원격 근무, 원격 학습, 심지어 원격 해피 아워 : 전염병으로 인해 새로운 현실에 적응하기 위해 새로운 일과 놀이 방식을 채택해야했습니다. 그래서 범 EU 연구 프로젝트 IntellIoT가 (원격) 의료 기술 전문가를 모아이 특별한 배경에 대해 (원격) 의료의 미래를 논의했습니다.

전문가의 논평은 인공 지능, 기계 학습 및 웨어러블 기술을 의료 업무의 미래에 통합 할 가능성과 잠재적 인 함정을 중심으로 전개되었습니다. 심혈관 의학, 기술 제공 업체, 선구적인 신생 기업 및 의료 연구의 대표자들은 환자 결과를 개선하고 효율성, 정확성 및 안전성을 높이고 치료 비용을 낮추기 위해 미래의 Medtech 솔루션을 구축하는 데 대한 통찰력을 공유했습니다.

"재택 의료 테스트를위한 Uber"출시부터 개인화 된 실시간 원격 치료가 치료의 표준이되는 멀지 않은 미래를 구상하는 것까지, AI의 힘을 활용하여 미래를 결정하는 방법을 알아보십시오. 약.

원격 모니터링이 직접 상담을 능가합니다.

언뜻보기에는 상식에 반하는 것처럼 보이지만 (또는 완전히 믿기지 않는) 의사는 원격 모니터링을 통한 환자 건강 대면 시험보다. 몇 시간, 며칠 또는 몇 주 동안 웨어러블 장치에서 수집 한 과거 데이터 포인트의 폭과 깊이를 현장 상담 중 몇 가지 선택 순간과 비교하기 만하면됩니다. 데이터 양 (예 : 심박수) 의사를 방문하는 동안 몇 초가 아니라 며칠 동안 정기적으로 측정하여 환자의 전반적인 심혈관 건강 상태를 훨씬 더 명확하게 보여줍니다.

Jörn Watzke는“내가 의사에게 가면 그들이 가지고있는 모든 의료 장비로 매우 상세한 분석을 할 수 있습니다. 그러나 이것은 그 순간에 원샷 측정입니다. [웨어러블]의 가장 큰 장점은 데이터를 연중 무휴로받을 수 있다는 것입니다. 역사적으로 얻을 수 있습니다. 고해상도로 얻을 수 있습니다. 실시간으로 얻을 수 있고 많은 세부 정보를 얻을 수 있으며 여러 센서를 측정 할 수도 있습니다. 이것은 엄청난 이점입니다.” Watzke는 Garmin의 글로벌 비즈니스 개발 및 영업 수석 이사로, 웨어러블 장치는 일상적인 걸음 수와 같은 익숙한 측정치부터 심박수 변동성 또는 혈중 산소 수준과 같은보다 미묘한 측정에 이르기까지 각 사용자로부터 수백만 개의 건강 데이터 포인트를 수집합니다.

끊임없이 증가하는 정밀 센서 기술로 추진되는 Garmin의 웨어러블은 가속 및 PPG (미세 혈관 혈액량 변화를 감지하기위한 광 혈량 계) 센서를 모두 사용하여 심박수와 변동성을 측정하고 산소 포화도를위한 추가 센서를 사용합니다. 웨어러블 기기에 의해 수집 된 이러한 건강 매개 변수의 조합은 이미 피로, 졸음, 스트레스와 같은 증상을 식별 할 수 있으며 다른 조건 중에서 심방 세동 또는 수면 무호흡증의 위험을 식별 할 수있는 방법을 알려줍니다. 가민의 기술은 상기 위험 평가 (재활 및 질병 예방)에 사용될 수 있지만, 이러한 웨어러블은 의료 기기가 아니라 소비재이며 직접적인 진단을 제공하거나 치료를 수행하지 않습니다.

이기는하지만 착용 할 수있는 기술 최근 몇 년 동안 진전을 이루었지만 아직 갈 길이 멀다. Watzke는 비 침습적 포도당 측정과 같은 상상의 기능을보다 안정적이고 정밀한 센서가 잠금 해제하는 것은 시간 문제라고 확신합니다.“사람들이 PPG 센서가 작동하지 않을 것이라고 말했던 때를 기억합니다. 한편 PPG 센서는 정말 신뢰할 수있는 데이터를 제공합니다… 더 높은 정확도를 보게 될 것이며 새로운 센서도 보게 될 것입니다… 그것은 흥미로운 미래가 될 것입니다.”

