Framsteg inom modern medicin har kraftigt minskat dödligheten runt om i världen. Mycket av detta beror dock på en korrekt diagnos. För att bekräfta om en patient har en viss sjukdom skriver läkarna ofta ut mer än ett test. Detta beror främst på tillfälliga fynd som pekar på andra tillstånd. Nackdelen är att detta ofta försenar behandlingen och kan bli en dyr affär.

Medtech-revolutionen kan snart göra att dessa problem hör till det förflutna. Det finns nu avancerade verktyg för kliniskt beslutsstöd som hjälper läkare att objektivt analysera sannolikheten för att en patient har en viss sjukdom innan de ordinerar ett diagnostiskt test. Från klinisk forskning till tillhandahållande av tjänster kommer AI att spela en avgörande roll nu och i framtiden.

Big data-baserad prediktiv modellering är ett annat genombrott som används i stor utsträckning för att exakt förutsäga läkemedels effektivitet. Denna teknik gör det möjligt för läkare att prioritera kritiska fall och väsentligt öka chanserna till återhämtning för patienterna. Ära av höghastighets- och precisionsdiagnostik är äntligen här.

Att säga att pandemin har påskyndat utvecklingen av teknikstödda diagnostik- och patientvårdslösningar skulle vara en underdrift. Det har varit inget mindre än ett generationsskifte. En ny generation av uppkopplade enheter som drivs av AI, moln och stora datamängder kommer att förändra vården så som vi känner den.

Låt oss ta en titt på några av dessa innovationer och de löften de har för mänskligheten inom en nära framtid:

Integrerad AI på enheten förbättrar diagnostik och effektivitet

AI på enheten gör det möjligt för vårdpersonal att bli mycket effektivare när det gäller att hantera rutinuppgifter som att organisera patientjournaler och utföra diagnostiska tester. Den senaste generationen röntgen-, datortomografi- och ultraljudsapparater har inbyggda AI-appar som dynamiskt kan analysera och utföra riktade åtgärder utifrån testresultaten och därmed minska det manuella arbetet för operatörerna.

Algoritmer på enheten kan till exempel minska antalet tangenttryckningar som krävs för att utföra en typisk ultraljudsundersökning med upp till 78 %, vilket hjälper läkarna med större noggrannhet. Kort sagt, AI köper värdefull tid för patienter med försvagande hälsotillstånd.

Automatiserad patientpositionering ökar noggrannheten

Hälso- och sjukvårdspersonal drabbas ofta av utbrändhet eftersom de rutinmässigt arbetar länge och utför repetitiva uppgifter, vilket ökar risken för fel. Teknikerna måste till exempel ställa in MR- och CT-maskiner och placera patienterna manuellt för att säkerställa en korrekt skanning. Processen tar vanligtvis tid och tålamod att genomföra.

De senaste CT-maskinerna har kamerabaserad automatisk positioneringsteknik som utnyttjar AI för att generera en 3D-modell av patientens kropp, identifiera det optimala skanningsområdet och automatiskt positionera patienten utan något ingripande från operatören. AI på enheten gör det alltså möjligt för vårdpersonal att få tillgång till patientdata på begäran, minskar arbetsbelastningen och ökar den diagnostiska noggrannheten avsevärt.

Virtuell vård ökar i kvalitet

Om telemedicin gav fjärrtillgång till högkvalitativ vård har virtuell vård dramatiskt ökat dess räckvidd och omfattning. Effektiv datahantering är dock fortfarande en flaskhals för snabb diagnos och kvalitetsvård.

Från smarta mobilappar till videoflöden finns det flera kanaler för läkare att övervaka patienter. Utan ordentlig dataintegration går beslutsfattandet ofta långsamt.

Molntjänster gör det äntligen möjligt för virtuella vårdgivare att överbrygga denna klyfta. Till exempel kan patientdata som fångats av medicinska apparater nu laddas upp och lagras utan begränsningar. Å andra sidan gör AI-baserade programvaruverktyg för kliniskt beslutsstöd det möjligt för läkare att ställa snabba och korrekta diagnoser.

Dataanalyser ger bättre vård

I en tid då patientupplevelsen ses som central för att driva på intäktstillväxten, framstår effektiv verksamhetsstyrning som ett viktigt resultatområde. Att utnyttja teknik för insamling, lagring och senare användning av data har blivit mer effektiviserat under de senaste åren. Förutom att utnyttja data för att förbättra den dagliga verksamheten och bättre patientvård använder vårdpersonal också prediktiv modellering för att få insikter och göra förutsägelser. Detta hjälper till att spåra trender och göra förutsägelser för att ställa korrekta diagnoser och förbättra patientvården.

Genom att utnyttja dataanalys är sjukhusen bättre rustade för att identifiera brister i tjänsterna, standardisera arbetsflöden på olika avdelningar och förbättra patientvården.

Resultatet: bättre insyn i patientdata och effektivare vård.

För att göra en lång historia kort

MedTech driver snabbt på gränserna för innovation inom hälso- och sjukvårdsindustrin. MedTech tillför en rad nya möjligheter som redan minskar sjukhusens driftskostnader, effektiviserar verksamheten och ökar marginalerna genom värdebaserad vård. Framför allt kan den dramatiskt förbättra patientupplevelsen genom hyperpersonaliserad vård.

Framtiden för precisionshälsa är redan här!