Dabartinė padėtis, iššūkiai ir galimybės

Skaitmeninės sveikatos technologijos turi didžiulį potencialą pakeisti vaikų sepsio valdymą. Šios naujovės gali pagerinti ankstyvą aptikimą, supaprastinti gydymo protokolus ir pagerinti pacientų rezultatus visame pasaulyje.

Tačiau norint visapusiškai pasinaudoti šiais pranašumais, reikia išspręsti keletą iššūkių.

Keturių straipsnių apie vaikų sepsį serijoje, paskelbtoje „Lancet Digital Health“.autoriai tyrinėja pasaulinį skaitmeninių sprendimų, susijusių su vaikų sepsiu, kraštovaizdį, pabrėždami naujausius technologijų pasiekimus, skatinančius kurti novatoriškas programas.

Dabartinė skaitmeninių sprendimų padėtis

Vaikų sepsio priežiūros skaitmeninimas vyksta visame pasaulyje, siūlant veiksmingus sprendimus visame priežiūros kontinuume – nuo ​​pradinio pristatymo ir gydymo iki ilgalaikio stebėjimo. Norint suprasti ligų naštą ir optimizuoti sveikatos priežiūros sistemos kodavimą ir atsiskaitymą, būtina tiksliai fiksuoti vaikų sepsio paplitimą. Pasaulinės ligų naštos tyrimas pabrėžė, kad infekcijos kriterijų derinimas su organų disfunkcijos rodikliais suteikia tikslesnius pasaulinius sepsio paplitimo įvertinimus.

Skaitmeninės vaikų sepsio priemonės visų pirma skirtos ankstyvam aptikimui ir stebėjimui. Elektroninių sveikatos įrašų (EHR) duomenų prieinamumas ir paprastas sepsio, kaip gyvybei pavojingos organų funkcijos sutrikimo, infekcijos pripažinimas leido sukurti standartizuotus kodavimo scenarijus. Šie scenarijai padeda nustatyti vaikų ir suaugusiųjų sepsį, nuskaitant įprastinius sveikatos priežiūros duomenis.

Nešiojami prietaisai ir mobiliosios programos seka gyvybinius požymius ir įspėja sveikatos priežiūros paslaugų teikėjus apie ankstyvus sepsio požymius. Šios technologijos pasirodė žadančios klinikinių tyrimų metu, sumažindamos diagnozės nustatymo laiką ir pagerindamos išgyvenamumą.

Tačiau daugiausiai skaitmeninimo pastangų buvo imtasi didelėse akademinėse pediatrijos įstaigose, turinčiose pakankamai išteklių, o mažai išteklių naudojančiose aplinkose ji įgyvendinama ribotai. Net ir esant geresniems ištekliais, dauguma skaitmeninių programų remiasi statiniu, taisyklėmis pagrįstu sprendimų palaikymu, o ne dinaminiais AI modeliais.

Klinikinių sprendimų palaikymo sistemos (CDS): gerina atpažinimą ir optimizuoja priežiūrą

CDS priemonės yra būtinos gerinant klinikinių sprendimų priėmimą, nes sveikatos priežiūros paslaugų teikėjams teikiama savalaikė svarbi informacija. Vaikų sepsio atveju CDS apima klinikines gaires, EHR užsakymų rinkinius, įspėjimus, geriausios praktikos rekomendacijas ir duomenų skydelius.
Dauguma įrankių orientuoti į taisyklėmis pagrįstus ankstyvo sepsio aptikimo algoritmus, ypač skubios pagalbos skyriuose, o kai kurie naudoja mašininį mokymąsi sepsio prognozavimui. Tačiau, nepaisant plačiai paplitusio neoficialaus naudojimo, nedaug ligoninių paskelbė apie šias priemones, o griežtų vertinimų nėra.
Tyrimai rodo, kad nors kai kurios CDS priemonės pagerina aptikimo tikslumą, jų poveikis pacientų rezultatams nėra toks aiškus, o galima nauda ne visada atsispindi išmatuojamuose rezultatuose.

Skaitmeninės CDS priemonės turi didelį pažadą gerinti vaikų sepsio priežiūrą mažas ir vidutines pajamas gaunančiose šalyse (LMIC), kuriose sveikatos priežiūros ištekliai yra riboti.
Dedamos pastangos integruoti CDS įrankius į medicinos prietaisus ir panaudoti nebrangius, aukštos kokybės stebėjimo sprendimus, tačiau tokie iššūkiai kaip reguliavimo kliūtys, duomenų privatumo problemos ir tvirtų mokymo sistemų poreikis tebėra didelės kliūtys.

