နာတာရှည်ရောဂါစီမံခန့်ခွဲမှုအတွက် ကျန်းမာရေးဖြေရှင်းနည်း - လမ်းညွှန်ချက်အပြည့်အစုံ

ရှုပ်ထွေးသော နာတာရှည်ရောဂါအခြေအနေများအတွက် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးကျန်းမာရေးဖြေရှင်းနည်းများ

နာတာရှည်မျိုးစုံရောဂါရှိသော လူဦးရေများတွင် စံပြုပြဋ္ဌာန်းချက်များ ဘာကြောင့် ကျရှုံးရသနည်း

တစ်ဦးချင်းစီတွင် နာတာရှည်ရောဂါအများအပြား တစ်ပြိုင်နက်တည်း ဖြစ်ပွားနေသည့်အခါ၊ စံပြုကုသမှုအစီအစဉ်များသည် ယခုအခါတွင် ထိရောက်မှုမရှိတော့ပါ။ ရောဂါတစ်ခုချင်းစီကို ကုသရန် ရည်ရွယ်သော ကုသမှုစံနှုန်းများကို ကျန်းမာရေးအခြေအနေ အမျိုးမျိုးရှိသူများအား အသုံးပြုပါက ပြဿနာများကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။ ဆရာဝန်များသည် တစ်ခုခုကို အလေးပေးကုသမှုပေးခြင်းဖြင့် အခြားတစ်ခုကို ပိုမိုဆိုးရွားစေနိုင်သောကြောင့် အခက်အခဲအတွင်း ရောက်နေကြရပါသည်။ သွေးတိုးကို ထိန်းချုပ်ခြင်းကို ဥပမာယူကြပါစို့။ နှလုံးပြောင်းဆိုးမှုနှင့် ကျောက်ကပ်ရောဂါနှစ်မျိုးလုံးရှိသူတစ်ဦး၏ သွေးတိုးကို ဆရာဝန်က အလွန်တက်ကြွစွာ ကျစေလိုပါက ကျောက်ကပ်လုပ်ဆောင်မှုကို ထိခိုက်စေနိုင်ပါသည်။ ထိုနည်းတူစွာပင် သွေးတိုးရှိသူကို ဆားငန်ဓာတ်နည်းသော အစားအစာများ စားသုံးရန် ညွှန်ကြားခြင်းသည် ပြင်းထန်သော နှလုံးပြောင်းဆိုးမှုကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနေရသည့် လူနာအတွက် လိုအပ်ချက်များနှင့် ဆန့်ကျင်နေပါသည်။ ဤကဲ့သို့သော ဆန့်ကျင်မှုများကြောင့် ပြဿနာများနှင့် ကုန်ကျစရိတ်ကြီးမားမှုများ ဖြစ်ပေါ်လာပါသည်။ မကြာသေးမီက Ponemon သုတေသနအရ ဆရာဝန်များ အတူတကွ မလုပ်ဆောင်ပါက လူနာတစ်ဦးချင်းစီအတွက် နှစ်စဉ် ဒေါ်လာ ၇၄၀,၀၀၀ ခန့် အပိုကုန်ကျစရိတ် ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။ ဆီးချိုနှင့် နှလုံးပြောင်းဆိုးမှုတို့ကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း ကိုင်တွယ်နေရသူများသည် ဘာစားရမည်၊ ဘယ်ဆေးများသောက်ရမည် စသည်တို့နှင့် ပတ်သက်၍ ဆန့်ကျင်ဘက် အကြံပြုချက်များကို ရရှိနေကြပြီး ဆေးရုံသို့ ပိုမိုသွားရောက်ရခြင်းများ ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။ ထို့ကြောင့် အဖြေမှာ အဘယ်နည်း။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုသည် ရောဂါတစ်ခုချင်းစီကို သီးခြားကြည့်ရှုခြင်းမှ ရပ်တန့်ကာ လူနာတစ်ဦးလုံးကို စုစည်းကြည့်ရှုခြင်းသို့ ပြောင်းလဲသွားရန် လိုအပ်ပါသည်။

