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Comment l'IA améliore les soins de santé après la fermeture d'un établissement

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L'IA facilite le suivi de l'état de santé des patients en dehors de l'hôpital

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Les soins de santé ne s'arrêtent pas à la sortie de l'hôpital. C'est pourquoi l'IA est déployée en conjonction avec des ordinateurs de qualité médicale afin de garantir que les soins post-hospitaliers sont tout aussi efficaces que les soins reçus dans l'établissement. Vous trouverez ci-dessous quelques-uns des cas d'utilisation les plus récents qui permettent de mieux comprendre comment l'IA aide les soins de santé à améliorer les soins post-hospitaliers.

Comment l'IA aide les soins de santé avec les déterminants sociaux de la santé

Nous avons déjà évoqué l'influence des déterminants sociaux de la santé sur le type d'affections et de soins que reçoit un patient. Bon nombre de ces déterminants, tels que le revenu, l'accès aux ressources, etc., sont des facettes qui existent en dehors de l'établissement de santé, ce qui rend difficile pour les prestataires d'en tenir compte lors de la création d'un plan de traitement après la sortie de l'hôpital.

L'IA a été utilisée pour combler cette lacune. Des établissements comme Jvion ont créé des cartes de vulnérabilité communautaire qui montrent quelles sont les communautés les plus à risque de développer des cas graves de COVID-19. Le chargement de ces données en conjonction avec les informations du recensement public dans un programme d'IA peut permettre aux médecins d'être informés de tout patient présentant un risque immédiat. Avec toutes ces données, l'allocation des ressources et les efforts de sensibilisation des patients peuvent être mieux optimisés pour aider ceux qui ont besoin de soins mais n'y ont pas accès

Comment l'IA aide les soins de santé à identifier les facteurs de maladie

L'IA pour les soins de santé est capable de créer des évaluations de risque pour n'importe quelle condition donnée. Ces programmes d'IA peuvent alerter automatiquement les prestataires de soins afin que des mesures soient prises pour anticiper l'aggravation de la situation. Il en va de même, bien entendu, pour le traitement des patients atteints du COVID et l'identification des facteurs de risque susceptibles de provoquer une réaction beaucoup plus fatale à la maladie.

AdventHealth a récemment adopté un programme de DSE intégré à une plateforme d'intelligence artificielle qui analyse automatiquement les dossiers à la recherche de facteurs susceptibles de rendre le COVID plus mortel pour un patient donné. Lorsqu'un patient est identifié comme présentant un risque accru en raison de ces facteurs de la maladie, le personnel du prestataire peut en être informé afin que davantage de ressources soient allouées à son traitement et que davantage d'actions de sensibilisation soient menées.

Comment l'IA aide le secteur de la santé à surmonter les difficultés mentales

Les facteurs de maladie ne sont pas tous physiques. Les problèmes de santé mentale peuvent rendre très difficile l'adhésion des patients aux plans de traitement après leur sortie de l'hôpital. Dans les cas extrêmes, ces problèmes peuvent amener les patients à ignorer volontairement le traitement ou à se faire du mal. Les prestataires de soins commencent à s'en rendre compte, car le nombre de patients souffrant de stress, d'anxiété, de dépression et de toxicomanie explose en raison de la quarantaine et de l'isolement.

L'IA utilisée par les prestataires de services de santé comportementale pour les avertir automatiquement des patients à risque. Ces programmes peuvent même informer les prestataires qui ne travaillent pas dans le domaine de la santé comportementale des types de troubles mentaux qui peuvent être à l'origine d'une aggravation de l'état de santé, d'un échec du traitement, etc.

Vous pouvez vous préparer à l'IA grâce à la normalisation des notes

Pour améliorer vos chances de créer un programme d'IA efficace, optimisez vos pratiques de prise de notes et de standardisation. Après tout, une IA ne sera d'aucune utilité pour votre établissement si les données qu'elle lit ne sont pas numérisables. Alors comment faciliter la normalisation de vos notes, en dehors de la simple formation de votre personnel ?

Le principal problème derrière de nombreux cas de notes mal formatées est l'épuisement professionnel. En rationalisant le processus de connexion à l'aide d'ordinateurs pour chariots médicaux dotés de scanners RFID, le processus de prise de notes peut devenir beaucoup moins monotone et contribuer à réduire l'épuisement professionnel. Lorsqu'ils sont intégrés à des tablettes portables de qualité médicale, les scanners RFID peuvent être utilisés pour scanner les bracelets des patients et faciliter la prise de notes et la recherche d'informations sur les patients.

L'adoption d'une méthode normalisée d'enregistrement des notes, comme le format SOAP, peut également rationaliser l'enregistrement des notes et fournir un format de note uniforme qui est beaucoup plus facilement scanné par l'IA et les programmes d'apprentissage automatique

S'adapter pour surmonter les obstacles anciens et nouveaux

Si 2020 a pu être un changement marquant dans la façon dont nous traitons les patients, ce n'est en aucun cas le premier changement de ce type. Pour adapter les soins aux nouvelles exigences imposées par le COVID et à celles qui ne manqueront pas de se présenter à l'avenir, il faut constamment réexaminer des solutions telles que l'IA, la robotique et autres, afin de déterminer quelles innovations ont désormais leur place dans le secteur des soins de santé modernes. Et si vous souhaitez savoir comment l'IA peut aider les soins de santé dans le monde de 2021 et au-delà, vous pouvez en savoir plus en contactant un professionnel de l'équipe Cybernet.