Tikslioji medicina, dirbtinis intelektas ir skaitmeninės technologijos

Vaikų sepsio nevienalytiškumas kelia iššūkį tiksliajai medicinai, kuria siekiama suskirstyti pacientus į tikslinės terapijos fenotipus. Mašininio mokymosi algoritmai buvo naudojami sepsio fenotipams nustatyti remiantis klinikiniais duomenimis, kurie rodo potencialą pagerinti rezultatus. Tačiau paversti šias išvadas į klinikinę praktiką realiuoju laiku yra sudėtinga, ypač kai ištekliai yra riboti. Reikia nebrangių, keičiamo dydžio skaitmeninių įrankių, skirtų profiliavimui realiuoju laiku ir tiksliosios medicinos metodams, kuriuos būtų galima įdiegti visame pasaulyje.

Naujausi AI ir sveikatos priežiūros technologijų pažanga atveria naujas vaikų sepsio priežiūros galimybes. Tradiciniai AI modeliai, kuriems reikalingi dideli duomenų rinkiniai, papildomi bendros paskirties AI sistemomis, kurios gali prisitaikyti prie naujų užduočių su minimaliais duomenimis.
Šie modeliai galėtų integruoti pacientų duomenis su biomedicinos literatūra, kad gydytojai galėtų teikti pritaikytas rekomendacijas.

Pagrindiniai iššūkiai

1. Duomenų integravimas ir sąveikumas: Duomenų iš įvairių šaltinių integravimas tebėra didelė kliūtis. EHR, nešiojami įrenginiai ir mobiliosios programos dažnai veikia skirtingose ​​platformose, todėl sunku sklandžiai dalytis duomenimis. Duomenų formatų standartizavimas ir sąveikumo užtikrinimas gali padidinti skaitmeninių sprendimų efektyvumą.
2. Tikslumas ir patikimumas Mašininio mokymosi modeliams reikalingi dideli, įvairūs duomenų rinkiniai, kad būtų galima tiksliai numatyti sepsį. Ribota prieiga prie aukštos kokybės duomenų trukdo kurti patikimus algoritmus. Sveikatos priežiūros įstaigų bendradarbiavimas gali palengvinti dalijimąsi duomenimis ir pagerinti modelio tikslumą.
3. Vartotojo priėmimas ir mokymas: Sveikatos priežiūros paslaugų teikėjai gali priešintis naujų technologijų diegimui dėl to, kad jiems trūksta mokymo ar žinių. Išsamios mokymo programos ir patogios sąsajos gali paskatinti įsisavinti skaitmenines priemones ir užtikrinti veiksmingą jų naudojimą.
4. Etinės ir privatumo problemos: Renkant ir analizuojant pacientų duomenis kyla etinių ir privatumo problemų. Norint išspręsti šias problemas ir didinti visuomenės pasitikėjimą, būtinos griežtos duomenų apsaugos priemonės ir aiškios gairės.
5. Išteklių apribojimai: Skaitmeniniams sprendimams įgyvendinti reikia didelių finansinių ir techninių išteklių. Mažų išteklių nustatymams gali būti sunku pritaikyti šias technologijas. Tarptautinė parama ir finansavimas gali padėti įveikti šią spragą ir užtikrinti teisingą prieigą prie skaitmeninių sveikatos naujovių.

Tobulėjimo galimybės

1. Patobulintas bendradarbiavimas: Technologijų kūrėjų, sveikatos priežiūros paslaugų teikėjų ir politikos formuotojų bendradarbiavimas gali paskatinti naujoves ir spręsti esamas problemas. Bendros pastangos gali padėti sukurti efektyvesnius ir patogesnius skaitmeninius sprendimus.
2. Sutelkite dėmesį į mažai išteklių naudojančius nustatymus: Skaitmeninių sveikatos technologijų pritaikymas mažai išteklių naudojančių sąlygų poreikiams gali pagerinti vaikų sepsio priežiūrą visame pasaulyje. Įperkami ir keičiamo dydžio sprendimai gali užtikrinti, kad visi vaikai, nepaisant jų buvimo vietos, laiku gautų veiksmingą gydymą.
3. Nuolatinis stebėjimas ir atsiliepimai: Diegiant nuolatinio stebėjimo sistemas sveikatos priežiūros paslaugų teikėjai gali gauti grįžtamąjį ryšį realiuoju laiku. Šis metodas gali padėti patobulinti gydymo protokolus ir laikui bėgant pagerinti paciento rezultatus.
4. Politika ir reglamentas: Aiški politika ir reglamentai gali padėti etiškai naudoti skaitmenines sveikatos technologijas. Duomenų apsaugos, sąveikumo ir vartotojų mokymo standartų nustatymas gali palengvinti platų skaitmeninių sprendimų pritaikymą.

Skaitmeninės sveikatos technologijos siūlo daug žadančių būdų pagerinti vaikų sepsio priežiūrą. Sprendžiant dabartinius iššūkius ir pasinaudojant galimybėmis, galima nutiesti kelią ateičiai, kurioje skaitmeniniai sprendimai atlieka pagrindinį vaidmenį gelbėjant jaunų žmonių gyvybes.