연구보기 : 의사는 증거를 요구합니다

그렇다면 웨어러블 기술과 그 결과 데이터 세트가 실제 의료 행위에 어떻게 통합 되었습니까? Maria Marketou는“심장 전문의로서 심혈관 의학이 많은 기계 학습 애플리케이션의 최전선에 있다고 말할 수 있습니다. 빅 데이터 정보를 통합하여 주류 임상 실습에 통합해야하므로 AI가 필요합니다.” Marketou는 그리스 Heraklion에있는 University Hospital Cardiology Clinic의 수석 컨설턴트입니다. 진단부터 수술 후 치료에 이르기까지 의사는 이미 AI를 사용하여 웨어러블 장치에서 엄청난 양의 데이터를 분석하고 이미징을 해석합니다. AI는 방사선학에서 인간의 눈에 보이지 않는 세부 사항을 더 정확하게 감지하고 분석하는 데 사용됩니다.

실무자의 관점에서 AI 통합에 대한 이론적으로 긍정적 인 의미는 상당히 분명합니다. 행정 작업의 속도를 높이면 약속 및 후속 치료를 준비하는 데 소요되는 시간이 줄어들어 환자와의 일대일 시간이 늘어납니다. 점점 더 복잡한 데이터 세트를보다 정확하게 해석하여 인적 오류를 줄일 수 있습니다. 신속하게 패턴을 식별하면 질병을 자동으로 진단 할 수 있으며, 개인화 된 실시간 데이터를 전송하는 웨어러블을 통해 환자를 원격 모니터링하면 환자가 의료 서비스에 더 쉽게 접근 할 수있을뿐만 아니라 치료 품질이 향상되고 규정 준수가 향상되며 비용이 절감됩니다.

그러나 구현에는 상당한 장애물이 있으며, 특히 의사와 환자 모두 컴퓨터와 의학을 혼합하는 데주의해야합니다. 의사는 임상 시험을 통해 효과가 입증 된 표준없이 새로운 도구를 진료에 통합하지 않습니다. 환자들은 자신의 의료 데이터를 추적하고 공유하는 것을 경계합니다. 또한 건강에 대한 결정을 내리기 위해 컴퓨터 알고리즘을 신뢰해야하는 이유는 무엇입니까? 그리고 사회는 회의적으로 자동화가 증가하고 일자리가 사라지는 것에 대한 두려움을 불러 일으키고 있다고 생각합니다.

AI는 여러 측면에서 의료 서비스를 혁신 할 수있는 힘을 가지고 있지만 너무 빨리 결론을 내리면 안되며 Marketou는 다음과 같이 경고합니다.“[의학]에는 몇 가지 한계가 있습니다. 의료 지침은 모든 임상 사례를 다룰 수는 없으며 경험의 다양성은 의사는 높고 환자의 결과는 예측할 수 없습니다… 저는 AI 네트워크가 매우 강력하다고 확신하지만 성공하려면 의료의 복잡성을 이해할만큼 강력하지 않다는 점을 명심해야합니다.” Marketou에 따르면 의사의 경험과 전문성을 보완하는 의료 솔루션을 구축하는 것이 필수적입니다.

인간을 지속적으로 유지

EU 연구 프로젝트는 의료 사용 사례에서이를 해결하는 것을 목표로합니다. 제조 및 농업 분야의 추가 작업 흐름을 통해이 프로젝트는 인간화 된 IoT 및 AI 장치 및 시스템의 개발을 촉진하여 최종 사용자의 신뢰, 적절한 보안 및 개인 정보 보호를 옹호합니다. 의료 사용 사례는 심부전 환자와 협력하여 AI, 5G 및 IoT를 적용하여 외래 환자 환경에서 만성 질환 관리를 개선합니다.

이 프로젝트는 환자의 원격 모니터링 및 재활과 환자를 돌보는 임상의를 지원하는 것 외에도 긍정적 또는 부정적 환자 결과에 대한 예측 인자를 식별합니다. 즉, 환자가 더 나은지 나쁜지 여부를 예측할 수있는 환경 변수 유형은 무엇입니까?

프로젝트가 시작된 이래로 통합 된 더 큰 주제 중 하나는 AI, IoT 및 의료를 병합 할 때 최종 사용자의 신뢰를 얻는 까다로운 주제입니다. 한편으로 프로젝트의 중심에있는 의사의 성공과 환자의 건강으로 인해 인간은 기본적으로 기술 개발 루프에 머물러 있습니다. 반면에 기술의 복잡성을 감안할 때 어떻게 환자의 신뢰와 의사의 동의를 얻을 수 있습니까? 의사와 환자 모두의 기꺼이 입양에 대한 위험이 높습니다. 심장 마비의 경우, 생사 사이에 있습니다. 그리고 새로운 기술을 채택하는 경우, 건강 결과 및 데이터 개인 정보 보호 측면에서 치유 능력이있는 도구와 상처를 입힐 수있는 도구 사이에 있습니다.

