อุปกรณ์ทางการแพทย์ที่สามารถติดตั้งในตัวผู้ป่วย คือความหวังของผู้เจ็บป่วยเรื้อรัง (Chronic Disease Management)
อุปกรณ์ทางการแพทย์ติดตั้งในตัวผู้ป่วย ทางเลือกใหม่การดูแลผู้ป่วยโรคเรื้อรังอย่างมีประสิทธิภาพ
✅อุปกรณ์มาพร้อมกับระบบ Sensor ที่ค่อยตรวจเช็คข้อมูลสุขภาพผู้ป่วย
✅อุปกรณ์มาพร้อม Machine Learning เมื่อมีการผิดปกติของข้อมูล ระบบจะวิเคราะห์หาสาเหตุ
✅แจ้งเตือนผู้ป่วยให้ปรับเปลี่ยนพฤติกรรม หรือควบคุมสั่งการอุปกรณ์ให้ปรับสมดุลการสั่งจ่ายยาเข้าเส้นเลือดผู้ป่วยเพื่อรักษา
✅หากผู้ป่วยตกอยู่ในสภาวะฉุกเฉิน แจ้งทีมฉุกเฉินดูแลทันท่วงที
☝️โอกาสทางธุรกิจสดใส
ไม่มีสิ่งไหนสามารถทดแทนการวินิจฉัยผู้ป่วยด้วยเจ้าหน้าที่ด้านการแพทย์
แต่ด้วยเทคโนโลยี่ใหม่ที่ถูกขับเคลื่อนด้วยบริการข้อมูลดูแลสุขภาพ
• สามารถส่งความช่วยเหลือ และการดูแลที่ถูกต้อง ไปยังผู้ป่วยในช่วงเวลาที่ต้องการทันที
• ด้วยเทคโนโลยี่ทางด้านSensor, ด้าน AI, และ ด้าน Machine Learning ช่วยเปิดประตูด้านการแพทย์ ที่รวบรวมนำเอาศักยภาพด้านข้อมูลมาใช้ประโยชน์ เพื่อให้คำวินิจฉัยเบื้องต้น ช่วยแพทย์สามารถผลวินิจฉัยเพื่อการตัดสินใจ
การใช้ประโยชน์จาก Data Science ไม่ว่าเพื่อสร้างอุปกรณ์ หรือให้บริการข้อมูลเพื่อบริหารจัดการด้านสุขภาพ คือโอกาสทางธุรกิจที่สดใสที่สุด ในการนำเทคโนโลยี่มาช่วยบริหารจัดการโรคเรื้อรัง (CDM or Chronic Disease Management)กับผู้ป่วยเฉพาะราย หรือบริหารสุขภาพโดยส่วนรวม
การเข้าถึงข้อมูลดูแลสุขภาพ ช่วยให้บริการผู้ป่วยได้อย่างต่อเนื่อง และสม่ำเสมอ อีกทั้งยังใช้ในงานวิจัยระดับสูง ตัวอย่างเช่นที่ บริษัท Medtronic บริษัทชั้นนำระดับโลก ให้ความสำคัญกับข้อมูลดูแลสุขภาพ โดยนำข้อมูลไปใช้เพื่อช่วยให้ระบบดูแลสุขภาพมีประสิทธิภาพและประสิทธิผล คือ
1. พัฒนาอุปกรณ์ทางการแพทย์ที่นำเอาระบบ Sensing กับ AI technology มาเป็นส่วนหนึ่งของขบวนการรักษา
2. การรวบรวมองค์ความรู้จากหลากหลายแหล่งมาช่วยการวินิจฉัยโรคช่วยผู้ป่วย
✌️ประโยชน์ของการนำ Data Science มาประยุกต์ใช้งาน 3 ด้าน:
• ปรับปรุงความถูกต้องแม่นยำในการดูแล: จากการตรวจพบโรคแต่เนิ่นๆ, ช่วยการศัลยกรรมที่แม่นยำ, การจดจำจำแนกโดย Machine Learning สามารถถูกนำมาใช้ช่วยงาน อ่านผลการสแกนทางการแพทย์