ဘိုင်ယိုမတ်ခ်ကာများ၊ အပြုအမူများနှင့် လူမှုဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာ အချက်များကို သက်ဆိုင်ရာ ကျန်းမာရေး စီမံကိန်းများတွင် ပေါင်းစပ်ခြင်း

နာတာရှည်ရောဂါများကို စီးမံခန့်ခွဲခြင်းဟူသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကိုသာ အခြေခံနေသော်လည်း ယနေ့ခေတ်တွင် ဆရာဝန်များသည် ကုသမှုအစီအစဉ်များရေးဆွဲရာတွင် အချက်အလက်များကို စုံလင်စုံစွာ စတင်စဉ်းစားလာကြသည်။ သူတို့သည် ဝတ်ဆင်နိုင်သောကိရိယာများမှတစ်ဆင့် ခန္တိကုပ်တွင်ဖြစ်ပွားနေသောအရာများကို စောင့်ကြည့်ကာ၊ လူတစ်ဦးတစ်ယောက်၏ ဘဝဖြစ်စဉ်နှင့်ပတ်သက်သည့်အသေးစိတ်အချက်များကို စုဆောင်းကာ၊ လူတစ်ဦးလူတစ်ယောက် ဆေးရုံသို့ သွားရောက်နိုင်မှုရှိမရှိ၊ အနီးအနားတွင် ကျန်းမာရေးနှင့်ညီညွှတ်သော အစားအစာရွေးချယ်မှုများ ရရှိမှုရှိမရှိ စသည်တို့ကို စဉ်းစားပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် ဆရာဝန်ရုံးတွင်မဟုတ်သည့်အချိန်တွင်ပင် သွေးတွင်းသကြားဓာတ်အဆင့်ပြောင်းလဲမှုကို ဆက်လက်စောင့်ကြည့်ခြင်းသည် သွေးတွင်းသကြားဓာတ်ကို စောင့်ကြည့်ခြင်းဖြစ်သည်။ နေ့စဉ်လုပ်ဆောင်မှုများကို စူးစိုက်လေ့လာခြင်းသည် ဆေးဝါးများကို ပုံမှန်မသောက်သုံးခြင်း၏ အကြောင်းရင်းကို ဖော်ထုတ်ပေးသည်။ လတ်ဆတ်သော ဟင်းသီးနှံများပါသည့် စူပါးမားကက်များရှိရာ နေရာများကို ပြသသည့် မြေပုံများသည် လူနာများ၏ အစားအစာရွေးချယ်မှုများ အားနည်းခြင်းကို ရှင်းပြပေးနိုင်သည်။ ဤအရာအားလုံးကို စုစည်းလိုက်သောအခါ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးသူများသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ချမှတ်နိုင်ကြသည်။ ညအလုပ်ရက်များအပေါ် အခြေခံ၍ အင်ဆူလင်ကို ပေးသည့်အချိန်ကို ညှိနှိုင်းခြင်း၊ ဆေးဝါးကုန်ကျစရိတ်ကို ကူညီပေးသည့် ဒေသတွင်းအစီအစဉ်များကို ရှာဖွေခြင်းစသည်တို့ ဖြစ်နိုင်သည်။ သုတေသနပြုလုပ်ချက်များအရ ဤနည်းလမ်းသည် အားလုံးအတွက် တစ်မျိုးသာရှိသော ကုသမှုအစီအစဉ်များကို အသုံးပြုသည့်အခါထက် အရေးပေါ်ဆေးကုသမှုဌာနသို့ သွားရောက်ရာအကြိမ်ရေကို ၃၀ မှ ၃၅ ရာခိုင်နှုန်းခန့် လျှော့ချပေးသည်ဟု ညွှန်ပြသည်။ တစ်ဦးတစ်ယောက်၏ ဘဝအပြည့်စုံကို စဉ်းစားခြင်းသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအဖွဲ့များအား အရေးပေါ်အခြေအနေများဖြစ်လာမခံမီ ပြဿနာများကို ဖမ်းမိစေရန် ဖြစ်ပြီး အဖြစ်နောက်ကျမှ မီးငြိမ်းသည့်အလုပ်ကို အမြဲလုပ်နေခြင်းမျိုးမဟုတ်ပါ။