상호 운용성 해결

데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제는 AI 및 IoT 건강 기술 솔루션 개발에서 가장 먼저 떠오르는 문제이지만 다른 데이터 문제도 있습니다. "모든 AI 시스템은 데이터의 양과 품질만큼 우수합니다."라고 Heraklion에있는 그녀의 사무실에서 근무하는 Marketou는 말합니다. 사람들이 자신의 건강을 더 잘 이해하고 돌볼 수 있도록 AI를 활용하는 비엔나에 기반을 둔 의료 기술 스타트 업인 Medicus AI의 글로벌 비즈니스 개발 책임자 인 Fadi Haddad는 이러한 감정을 반영했습니다. “이것은 현재 의료 분야에서 가장 큰 문제 중 하나입니다. 의료 데이터가 한곳에서 조화되거나 구조화되지 않는다는 것입니다. 데이터 구조, 이름, 단위, 범위가 다르며 경우에 따라 파일 유형도 다릅니다.” Medicus는 자체 AI 기반을 개발했습니다. 상호 운용성 자연어 처리, 광학 문자 인식 및 기계 학습을 활용하여 서로 다른 정보 시스템을 병합하는 엔진입니다.

결과? 의사의 추가 지원으로 Medicus는이 깨끗한 데이터를 사용하여 의료 추론 엔진을 구축하여 다양한 데이터 포인트를 해석하여 최종 사용자에게 개인화 된 정보를 제공합니다. 이 회사는 사람들이 최적의 건강 결과를 얻을 수 있도록 지원하는 제품을 개발하기 위해 노력하고 있으며 원격 의료 진료의 격차를 해소하여 완전하고 포괄적 인 원격 치료를 제공하는 임무를 수행하고 있습니다. 예를 들어, Medicus는 홍콩의 임산부를 지원하는 프로젝트를 시범 운영했으며 최근에 출범 한 방문 정맥 절개술 테스트 시범 프로그램을 통해 원격 환자가 집에서 편안하게 테스트 샘플을 수집 할 수 있도록 예약 할 수 있습니다. “Uber 주문 경험처럼 작동합니다. phlebotomist가 당신에게 올 때와 결과가 언제 준비되었는지 추적 할 수 있습니다.”라고 Haddad는 설명합니다. Medicus 앱으로 전송 된 결과는 환자를 위해 설명되고 해석됩니다.

의학의 미래 : 조기 발견, 예방 및 개인화

그렇다면 우리 모두 집에서 정맥 절개 검사에 얼마나 빨리 등록하게 될까요? 지금으로부터 그리 멀지 않은 것 같습니다. COVID-19 전염병은 원격 의료 도입을 가속화하여 대중이 원격 진료를 받아 들일 수있는 기회를 제공했습니다.“이제 사람들이 전염병 기간 동안 환자에게 서비스를 제공하도록 강요 받았기 때문에 이제 원격 의료에 대한 엄청난 추진을보고 있습니다. Garmin에서. "약간 예약 된 의사들은 이제 [원격 진료]에 훨씬 더 개방적입니다."

그러나 의료의 혁명은 새로운 상담 및 테스트 모드에서 멈추지 않습니다. 환자의 의료 데이터를 수집하고 평가하는 능력이 향상됨에 따라 의사와 보험사 (및 환자 자신)는 질병의 조기 발견을위한 새로운 추진을 예상 할 수 있습니다. 예방 조치 및 치료 개인화 : 웨어러블 기기에서 수집 한 데이터, 병력 및 임상 연구 데이터를 상호 참조하여 의료 제공자가 당뇨병 전증 또는 우울증의 시작을 포착하여 조기에 박차를 가할 수있는 미래를 상상해보십시오. 개입. 또 다른 반전으로, 심혈관, 폐 및 / 또는 내분비 등 다양한 시스템을 측정하고 병합하는 이러한 다양한 데이터는 질병에 대한보다 전체적인 시각을 제공하고 인체의 다양한 부분 간의 상호 관계를 더 잘 이해할 수 있습니다.

관여

MedTech의 미래는 밝습니다. 빅 데이터, AI, 센서 기술 및 웨어러블을 활용하여 환자 결과를 개선하고 의료 전문가를 지원할 수있는 스릴 넘치는 기회가 있습니다.

코인 스마트. 유로파 최고의 비트 코인-보르 스
출처 : https://www.iotforall.com/the-doctor-will-see-you-now-standard-of-care-for-patients