• ลดงานด้านธุรการ: ใช้รูปแบบภาษาทั่วไป ไม่ใช่ศัพท์ทางการแพทย์จนเกินไป ช่วยในการทำงานของบุคลากรทางการแพทย์ ในการวินิจฉัยโรค เพิ่มประสิทธิผล เกิดประสิทธิภาพ งานไหลลื่น รวดเร็ว ไม่คลาดเคลื่อน
• เพิ่มความสามารถผู้ป่วยในการควบคุมโรคและอาการเจ็บป่วยรายวัน สามารถใหความช่วยเหลืออย่างถูกต้องเหมาะสม จากข้อมูลผู้ป่วยที่ถูกรวบรวมด้วยเครื่องมือ Data Sensor ส่งต่อทางอินเตอร์เน็ต เพื่อได้การวินิจฉัยจาก AI&ML และสามารถได้รับความเห็นเพิ่มเติมและการตัดสินใจช่วยอย่างเหมาะสมจากผู้เชี่ยวชาญหากจำเป็น
👏3 เทคโนโลยี่ที่จะช่วยให้การจัดการโรคเจ็บป่วยเรื้อรังได้ดีมีประสิทธิภาพ
• AI Technology
• Machine Learning Technology
• Sensor Technology
🤔Power of Data :
ทำให้เราเข้าใจถึงศักยภาพที่แท้จริงของData Science ต่อการดูแลสุขภาพระดับสูง
• ช่วยให้เราเห็นภาพว่าข้อมูลประเภทไหนที่สำคัญที่สุด
• ช่วยสร้างองค์ความรู้ให้ ML จากฐานข้อมูลสุขภาพ (Big Data) กว่า 60 ปี
• ช่วยทำให้ให้การวินิจฉัยของ ML มีความเป็นกลาง ถูกต้อง น่าเชื่อถือ ด้วยการนำข้อมูลจากหลากหลาย Sources มาใช้ Train ML อันมีผลให้ข้อมูลมีความเป็นกลาง ไม่ Biasจากแหล่งข้อมูลเดียว
🤔ความก้าวหน้า Electronic Medical Device ทำให้สามารถรวบรวมข้อมูลผู้ป่วยแบบเรียลไทม์ อาทิเช่นข้อมูล ความดัน อัตราการเต้นของหัวใจ ระดับน้ำตาลในเลือด เพื่อส่งต่อข้อมูลให้ศูนย์ดูแลสุขภาพใช้วิเคราะห์ โดยที่ผู้ป่วยโรคเรื้อรังสามารถใช้ชีวิตประจำวันปกติ แต่ข้อมูลสุขภาพจะถูกตรวจเช็คด้วย Sensor Device
🤔ด้วยความก้าวหน้าของ AI & ML (Supervised Algorithm ML) และได้รับการ Trainด้วยองค์ความรู้ด้านการแพทย์พื้นฐานในการวินิจฉัยโรคเจ็บป่วยเรื้อรัง เมื่อข้อมูลสุขภาพของผู้ป่วยที่รวบรวมด้วย Sensor Device ถูกส่งมา HealthCare Center ทำให้ผู้ป่วยได้รับวิเคราะห์ประเมินผล และได้รับการดูแลอย่างใกล้ชิด พร้อมได้รับคำแนะนำหากมีความผิดปกติ หรือได้รับความช่วยเหลือเบื้องต้นทันท่วงที ในกรณีฉุกเฉิน
🤔นำเทคโนโลยี่ช่วยจัดการโรคเจ็บป่วยเรื้อรัง(CDM; Chronic Disease Management):
อาทิเช่น โรคเบาหวาน โรคมะเร็ง โรคหลอดเลือดหัวใจตีบ และความเจ็บปวดเรื้อรัง ซึ่งเป็นสาเหตุของการเสียชีวิตและพิการอันดับต้นๆ
