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Jeringas precargadas inteligentes
Descubrir patrones y tendencias en los datos médicos será fundamental para resolver los problemas más acuciantes de la atención sanitaria en materia de atención predictiva y preventiva. En 1854, el Dr. John Snow trazó un mapa de cientos de hogares en Londres para determinar que el brote de cólera se originó en una sola bomba de agua. El trabajo del Dr. Snow fue el nacimiento del análisis de datos médicos moderno.
Combinar esos análisis con inteligencia artificial, dispositivos médicos portátiles, computación en la nube y datos de pacientes agregados e integrados pronto le brindará conocimiento en tiempo real para mejorar la atención al paciente y los resultados a nivel individual y macro de la sociedad.
Inteligencia Artificial: la nueva asistente del médico
Los médicos del Sistema de Salud de la Universidad de Miami están ya usando Software de análisis predictivo que escanea e interpreta miles de registros médicos de pacientes para descubrir tendencias. Este enfoque proporciona un contexto para el historial médico único de un individuo y recomienda tratamientos.
Los registros médicos son sólo una fuente de datos. Gracias al auge de los dispositivos conectados, ahora podemos agregar y extraer grandes almacenes de información médica para obtener nuevos conocimientos.
Cinco formas en que los datos pueden mejorar la atención sanitaria
1. Gestionar las tasas de reingreso
El Alianza de datos de salud de Pittsburgh (PHDA), una colaboración de tres universidades sobre atención médica basada en datos, utiliza datos de múltiples pacientes para dirigirse a aquellos con mayor riesgo. Consideran las redes sociales, los registros médicos y los datos de actividad para comprender los comportamientos de los pacientes con cáncer. Los algoritmos de inteligencia artificial analizan estos datos para determinar las prácticas que desencadenan más reingresos para que los investigadores puedan guiar mejor a los pacientes hacia comportamientos más saludables.
2. Mejorar la atención al paciente
Jeffrey Brenner, fundador de Camden Healthcare Coalition, utilizó análisis de datos para descubrir patrones de mayor uso de servicios de atención médica concentrados en un pequeño porcentaje de pacientes y ubicaciones físicas.
De manera similar al trabajo del Dr. John Snow, Brenner recopiló datos que van desde reclamos de seguros médicos hasta llamadas de ambulancia y construyó un "mapa de calor”de los costos de atención médica. Descubrió que el 1 por ciento de los pacientes de la región representaban el 30 por ciento de los costos de atención médica del área. Al trabajar con esos pacientes, Brenner descubrió que a menudo utilizaban costosos servicios de urgencias para tratar los síntomas agudos en lugar de abordar las causas subyacentes más sistémicas. Su trabajo mejoró la atención al paciente y redujo los costos de atención médica para la región.
3. Anticipar la demanda del personal médico
Algunos hospitales de París recurren a las cifras a la hora de decidir cuál es la mejor manera de desplegar al personal médico. Los sistemas de inteligencia artificial analizan las cifras obtenidas de diversas fuentes, incluida una década de registros de admisiones hospitalarias, para predecir la cantidad de pacientes que requieren atención médica cada hora. Ser capaz de predecir la demanda es crucial al diseñar los turnos de los trabajadores médicos para que los hospitales cuenten con el personal adecuado para brindar atención a la demanda esperada.
4. Comprender mejor los patrones de enfermedades
Mientras que el proyecto de Brenner se centró en cuestiones sanitarias a escala local, otros como HealthMap adoptan una visión global. Este proyecto fue iniciado por investigadores y epidemiólogos del Boston Children's Hospital y se basa en datos de atención médica disponibles públicamente para documentar informes de enfermedades infecciosas. Las fuentes incluyen relatos de testigos presenciales, agregadores de noticias en línea e informes de salud oficiales para actualizar a los usuarios en tiempo real. El resultado final es un análisis interactivo que muestra cómo se propagan enfermedades contagiosas como la gripe.
Similarmente, EnfermoClima utiliza una variedad de fuentes que incluyen redes sociales y las aplica a algoritmos de inteligencia artificial para predecir la tasa de enfermedades con hasta 15 semanas de anticipación con una precisión del 91 por ciento. Con la tecnología portátil, esa puntuación ahora se puede enviar a su reloj inteligente.
5. Obtenga información escalable y en tiempo real
En nuestro trabajo pionero Con dispositivos médicos, administración de medicamentos y equipos médicos y de diagnóstico, estamos trabajando con nuestros socios para crear soluciones de salud que están cambiando el mundo al agregar y analizar datos médicos en tiempo real. Nuestra plataforma de salud digital de grado médico, Perspicacia brillante, es nuestra solución llave en mano de análisis de atención médica. Esta plataforma segura recopila datos de dispositivos médicos, aplicaciones y productos combinados y aplica inteligencia artificial y aprendizaje automático para permitir a nuestros clientes farmacéuticos y de tecnología médica optimizar sus terapias para permitir una mejor adherencia y participación.
Desarrollar un nuevo fármaco cuesta alrededor de $2.600 millones y puede llevar entre 10 y 15 años. Más allá de permitir la optimización continua de la terapia, BrightInsight puede ayudar a reducir los costos de desarrollo de medicamentos al acelerar el tiempo de comercialización para las empresas farmacéuticas y escalar en todos los productos y mercados.
En Flex, estamos a la vanguardia de la innovación en la atención médica basada en datos. Las tecnologías médicas inteligentes son las que ayudarán a los proveedores de atención médica a predecir, prevenir y gestionar eficazmente la atención y los costos de los pacientes. Con nuestro experiencia en distintos sectores y en soluciones para el ciclo de vida del producto, integramos innovaciones y mejores prácticas de otras industrias en todos los aspectos del desarrollo, fabricación y distribución de productos para mejorar la atención médica y ofrecer resultados. Estamos comprometidos a trabajar con usted para ayudar a resolver algunos de los desafíos de atención médica más apremiantes de la sociedad, un paciente a la vez.
