تسليم البيانات في الوقت الحقيقي لمراقبة المرضى عن بعد
يستخدم ديفيد إيبرت، مدير الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات في جامعة أريزونا، مصطلح “الصورة الكبيرة” أيضًا لوصف ما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي والأجهزة القابلة للارتداء بالنسبة للدورة في الدقيقة. ويقول إن القوة الحقيقية تأتي من قدرات المعالجة المضمنة في الأجهزة التي يمكن ارتداؤها وزرعها اليوم.
قبل بضع سنوات، كان المريض الذي يستخدم جهاز تنظيم ضربات القلب يحتاج إلى جهاز مراقبة منزلي مصمم خصيصًا. تحتوي أجهزة تنظيم ضربات القلب الآن على مستشعرات بلوتوث تتصل بالهواتف الذكية، وتجمع البيانات وترسل إشعارات إلى فريق رعاية المريض.
يقول إيبرت: «إننا نستفيد مما يمتلكه الناس على الرقاقة». “يمكننا إجراء التعلم الآلي والتحليلات التنبؤية على الجهاز.”
هناك مفتاحان لإنجاز هذا العمل. الأول هو التركيز المستمر على أداء نماذج الذكاء الاصطناعي. سيؤدي ضغط البيانات إلى توفير عرض النطاق الترددي، كما أن القدرة على “سحب الإشارات” ستجعل مخرجات الجهاز أكثر قيمة للأطباء الذين ليس لديهم الوقت لمراجعة البيانات الأولية.
يقول إيبرت: “لا نريد أن تستهلك نماذج الذكاء الاصطناعي طاقة البطارية أو أن تستغرق الكثير من وقت المعالجة”. “لا نريد أن تكون لدينا مشكلات في النطاق الترددي تؤدي إلى توسيع الفجوة الرقمية.”
والخطوة الثانية المهمة هي دمج تدفقات البيانات والرؤى من الأجهزة ذات السجلات الصحية الإلكترونية وأنظمة التنبيه السريرية. ويشير إلى أنه بخلاف ذلك، ستحتاج العيادات إلى معدات وموارد إضافية لإعدادها.
يكتشف: فيما يلي اتجاهات التكنولوجيا القابلة للارتداء التي تشكل الرعاية الصحية.
كيفية تنفيذ RPM وتوسيع نطاقه باستخدام الذكاء الاصطناعي والأجهزة القابلة للارتداء
يقول ماهاجان إن سهولة التكامل أمر مهم. “الحلول التي تبدو فعالة ويتم تطبيقها بسلاسة قدر الإمكان لا تخلق عملاً غير ضروري للأطباء.”
قد يتطلب القيام بذلك بشكل صحيح تحسين خطوط نقل البيانات التي يمكنها التعامل مع تدفقات البيانات عالية التردد، كما يشير ماهاجان، بالإضافة إلى الأدوات التي تعمل على تطبيع البيانات أثناء تجميعها. ويقول: “تحتاج المؤسسات إلى الانتقال من الأنظمة المصممة للحلقات إلى الأنظمة المصممة للمعالجة المستمرة للبيانات”.
يقول إيبرت إن هناك مشكلة أخرى تتمثل في استخدام الأجهزة التي تطورت من واجهات برمجة التطبيقات إلى واجهات الذكاء الاصطناعي الوكيل. وبهذه الطريقة، يمكن نشر الأجهزة ومراقبتها وتحديثها باستخدام البرامج بدلاً من الأجهزة المتخصصة، مما يؤدي إلى تكاليف أولية ومهارات متخصصة تشكل عائقًا أمام التنفيذ. ويقول: “هذه ثورة للمستشفيات الريفية”.
يقول ماهاجان إن هناك عقبة شائعة أخرى تتمثل في نموذج تنبؤي لمرة واحدة أو أداة لدعم القرار السريري: “لا تريد أنظمة الرعاية الصحية استخدام 100 أداة مختلفة. إنها تبحث عن منصات أو أنظمة”.
وبطبيعة الحال، هناك أيضا مخاوف من أن تحل نماذج الذكاء الاصطناعي محل الأطباء. بالنسبة للدكتور سايرام بارثاساراثي، مدير مركز النوم وعلوم الساعة البيولوجية بجامعة أريزونا، فإن هذه ليست مشكلة.
إن مقدمي الخدمات المرخصين قليلون ومتباعدون، و”هناك الكثير من الأشخاص الذين يحتاجون إلى مساعدتنا. ولا ينبغي للناس أن يمرضوا قبل أن نقدم لهم النصائح الصحية”، ويمكن أن تضمن البيانات المستمدة من الأجهزة القابلة للارتداء والرؤى من نماذج الذكاء الاصطناعي عدم حدوث ذلك.