နှစ်ခုလုံးကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် ကာကွယ်ခြင်းအတွက် ဒစ်ဂျစ်တယ်ကျန်းမာရေးဖြေရှင်းချက်များ

ဝတ်ဆင်နိုင်သော၊ အက်ပ်များနှင့် နေ့စဉ်ကိုယ်တိုင်စီမံခန့်ခွဲမှုတို့တွင် အသုံးပြုသည့် စမတ်ကိရိယာများပါဝင်သော အကွာအဝေးမှ တိုင်းတာမှုနည်းပညာများ

စမတ်ဝေယာ၊ ဖုန်းအက်ပ်များနှင့် ချိတ်ဆက်နိုင်သော ပစ္စည်းကိရိယာများသည် ယခင်က အနားယူနေသူများကို ကိုယ်ပိုင်ကျန်းမာရေး စောင့်ရှောက်မှုခရီးတွင် တက်ကွယ်စွာ ပါဝင်နေသူများအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးလိုက်ပါသည်။ ဤနည်းပညာပစ္စည်းငယ်များသည် နှလုံးခုန်နှုန်း၊ သွေးထဲရှိ သကြားဓာတ်နှင့် ခန္တာကိုယ်အတွင်း အောက်ဆီဂင်ပမာဏကဲ့သို့သော အရာများကို စောင့်ကြည့်နေပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် CGMs များသည် သွေးထဲရှိ သကြားဓာတ်အဆင့် အလွန်မြင့်တက်လာခြင်း သို့မဟုတ် အလွန်နိမ့်ကျလာခြင်းကို သတိပေးသည့် အသံများထုတ်ပေးပြီး ဆီးချိုရောဂါရှိသူများအတွက် အသက်ကယ်သည့် အရာဖြစ်ပါသည်။ ထိုအပြင် ပန်းနာ သို့မဟုတ် COPD ရောဂါအတွက် ဆေးကို မည်မျှကြိမ် သောက်သည်ကို တိကျစွာ ရေတွက်နိုင်သော ဉာဏ်ရည်ကောင်းသော အသက်ရှူဆေး အင်ဟာလာများလည်း ရှိပါသည်။ နှလုံးခုန်ပုံစံ မှားယွင်းနေခြင်းကဲ့သို့သော အရာမျိုးကို ပစ္စည်းကိရိယာများက ဖမ်းမိပါက လူတစ်ဦးချင်းစီသည် နက်ဖြန်အထိ စောင့်မနေဘဲ မိမိလုပ်နေသည့်အရာကို ချက်ချင်းပြောင်းလဲနိုင်ပါသည်။ ဆရာဝန်များသည် ဤအချက်အလက်အားလုံးကို အထူးပြုလုပ်ထားသော မျက်နှာပြင်များတွင် ကြည့်ရှုနိုင်ပြီး အခြေအနေများ ပိုဆိုးလာမည်ကို ညွှန်ပြသည့် ပုံစံများကို အချိန်မတိုင်မီ ဖမ်းမိနိုင်ပါသည်။ နှစ်ပိုင်းက Journal of Medical Internet Research တွင် ထုတ်ဝေခဲ့သော သုတေသနအရ ဤဝေးလံခေါင်ဖျားစောင့်ကြည့်မှုစနစ်များကြောင့် ရောဂါရှည်လျားသည့် လူနာများကို ဆေးရုံပြန်လာရန် အခွင့်အလမ်း အမှန်အကန် တစ်ဝက်ခန့် လျော့နည်းသွားကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့ပါသည်။ ကျန်းမာရေးကို အချိန်တိုင်း စောင့်ကြည့်နေခြင်းသည် သေးငယ်သောပြဿနာများ ကြီးမားသော အရေးပေါ်အခြေအနေများအဖြစ် ပြောင်းလဲမတိုင်မီ ဆရာဝန်များက စောစီးစီးတွင် စိတ်ကူးထုတ်၍ အကြံပေးနိုင်ခြင်းကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။

