Tehnologije koje se koriste u tele-ICU (jedinicama intenzivne njege) uključuju umjetnu inteligenciju (AI tehnologija), strojno učenje i audio-vizualnu tehnologiju koja medicinskom osoblju omogućuje pružanje skrbi kritično bolesnim pacijentima putem sinkrone, dvosmjerne audiovizualne komunikacije. Upotreba umjetne inteligencije predstavlja priliku za učinkovitiju njegu predviđanjem putanje bolesti i komplikacija.
Prema časopisima SAGE, Tele-ICU je model temeljen na tehnologiji osmišljen za pružanje učinkovite kritične njege na odjelu intenzivne njege (ICU). Sustav tele-ICU stvoren je radi rješavanja sve veće potražnje za uslugama intenzivne njege i nedostatka intenzivista. Sustav omogućuje da nekoliko intenzivista s udaljenih lokacija pružaju usluge u stvarnom vremenu i pomažu u liječenju kritično bolesnih pacijenata.
Tehnologije koje se koriste u tele-ICU-ovima
U tele-ICU-ima se koristi nekoliko tehnologija. Sustav tele-ICU uključuje AI, strojno učenje, podesive kamere visoke razlučivosti postavljene po cijeloj prostoriji, “dvosmjerni audio sustav i izravnu digitalnu vezu sa sustavom za nadzor” koji timu omogućuje pregled pacijenta, mehaničke postavke ventilacije, monitore vitalnih znakova, “intravenske infuzije i doze i drugi uređaji za podršku organima te za komunikaciju s brižnim medicinskim sestrama s udaljenog mjesta”.
Operacijski centar ili Radna stanica računala
Okruženje tele-ICU sastoji se od velikih računalnih radnih stanica raspoređenih radi poboljšanja komunikacije među članovima tele-ICU tima. Značajke ergonomskog dizajna često su ključne jer kliničari koji rade u tim centrima obično rade u dugim smjenama od 8 do 12 sati. U postajama se koriste prilagodljive radne stanice, poput stolova za sjedenje, podesivih monitora računala i stolica različitih veličina koje odgovaraju ergonomskim standardima.
Tele-ICU
Kako bi se podržao aktivan i kontinuiran nadzor velikog broja pacijenata svaka radna stanica opremljena je s nekoliko monitora koji prikazuju kliničke podatke iz različitih zdravstvenih informacijskih sustava.
Medicinske sestre Tele-ICU medicine obavljaju sve svoje zadatke koristeći više računalnih aplikacija i tehnologija. Sustavi su za pružanje stalnog praćenja i reagiranja na klinička upozorenja. Operacijski centri opremljeni su monitorima, radnim stanicama za računala i telefonskim sustavima Cisco, gdje timovi imaju pristup velikom broju podataka nadohvat ruke. Platforme prikupljaju podatke iz različitih izvora, uključujući praćenje kreveta, biopodatke i elektroničke zdravstvene zapise, kako bi pomogli u identificiranju trendova, analizi rizika i stvaranju pravodobnog upozorenja.
Audio-vizualna tehnologija visoke tehnologije
Unutar soba za pacijente timovi surađuju putem dvosmjernog zvuka i kamera za zumiranje s visokom rezolucijom koje pružaju pogled iz ptičje perspektive u svaku sobu, dovoljno blizu da kliničar vidi proširenje zjenice ili da pročita natpis na bočici s lijekom. Koristeći audio/vizualne konferencije i tijek podataka o pacijentima u stvarnom vremenu s više sučelja, liječnik koji radi iz centra za skrb na jednom mjestu može brzo zbrinuti pacijenta na drugom mjestu, danju ili noću. Ta povezanost omogućuje već angažiranom intenzivistu da odmah intervenira i dosljedno pruža skrb usklađenu s najboljom praksom.
Umjetna inteligencija/Tehnologija strojnog učenja
Primjena tehnika umjetne inteligencije može pružiti podršku zdravstvenim djelatnicima u donošenju odluka vezanih uz liječenje pacijenta. Upotreba umjetne inteligencije predstavlja priliku za učinkovitiju njegu predviđanjem putanje bolesti i komplikacija. Strojno učenje i umjetna inteligencija koriste se u tele-ICU-ima jer algoritmi predviđanja rizika, pametni alarmni sustavi i alati za strojno učenje povećavaju konvencionalnu pokrivenost i nastoje poboljšati kvalitetu skrbi.
Tele-ICU-ovi koriste kombinaciju big data, strojnog učenja, umjetne inteligencije i visokofrekventnih podataka zasnovanih na pacijentima u stvarnom vremenu kako bi pomogli u isporuci točnih predviđanja za pacijente s visokim, umjerenim i niskim rizikom i optimizirali tijek rada. Modeli klasifikacije temeljeni na umjetnoj inteligenciji predviđaju koji će pacijenti zahtijevati ili neće zahtijevati intervenciju u određenom roku. Klasifikacija pacijenata s niskim rizikom pružateljima usluga može dodijeliti dodatna sredstva kritičnim i nestabilnim pacijentima. Na primjer, Philips je stvorio Sentry Score, algoritam za predviđanje razvijen kao model strojnog učenja regresije, kako bi kliničarima na tele-intenzivnim odjelima pružio sveobuhvatniji pregled pacijenta i omogućio im da koordiniraju procjene i preporuče radnje s timom za noćnu njegu u učinkovit, manje ometajući način.
Pogledajte naš sustav za beskontaktnu dezinfekciju.