pacientovega stanja pomagala zdravstveni stroki?
  • Kako lahko napovedna ocena pacientovega stanja spremeni odnos pacientov?

Kaj je napovedna ocena pacientovega stanja?

Medicina kot veda ima za seboj osupljiv napredek. Dandanes lahko zdravniki ugotovijo pacientovo stanje (kaj se je zgodilo), odkrijejo pa tudi vzrok (zakaj se je zgodilo). To izjemno prednost je prinesla doba diagnostične medicine. Pojav digitalizacije in umetne inteligence pa je odprl še eno pomembno poglavje v medicini – prediktivno analitiko.

Pri napovedni oceni zdravstvenega stanja se vsaka diagnostična meritev shrani v digitalni sistem, od koder je zlahka dostopna in omogoča preprosto primerjanje z drugimi meritvami. (Pri tem je seveda treba zagotoviti popolno varstvo podatkov v skladu z zakonodajo.) Ob zadostni količini podatkov se diagnostični rezultati posameznika sestavijo v širšo sliko. Končni cilj je predvideti razvoj določenih zdravstvenih težav in/ali jih odkriti čim bolj zgodaj. 

Čemu je namenjena napovedna ocena pacientovega stanja?

Umetna inteligenca in strojno učenje se že nekaj časa uporabljata na številnih področjih medicine. Njuna uporaba je sicer še v povojih, a področje veliko obeta.

Izzivi, kot je covid-19, so razkrili težave diagnostične medicine: diagnostična medicinska ocena se namreč izvaja z različnimi, popolnoma ločenimi instrumenti, ki zagotovijo ločene rezultate merjenja, ti pa se ne shranijo v kartoteki pacienta. Običajna praksa je, da se enak postopek ponovi ob ločenih obiskih zdravnika, pri ločenih specialistih, v ločenih formatih in na ločenih lokacijah.

Iz naštetih razlogov traja nekaj časa, da se sestavi celovita diagnostična slika, pri čemer lahko mnoga stanja, nekatera celo usodna, ostanejo nediagnosticirana. Digitalizacija zdravstvenega sistema, vključno z diagnostiko, je torej odgovor na številne od teh težav. Učinkovite celovite digitalne rešitve pa so že na voljo.

Ena je denimo tablica MESI mTABLET, ki zagotavlja vse potrebne diagnostične meritve na enem mestu, omogoča samodejno shranjevanje rezultatov anamneze, takojšnje posvetovanje in s pomočjo pametnih aplikacij pomaga pri sprejemanju nadaljnjih odločitev.

Velik obseg podatkov, zbranih na podlagi meritev pacientov, pa bo omogočil tudi strojno učenje in s tem algoritmom umetne inteligence, da podajo napovedno oceno zdravstvenega stanja. V tem smislu bi lahko MESI mTABLET postal platforma za napovedno oceno zdravstvenega stanja ter s tem tudi izjemno dragocen pripomoček za uporabnike.

Kaj zajema napovedna ocena pacientovega stanja?

Napovedna ocena zdravstvenega stanja pacienta obsega dve vrsti analize. Pri prvi se upošteva diahroni dejavnik – individualna diagnostična zgodovina posameznega pacienta. Pri drugi pa se sistem MESI uči iz sinhronih ugotovitev, pridobljenih s primerjavo anonimiziranih podatkov, na primer med pacienti iste starosti, istega spola in z enakim zdravstvenim stanjem.

S tem želimo ustvariti podlago za predvidevanje določenih rezultatov, kar bi nam pomagalo pri zgodnjem odkrivanju zdravstvenih stanj, napovedovanju prihodnjih rezultatov na podlagi posameznikove zgodovine in priporočanju ukrepov za zdravstvene delavce.

Kako bo napovedna ocena pacientovega stanja pomagala zdravstveni stroki?

Kaj si vsi pacienti želijo od zdravnika? Pravzaprav si vsi želijo enako. Želijo izvedeti, kaj jih pesti in kakšna je njihova prognoza. To je seveda težka naloga – zdravnik namreč nima kristalne krogle, s katero bi videl v prihodnost.

Resničnost je taka, da podajanje odgovorov ni preprosto in zahteva čas. Temeljiti mora na znanstvenih dejstvih, pridobljenih z diagnostičnimi testi, zdravniških pregledih in posvetih s specialisti. MESI ponuja rešitev, ki pacientom omogoča krajšo pot do odgovorov. Morda ni ravno »kristalna krogla«, je pa MESI mTABLET izjemno koristen pripomoček, ki pospeši postopek napovedovanja zdravstvenega stanja pacientov.

MESI mTaBLET zagotavlja hitrejše in učinkovitejše zdravstvene ocene, ki jih je mogoče redno nadgrajevati z dodatnimi moduli in aplikacijami. MESI mTABLET se uči iz vedno več ustvarjenih podatkov in z vsako novo izdajo programske opreme postaja pametnejši. Končni cilj je ustvariti platformo za napovedno oceno zdravstvenega stanja.

Kako lahko napovedna ocena pacientovega stanja spremeni odnos pacienta?

MESI mTABLET je sistem modularnih rešitev, ki omogoča izvajanje klasičnih specialističnih diagnostičnih postopkov, kot so ABI, TBI in EKG, pri splošnem zdravniku. Omogoča zgodnje diagnosticiranje in celovito nadaljnje spremljanje bolnika. Umetna inteligenca nam bo v pomoč tudi pri napovedovanju nadaljnjega zdravljenja bolnika.

Na podlagi tovrstnih izčrpnih informacij lahko tudi bolniki veliko laže ozavestijo, kako pomembne so njihove pretekle, sedanje in prihodnje odločitve. Natančno lahko spremljajo postopno pešanje zdravja zaradi stresa v službi ali pa izboljšanje zdravja po tem, ko so prenehali kaditi ali se začeli redno rekreirati. Obetamo si, da bomo s tem spremenili tudi njihov pogled na vlogo zdravstvenih delavcev. Da ne gre le za ljudi, ki so tam, da jim pomagajo pri trenutni zdravstveni težavi, ampak da gre za ljudi, ki jih tudi spremljajo in poskušajo dolgoročno vplivati ​​na njihovo zdravje in dobro počutje.

Pred našimi očmi se poraja doba napovedne medicine. Ne zamudimo priložnosti, ki jih ponuja. S trendi in vzorci, ki jih lahko odkrijemo z uporabo umetne inteligence v medicini, smo na dobri poti, da izboljšamo zdravljenje in oskrbo bolnikov ter rešimo več življenj.