နှလုံးရောဂါနှင့် COPD တို့တွင် အစောပိုင်းကာလ အန္တရာယ်များကို စောင့်ကြည့်ရှာဖွေရန် AI အခြေပြု ကြိုတင်ခန့်မှန်း ဆန်းစစ်ခြင်း

AI စနစ်များသည် ဝတ်ဆင်နိုင်သောကိရိယာများနှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာမှတ်တမ်းများမှ လာရောက်သည့် ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာဒေတာအမျိုးမျိုးကို ကြည့်ရှု၍ လူတို့ နာများသည့်အထိ မဖြစ်မီကပင် ပြဿနာများကို ဖော်ထုတ်နိုင်ပါသည်။ နှလုံးရောဂါ သို့မဟုတ် COPD ကဲ့သို့သော အခြေအနေများကို ဥပမာအဖြစ်ယူကြည့်ပါ။ ဉာဏ်ရည်မြင့်စနစ်များသည် လူအများစုက မသိမ်းမိသော အသေးစိတ်ပြောင်းလဲမှုများကို ဖမ်းယူနိုင်ပါသည် - ဥပမာ ကိုယ်အလေးချိန်တွင် အနည်းငယ်ပြောင်းလဲခြင်း သို့မဟုတ် ဆေးရုံတက်မည့်အချိန်တွင် ဖြစ်ပေါ်လေ့ရှိသော အသက်ရှူပုံများကဲ့သို့သော အရာများဖြစ်ပါသည်။ ဤစက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်များသည် တစ်နေ့တာအတွင်း လှုပ်ရှားမှုပမာဏ၊ အိပ်စက်မှုပုံစံများနှင့် ဆေးဝါးများကို ညွှန်ကြားသည့်အတိုင်း သောက်သုံးမှုရှိမရှိ စသည့် အချက်များကို ပေါင်းစပ်စစ်ဆေး၍ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆိုင်ရာ အန္တရာယ်အကဲဖြတ်မှုများကို ဖန်တီးပေးပါသည်။ အရာဝတ္ထုများ မမှန်ကန်ပါက (ဥပမာ COPD ရှိသူတစ်ဦးတွင် အောက်ဆီဂျင်အဆင့်ကျဆင်းလာပါက) စနစ်သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးသူများထံသို့ သတိပေးချက်များပို့ပြီး ၎င်းတို့ စောစီးစွာ ဝင်ရောက်စွက်ဖက်နိုင်ပါသည်။ ပြီးခဲ့သည့်နှစ်က Nature Medicine တွင် ဖော်ပြခဲ့သည့် သုတေသနအရ ဤကဲ့သို့သော ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သည့်ကိရိယာများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ဤနာတာရှည်ရောဂါများဖြင့် ဆင်းရဲနေသော လူနာများတွင် အရေးပေါ်ကုသမှုဌာနသို့ သွားရောက်မှုကို ၄၀% ခန့် လျှော့ချနိုင်ခဲ့ပါသည်။ AI ၏အကြံပြုချက်များကို အသုံးပြု၍ ကုသမှုပြောင်းလဲမှုများကို စောစီးစွာ ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် လူနာများအတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ရလဒ်များရရှိရုံသာမက နိုင်ငံတစ်ဝှမ်းရှိ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစနစ်များအပေါ် ဖိအားကိုပါ လျှော့ချပေးနိုင်ပါသည်။ ဤအရာများသည် အရေးပေါ်အခြေအနေများ ဖြစ်မည့်အထိ မရောက်မီ ရေရှည်ကျန်းမာရေးပြဿနာများကို စီမံခန့်ခွဲရာတွင် နည်းပညာ၏ တန်ဖိုးကို မည်မျှအထိ ပြသနေပါသည်။

