Kai pacientas turi severalės chroniškas ligas vienu metu, standartiniai gydymo planai jau nėra efektivni. Protokolai, kurie sukurti gydyti konkrečią ligą, sūžia problemy, kai jie taikyti pacientams, turintiems daugiau nei vieną ligą. Gydytojai galiausiai atsiduria pinžu kirtu, kad per daug fokusavimas vieną konkrečią ligą galiausiai padidina kitą. Pavyzdžiui, kai gydytojas agresyviai loweringuje krvyna pressure, pacientas, kuris turi heart failure ir kidney disease, tai galiausiai pagės kidney funkciją. Tiesiogiai, instructing pacientas, kuris turi high blood pressure, eat low sodium foods, konfliktuoja su what they need, kai pacientas turi severe heart failure. Visi šie konfliktai leading to serious problems ir huge expenses. We're talking around 740 thousand dollars extra each year per patient, kai gydytojai nėra properly collaborating, pagal Ponemon research from last year. Pacientai, kurie turi diabetes ir heart failure, constantly get mixed messages about what to eat or which medications to take, resulting in more trips to the hospital. So what's the answer? Healthcare needs to move away from looking at each disease separately and start thinking about the whole person instead of individual illnesses.
Lėtinių būklių valdymas jau nėra susijęs tik su medicininiais faktai. Šiuolaikiniai gydytojai, kuriantys slaugos planes, pradeda vertinti įvairiausią informaciją kaip visumą. Jie stebi, kas vyksta organizme, naudodami nešiojamuosius įrenginius, renka duomenis apie žmonių kasdienį gyvenimą ir atsižvelgia į tokius dalykus kaip tai, ar pacientas gali pasiekti vizitą pas gydytoją ar turi pakankamai sveikų maisto pasirinkimų netoliese. Pavyzdžiui, nuolatinis gliukozės kiekio kraujyje stebėjimas padeda pastebėti pokyčius cukraus kiekyje net tada, kai pacientas nėra pas gydytoją. Išsamiai peržiūrint kasdienius įpročius, dažnai paaiškėja, kodėl vaistai vartojami nereguliariai. O žemėlapiai, rodantys, kur yra parduotuvės su šviežiais vaisiais ir daržovėmis, gali paaiškinti daugelio pacientų prastus mitybos pasirinkimus. Kai visa ši informacija sujungiama, sveikatos priežiūros teikėjai gali priimti protingesnius sprendimus. Galbūt jie koreguos insulino skiriamą laiką pagal naktinio darbo grafiką arba padės rasti vietines programas, kurios padeda padengti vaistų išlaidas. Tyrimai rodo, kad toks požiūris sumažina skubios pagalbos lankymąsi apie 30–35 %, palyginti su standartiniais „vieno dydžio tinka visiems“ gydymo planais. Atsižvelgiant į kiekvieno asmens gyvenimo pilną vaizdą, medicinos komandos gali aptikti problemas anksčiau nei jos taps skubiais atvejais, o ne visada spręsti problemas tik tada, kai jau kilo krizė.
Išmaniieji nešiojamieji įrenginiai, telefonų programėlės ir prijungti įrenginiai dabar leidžia žmonėms stebėti savo sveikatos rodiklius kasdien visą dieną, pavertę tuos, kurie anksčiau tik stebėjo iš šalies, aktyviais dalyviais savo sveikatos priežiūros kelyje. Šie maži technologijų padėjėjai stebi tokias vertybes kaip pulsas, cukraus kiekis kraujyje ir kiek deguonies cirkuliuoja organizme. Paimkime, pavyzdžiui, CGM – jie perspėja garsu, kai žmogaus kraujo cukrus pakyla per daug arba per žemai, kas yra gelbstintis diabetikams. Taip pat yra protingų inhaliatorių, kurie iš tikrųjų skaičiuoja, kiek kartų asmuo vartoja vaistus nuo astmos arba CHLBP. Kai įrenginiai pastebi kažką netikėto, pavyzdžiui, keistą širdies ritmo modelį, žmonės gali nedelsdami pakeisti savo elgesį, o ne laukti iki rytojaus. Gydytojai gauna šią informaciją specialiose ekranų sistemose, kur gali pastebėti modelius, kurie gali reikšti, kad būklė prastėja, dar prieš tai tampa per vėlu. Pagal paskutiniais metais publikuotus tyrimus „Journal of Medical Internet Research“, ligoninės pastebėjo apie dvigubai mažiau pakartotinių hospitalizacijų ilgalaikiams susirgimams dėka šių nuotolinio stebėjimo sistemų. Pastovus sveikatos stebėjimas reiškia, kad gydytojai gali greitai įsikišti su individualizuota rekomendacija, kol mažos problemos nevirsta didelėmis nelaimėmis.
