人工智能和远程病人监护是天造地设的一对。就其本身而言,尽管仍然有效,远程病人监控能达到的高度是无与伦比的,它的成功当充满了人工智能的力量和能力。等公司Techindia已经匹配的两全其美。他们的技术将提供蓝图今天我们讨论人工智能的功能,尤其是属于RPM的准确性。此外,我们也会更加关注如何提高AI远程病人监护服务在其他地方当我们深入探究智能革命的RPM。让我们开始吧。
AI平台整合心电图准确分类援助
机器学习和深入学习网络部署在许多医疗保健领域。从本质上讲,这些算法在多个数据集训练,向他们学习,因此能够指导或提供线索的诊断流程或程序。
这样一个很好的例子,在行动是AI平台。Techindia远程心脏监控服务的核心,它是用来帮助技术人员在ecg的解释,最终诊断各种类型的心律失常。
工作更像是一个私人助理心电图技术而不是替代,这心律失常分类引擎构建提供心律失常暗示帮助前者来更准确的决策。这是AI平台如何运作,确保精度和准确性分别为95%和98%的分数:
- 恳求DL技术和卷积神经网络预测心律失常
- 准确性也精致,该算法训练1000000多个数据集,编译工作的美国有条件现金转移支付/板条箱技术
- 该算法还利用计算机视觉作为第二层的认证
- 噪声滤波,进一步维护数据的完整性
总的来说,AI平台构建,以帮助识别和确认的21个类型的心律失常。它是人工智能的一个典型的例子是致力于改善远程心脏监测服务的准确性。
智能自动化来减少人为错误
让我们面对现实吧。监控病人,特别是从长远来看,涉及很多重复性的任务,更在收集和管理数据,然后推导的见解。当这些工作流变得太多,医生疲劳可以生根,研究发现医生出错的概率会增加200%。
这就是聪明的RPM自动化变得至关重要。大多数这样的技术可以在各种各样的日常临床工作流任务,其中包括:
- EHR病人转移
- 招生
- 计费和更多
这样的管理任务可以添加到精疲力竭,通过接管这些,AI-driven RPM为医生提供了缓刑,谁又喜欢改善注意力和专注力。因此,他们不太可能做出诊断或医疗错误。
人工智能是创建无纸化和准确的RPM工作流
保健设施仍然依赖纸质流程,有更多的挑战来处理,破坏数据的完整性与数字工作流。
纸质医疗记录证明许多实践者的熟悉,但坚持这些可以放慢速度和准确性。方法如下:
- 可怜的病人。对于复杂或慢性疾病患者,很难得到完整时病人的历史。
- 安全风险。此外,很容易被窃取或擅自操纵数据可以进一步影响测试的完整性。
- 可怜的功能。数据可以很容易地溜进仓,因此医生可以从数据错过重要的洞察力。
应对这些以及更多的挑战,长期以来困扰传统病人监控解决方案,设备开始进入AI-driven RPM。例如,Techindia提供了革命性的MyBeat CRM。这支持AI-assisted注释时ecg,使周转时间以及准确性。换句话说,它简化记录管理,以确保可靠的数据在第一时间。
更重要的是,MyBeat CRM提供了一个简单的用户界面,节奏复杂的传统的CRM解决方案,使数据上传和心脏设备公司简单。此外,该平台还可以从各种设备捕获数据并创建一个更加统一的解决方案,这总是一件好事RPM准确性而言。
智能实时分析,使实时图表
缺乏实时数据分析在任何临床工作流可以产生可怕的后果。医生可以错过一个准确评估病人的护理协调也可以忍受。
人工智能分析是使传统远程病人监控服务的实时或近实时分析功能。因此,它成为可能的医疗设施来实现实时图表,提供以下好处:
- 及时诊断决议
- 更准确的决策
- 更好的护理协调,和更多。
尤其是精度,改善了由于人为错误的可能性最小化,考虑历史数据实时分析。
人工智能是减少人为错误条件支持RPM
超过四分之一————全球一百万人死亡的医疗事故,占3理查德·道金斯最高的死亡原因在美国。人类的错误,虽然罕见,可以发生在心电图评估。技术员的分析数据和图像可以改变由于工作流中的各种独特的因素,不可避免地导致不一致,影响精度。
的一些条件,奠定了人为错误(人工智能可以补救)包括:
- 可怜的信息流动,与病人,经常切断从重要保健数据。事实上,仅4 10出院患者理解他们的诊断
- 不当的病人和病人识别不足和教育
- 技术故障的设备可以切断数据连续或造成差距导致故障的实时监控
云RPM-driven解决方案可以创建智能数据管道,适当地识别患者,与云计算技术确保24小时数据访问和免疫力的这些挑战。
外卖
人工智能已经成为远程病人监护服务的宝贵的组成部分。尤其是机器学习和计算机视觉,指导技术人员更准确的结果,他们注定要继续增加角色在RPM。促进沟通和提供实时分析和那么多,人工智能的核心是对远程病人监控一切良好。
亚当•穆里根从赫特福德大学的心理学研究生,有浓厚的兴趣领域的心理健康,健康,和生活方式。