အထောက်အထားများပေါ်တွင် အခြေခံသော ကျန်းမာရေးဖြေရှင်းနည်းများ၏ စမ်းသပ်အတည်ပြုထားသည့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ရလဒ်များ

လက်တွေ့အထောက်အထားများပေါ်တွင် အခြေခံသော ကျန်းမာရေးဖြေရှင်းနည်းများသည် လူနာများအတွက် အမှန်တကယ် ကွဲပြားမှုကို ဖြစ်စေသည့် ရလဒ်များကို ပြသသောကြောင့် ထင်ရှားပါသည်။ ရိုးရာနည်းလမ်းများသည် အများအားဖြင့် အရာဝတ္ထုများကို သင့်တော်စွာ တိုင်းတာမှုမရှိပေ၊ သို့သော် ဤနည်းလမ်းသစ်များသည် လူများ ပြန်လည်နာလန်ထူမှုနှုန်း၊ ဆေးရုံများသို့ ပြန်လာမှုနည်းပါးခြင်းနှင့် နာမကျန်းမှုများကို ရင်ဆိုင်ရာတွင် ဓာတ်ခွဲခန်းရလဒ်များနှင့် လက်တွေ့တွင် ဖြစ်ပျက်မှုများကြား ကွာခြားမှုများရှိနေကြောင်း တွေ့ရှိရပါသည်။ အမျိုးသား ဆေးပညာ အကယ်ဒမီက ၂၀၂၄ ခုနှစ် အစီရင်ခံစာတွင် ဤအချက်ကို ဖော်ပြခဲ့ပါသည်။ ထို့အပြင် ဤအထောက်အထားများကို အခြေခံသော နည်းလမ်းများသည် ငွေကြေးကိုပါ ခြွေတာပေးနိုင်သည်က စိတ်ဝင်စားဖွယ် ဖြစ်ပါသည်။ သက်သေပြထားသော စံနှုန်းများကို လိုက်နာသည့် ဆေးရုံများနှင့် ဆေးခန်းများသည် နာတာရှည်ရောဂါများကို စီမံခန့်ခွဲရာတွင် ငွေကြေးအသုံးစရိတ်၏ တန်ဖိုးကို အကြောင်း ၃၀ ရာခိုင်နှုန်းခန့် ပိုမိုကောင်းမွန်စေနိုင်ပါသည်။ လူနာများကို ပိုမိုကျန်းမာစေရန်နှင့် လည်ပတ်မှုများကို ပိုမိုထိရောက်စွာ လုပ်ဆောင်ရန် အာရုံစိုက်ခြင်းသည် ကာလရှည် အကျိုးကျေးဇူးများကို ဖန်တီးပေးပြီး ကျွန်ုပ်တို့ လုပ်ဆောင်သမျှတို့တွင် လူနာများကို ဦးစားပေးရန် ပိုမိုနီးစပ်လာစေပါသည်။

ကျန်းမာရေးစိတ်နှလုံးနှင့် အပြုအမူဆိုင်ရာကျန်းမာရေးဖြေရှင်းချက်များမှတစ်ဆင့် လူနာများအား စွမ်းအားပေးခြင်း

စိတ်အားတက်ဖွယ်ဒီဇိုင်းနှင့် ရည်မှန်းချက်အခြေပြုကုထုံးများမှတစ်ဆင့် ကိုယ်ပိုင်စွမ်းအားတည်ဆောက်ခြင်းနှင့် ပြောင်းလဲမှုကို ထာဝရစေစာခြင်း