Dirbtinio intelekto sistemos analizuoja įvairius sveikatos duomenis, gaunamus iš nešiojamųjų įrenginių ir medicininės dokumentacijos, kad nustatytų galimus sveikatos sutrikimus dar prieš žmonėms pasijusiant blogai. Paimkime, pavyzdžiui, tokias būkles kaip širdies nepakankamumas ar lėtinė obstrukcinė plaučių liga (LOPL). Protingi algoritmai gali pastebėti mažiausius pokyčius, kurių daugelis žmonių patys nepastebėtų – pavyzdžiui, nedidelius kūno svorio svyravimus ar keistus kvėpavimo modelius, kurie dažnai atsiranda tiesiog prieš paciento hospitalizaciją. Šios mašininio mokymosi programos vertina kelis veiksnius kartu, įskaitant tai, kiek žmogus juda per dieną, jo miego įpročius ir tai, ar jis vartoja vaistus pagal receptą, siekdamos sukurti individualizuotas rizikos įvertinimo išvadas. Jei kas nors atrodo netinkama, pavyzdžiui, kai LOPL sergančio asmens deguonies lygis sumažėja, sistema siunčia įspėjimus sveikatos priežiūros teikėjams, kad šie galėtų įsikišti ankstyvoje stadijoje. Paskutiniais metais žurnale „Nature Medicine“ paskelbtas tyrimas parodė, kad naudojant šiuos prognozavimo įrankius tarp pacientų, sergančių chroniškomis ligomis, skubiosios pagalbos skyriuje apsilankymai sumažėjo beveik 40 %. Dėka AI rekomendacijų anksčiau atliekami gydymo pakeitimai ne tik padeda pacientams pasiekti geresnių rezultatų, bet taip pat palengvina perkrautų sveikatos priežiūros sistemų naštą visoje šalyje. Tai rodo, kokia didelę vertę gali turėti technologijos, valdant ilgalaikes sveikatos problemas dar prieš jos virstant skubiais atvejais.
Sveikatos sprendimai, grindžiami tikrais įrodymais, išsiskiria aiškiais rezultatais, kurie tikrai pagerina pacientų būklę. Tradicinės metodikos dažnai netinkamai matuoja rodiklius, tačiau nauji požiūriai nuolat stebi svarbius skaičius, tokius kaip pacientų atsigavimo greitis, mažesnis skaičius pakartotinių ligoninės apsilankymų ir geresni ilgalaikiai sveikatos gerėjimo rodikliai, kuriuos palaiko autoritetinguose žurnaluose publikuoti tyrimai. Tiriant didelius sveikatos duomenų rinkinius, galime pamatyti, kas veikia realiame pasaulyje, palyginti su kontroliuojamomis eksperimentinėmis sąlygomis. Mes sužinome, kur yra skirtumų tarp laboratorinių rezultatų ir to, kas iš tikrųjų vyksta, kai gydymo būdai susiduria su tikrais pacientais. Tai pabrėžė Nacionalinė medicinos akademija savo 2024 m. pranešime. Taip pat įdomu, kad šios įrodymais paremtos metodikos taupo ir lėšas. Ligoninės ir klinikos, laikydamosi įrodytų protokolų, gali pasiekti apie 30 procentų geresnę vertę pinigams, išleistiesiems chroniškų būklių valdymui. Dėmesio sutelkimas tiek į pacientų sveikatos gerinimą, tiek į efektyvesnius procesus sukuria ilgalaikius pranašumus ir artina mus prie to, kad viskas, ką darome, būtų nukreipta į pacientą.
Lėtinių ligų valdymas veikia geriausiai, kai pacientai iš tikrųjų pasitiki savo gebėjimu laikytis sveikų įpročių net tada, kai būna sunku. Čia praverčia motyvuojančios priemonės, ypač tokios, kurios didelius tikslus skaido į mažesnius žingsnius. Paimkime vaistų vartojimo nuoseklumą kaip pavyzdį. Vietoj to, kad vienu metu stengtis visko pakeisti, sergantis diabetu asmuo gali pradėti ties paprastu kasdieninių žingsnių skaičiavimu, prieš pereinant prie mitybos koregavimo. Toks palaipsnis požiūris padeda žmonėms jaustis pasiekus sėkmę kelyje. Pagal praėjusiais metais paskelbtus CDC duomenis, apie trečdalis JAV suaugusiųjų kovoja su pagrindine sveikatos informacija supratimu. Geri programos tai sprendžia aiškiai paaiškindamos sąvokas ir leisdamos žmonėms praktikuoti tikras įgūdžius. Kai intervencijos atitinka tai, ko iš tikrųjų nori individai, rezultatai dažniau trunka ilgiau. Kai kurie žmonės geriau reaguoja į išmaniojo telefono programas, siunčiančias priminimus, kiti randą jėgą grupinėse aplinkose, kur gali pasidalinti patirtimi. Visus šiuos sumanymus sujungus kartu, tai daro didžiulį skirtumą. Žurnale „Journal of Cardiac Failure“ paskelbti tyrimai parodė, kad širdies nepakankamumo sergantys pacientai, dalyvavę tokiuose programose, turėjo 25 % mažiau nereikalingų ligoninės vizitų. Apie ką mes čia iš tikrųjų kalbame – tai padėti žmonėms kurti įpročius, grindžiamus tikru pasitikėjimu savimi, o ne tik vykdyti gydytojų nurodymus.
Autorių teisės © 2025 Shenzeno Sonka Medicinos Technologijų Bendrovė, Ltd. - Privatumo politika