2019冠狀病毒對我們的世界造成了嚴重破壞，但它也加速了遠程醫療作為實體預約的安全替代方案的采用。在過去兩年中，遠程醫療的其中一個領域已經站穩了腳跟，那就是遠程監測。

讓我們來看看什么是遠程監測患者，以及人工智能是如何再次拯救世界的。

遠程監測患者基礎知識

遠程監測患者是醫療保健行業中一個不斷發展的領域，它使用技術在傳統的醫生辦公室或醫院環境之外收集患者數據，可用于收集各種患者數據，包括生命體征、活動水平等。

據報道，到2028年，全球遠程監測患者設備市場預計將超過1010億美元。糖尿病、心血管疾病等慢性病的日益流行推動了市場的發展。

遠程監測患者的好處

遠程監測患者是對無法親自監測的個人或群體進行監測的一種有效方法。在某些情況下，遠程監測可以用來跟蹤一個人的生命體征，如血壓或脈搏率。遠程監測患者還可用于監測有體溫過低風險或其他需要持續關注的醫療狀況的患者。

節約成本

RPM解決方案的成本節約潛力是巨大的。因此，69%的醫療保健專業人員將RPM列為整體成本的第一大降低因素。

遠程監測使患者無需花費時間和金錢前往接受治療的醫院或診所即可獲得專業診斷。此外，遠程治療轉化為：

● 優化與患者相處的時間：由于數據已經可用，因此不需要接受常規生命體征和問題。

● 由于增加了RPM解決方案的可訪問性，因此改善了通信。

提高患者安全性

疫情期間，醫院成為傳播傳染病的中心。因此，在線預約成為獲得專業咨詢最安全的選擇之一。通過對病人的遠程監測，醫生和護士可以在家里監測他們的病人，從而防止個人在醫院感染任何東西。

護理質量

遠程監測也有助于提高護理質量，因為它允許護士和醫生監測患者的生命體征，而無需親自拜訪他們。獲得這些信息還可以讓慢性疾病患者得到更好的治療，因為他們可以更頻繁地接受監測。

更好的患者結果

由于醫生和護士可以全天候監控數據，這增加了更好地堅持治療的可能性?；颊咭部梢愿灾鞯厣?，并更多地參與治療。

改善醫療保健的可訪問性

最后，遠程監測患者監測減少了與傳統醫療保健相關的不平等。在線監測解決方案還可以為生活在農村地區的人們提供遠程咨詢和后續服務。

RPM系統是如何工作的

市場上有許多RPM系統，它們有各種各樣的形狀和大小。一些RPM系統是獨立的設備，而另一些則集成到現有的電子健康記錄中。但是所有RPM系統的共同點是能夠收集患者生成的健康數據，然后將數據發送給醫療保健提供者進行監控。

RPM解決方案提供家庭護理遠程醫療功能，可以嵌入到：

● 獨立的醫療測量設備，例如貼片、血糖濃度、脈搏血氧計等。

● 植入式設備，例如，心臟植入式電子設備。

● 數字平臺可實現全天候對患者的持續監測和支持，包括遠程醫療。

通常，RPM解決方案連接到云，從而實現合規的數據共享和對患者數據的無縫訪問。

以下是將患者的生命體征從RPM軟件傳輸到醫療保健提供者的分步流程：

● 患者在系統注冊，以便系統可以驗證特定設備。

● 該系統通過醫療設備初始化監測和數據收集。

● 設備采集并傳輸數據到RPM服務器或云端。

● 算法分析患者數據，系統生成報告和可視化。

醫生訪問可視化并遵循相應的操作，無論是調整治療過程，改變治療方案，還是任何其他后續操作。

人工智能如何幫助遠程醫療

人工智能對醫療保健的重大影響導致了人工智能市場的增長。到2030年，人工智能在醫療保健市場的價值預計將超過1870億美元。

人工智能的潛力還體現在遠程醫療和遠程監測方面。因此，人工智能驅動的技術已經將RPM解決方案從簡單的數據聚合器轉變為高級的數據分析平臺。與分析相結合，RPM平臺允許醫生將患者數據集成到臨床工作流程中，生成準確的預測，并標記處于風險中的個體患者。

因此，人工智能可以實現主動護理和更個性化的數據驅動治療方法。那么，機器學習到底適合在哪些地方呢？

診斷

據數據顯示，糖尿病視網膜病變的遠程健康監測將患者就診次數減少了約14000次。如果我們在篩查階段加入人工智能，預計就診次數和患者等待時間會進一步下降。

因此，機器學習分類算法可以分析RPM解決方案中的患者數據，并標記出有患某些疾病風險的患者?；颊哌€可以將醫學圖像上傳到安全服務器，基于人工智能的圖像識別可以在沒有專業人員幫助的情況下發現異常。

治療方案

人工智能在精準醫療方面也被證明是有幫助的。由人工智能驅動的系統將患者的醫學圖像與認證專家創建的高質量治療方案數據庫進行比較。然后，它將這些見解與個人健康數據結合起來，生成個性化的治療計劃。

根據IBM的說法，專家系統還可以根據對治療的類似反應對患者進行分組，以產生最佳的治療方案。

患者參與

讓患者堅持用藥或及時預約是人工智能在遠程監測患者方面的另一項責任。通過分析軟件數據，人工智能可以用來生成行動項目，包括約會提醒、后續行動等。在人工智能和自然語言處理技術的推動下，聊天機器人在自動化通信和更好地獲得醫療服務方面是不可或缺的。

慢性疾病管理

慢性疾病管理的復雜性一直是醫療保健行業的未知領域。然而，人工智能可以通過在患者的數據中，識別這些疾病的早期跡象來預防慢性疾病，如糖尿病、癌癥和腎臟疾病。因此，算法可以通過分期和急性腎損傷的存在來識別慢性腎臟病患者。

人工智能和遠程監測患者是天作之合

遠程監測患者是對傳統醫療保健系統的一種急需的迭代，它使所有人都能獲得專業的診斷和治療。人工智能逐步進入RPM軟件，以增強其數據處理能力，并將其轉變為補充離線治療的可行工具。人工智能支持疾病診斷、個性化治療和疾病預防的效率，以改善患者的治療效果并主動進行治療。