နာတာရှည်ရောဂါများကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းသည် အခက်အခဲများ ဖြစ်ပေါ်လာသည့်အခါတွင်ပင် ကျန်းမာရေးနှင့် ညီညွတ်သော အလေ့အကျင့်များကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နိုင်ရန် လူနာများ ယုံကြည်မှုကို တည်ဆောက်နိုင်သည့်အခါ အကောင်းဆုံးဖြစ်ပါသည်။ ထိုနေရာတွင် စိတ်ဓာတ်မြှင့်တင်ပေးသော နည်းလမ်းများ၊ အထူးသဖြင့် ပန်းတိုင်ကြီးများကို အဆင့်ငယ်များအဖြစ် ခွဲခြားပေးသည့် နည်းလမ်းများ အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။ ဆေးဝါးများကို ပုံမှန်သောက်သုံးခြင်းကို ဥပမာယူကြည့်ပါ။ တစ်ချိန်တည်းတွင် အရာအားလုံးကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် ကြိုးစားခြင်းအစား ဆီးချိုရောဂါရှိသူတစ်ဦးသည် နေ့စဉ် လျှောက်လှမ်းသည့် ခြေလှမ်းများကို ရေတွက်ခြင်းဖြင့် စတင်၍ နောက်ပိုင်းတွင် စားသောက်မှုပုံစံကို ပြင်ဆင်ခြင်းသို့ ကူးပြောင်းနိုင်ပါသည်။ ဤတဖြည်းဖြည်းချင်း ချဉ်းကပ်သော နည်းလမ်းသည် လူတို့အား လမ်းကြောင်းတစ်လျှောက် အောင်မြင်မှုကို ခံစားရစေပါသည်။ မကြာသေးမီက CDC ၏ ဒေတာများအရ အမေရိကန်နိုင်ငံသား လူကြီးများ၏ သုံးပုံတစ်ပုံခန့်သည် အခြေခံကျန်းမာရေး အချက်အလက်များကို နားလည်ရာတွင် အခက်အခဲများ ရှိနေပါသည်။ ကောင်းမွန်သော အစီအစဉ်များသည် ရိုးရှင်းသော ဘာသာစကားဖြင့် အယူအဆများကို သင်ကြားပေးခြင်းဖြင့် ဤပြဿနာကို ဖြေရှင်းပေးပြီး လူများအား လက်တွေ့ကျသော ကျွမ်းကျင်မှုများကို လေ့ကျင့်ခွင့်ပေးပါသည်။ ကုသမှုများသည် တစ်ဦးချင်းစီ၏ လိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီပါက ရလဒ်များသည် ပိုမိုကြာရှည်စွာ တည်တံ့လေ့ရှိပါသည်။ တစ်ချို့သူများသည် အမှတ်တရ အကြောင်းကြားမှုများ ပို့ပေးသော စမတ်ဖုန်းအပလီကေးရှင်းများကို ပိုမိုတုံ့ပြန်ကြပြီး အခြားသူများမှာ အတွေ့အကြုံများကို မျှဝေနိုင်သော အုပ်စုပတ်ဝန်းကျင်များတွင် အားအင်ကို တွေ့ကြုံရပါသည်။ ဤစိတ်ကူးအားလုံးကို စုစည်းခြင်းသည် ကြီးမားသော ကွာခြားမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။ Journal of Cardiac Failure တွင် ဖော်ပြထားသော သုတေသနတစ်ခုအရ ဤကဲ့သို့သော အစီအစဉ်များတွင် ပါဝင်သော နှလုံးရောဂါရှိသူများသည် ဆေးရုံသို့ လိုအပ်မှုမရှိဘဲ သွားရောက်ရသည့် အကြိမ်ရေ ၂၅% လျော့နည်းကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့ အမှန်တကယ် ဆွေးနွေးနေသည်မှာ ဆရာဝန်များ၏ အမိန့်များကို လိုက်နာခြင်းထက် မိမိကိုယ်ကို ယုံကြည်မှုအပေါ် အခြေခံ၍ အလေ့အကျင့်များ ဖွံ့ဖြိုးစေရန် လူများကို ကူညီပေးခြင်းဖြစ်ပါသည်။