🤔การจัดการโรคเจ็บป่วยเรื้อรังเป็นเรื่องซับซ้อนมาก ต้องอาศัยหลายเทคนิคผสมผสานกัน ต้องการดูแลแบบองค์รวม ต้องมีขบวนการคัดกรอง การตรวจเช็คสุขภาพ การติดตามผล และการให้ความรู้ผู้ป่วย
🤔โดยการนำเทคโนโลยี่ Sensor และ AI มาใช้กับอุปกรณ์การแพทย์รุ่นใหม่ที่ผ่าตัดฝังในผู้ป่วย และส่งต่อข้อมูลผ่านเครื่องข่าย Internet เข้าศูนย์ดูแลสุขภาพ ช่วยให้เจ้าหน้าที่การแพทย์สามารถค่อยติดตาม วินิจฉัย ให้คำแนะนำผู้ป่วยได้อย่างเรียลไทม์ สามารถให้ความช่วยเหลือฉุกเฉินทันท่วงที
👨🏻🦼ดูแลผู้ป่วยโรคเบาหวาน
พบว่าผู้ป่วยเบาหวานประเภท 1 สามารถควบคุมจัดการโรคได้ดีกว่า ถ้ามีการควบคุมระดับน้ำตาลในเลือด ซึ่งสัมพันธ์กับการควบคุมอาหารและการออกกำลังกาย เครื่องมือประเภทCGM (Continuous Glucose Monitoring) ระบบ Sensor Device ที่ค่อยส่งข้อมูลสุขภาพผู้ป่วยอย่างต่อเนื่องไปยังศูนย์คลินิคสุขภาพจะทำให้เจ้าหน้าที่กายแพทย์สามารถค่อยติดตาม แนะนำ และช่วยเหลือผู้ป่วยได้ทันท่วงทีในยามฉุกเฉิน หรือสามารถเตือนผู้ป่วยให้ปรับพฤติกรรมประจำวันให้เหมาะสม เมื่อข้อมูลสุขภาพบ่งชี้ไปถ้าลบ
♾เช่น ผู้ป่วยเบาหวานประเภท 1 ผ่าตัดติดตั้งอุปกรณ์ของ MEDTRONIC รุ่น GuardianTM Connect Continuous Glucose Monitor (CGM) ร่วมกับเครื่องฉีด insulin รุ่น MiniMed 670GTM เมื่อตรวจพบว่าผู้ป่วยมีระดับน้ำตาลในเลือดต่ำกว่าเกณฑ์ อุปกรณ์ก็จะฉีด Insulin เข้ากระแสเลือดทันที
♾ระบบ NUTRINO HEALTH ของ METRONIC ที่นำ AIมาช่วยวิเคราะห์ข้อมูลโภชนาการ เพื่อทำนายระดับน้ำตาลในเลือดจากปริมาณและชนิดอาหารที่บริโภคในแต่ละมื้อ ระบบ AIนี้ทำงานภายใต้ระบบวิทยาการด้านโภชนาการ รวบรวมข้อมูลอาหารและข้อมูลโภชนาการเพื่อเป็นพื้นฐานการวิเคราะห์
🤟ถ้าต่อเชื่อมทั้ง 3 ระบบรวมกัน คือ
• ระบบวิเคราะห์โภชนาการ (NUTRINO HEALTH)
• ระบบตรวจเช็คระดับน้ำตาลต่อเนื่อง (CONTINUOUS GLUCOSE MONITOR)
• ระบบควบคุมระดับน้ำตาล INSULIN PUMP THERAPIES)
จะช่วยลดภาระร่างกายและสมองในการสั่งการควบคุมความต้องการอาหารและสารอาหารของผู้ป่วยโรคเบาหวาน
🙄ทิศทางการดูแลผู้ป่วยโรคเรื้อรังแบบเฉพาะคน :
ด้วยเทคโนโลยี่ Sensor Technology และ AI & ML Technology การดูแลผู้ป่วยจะมีประสิทธิภาพ สามารถออกแบบให้เหมาะเฉพาะอาการของผู้ป่วยแต่ละคน โดยจะนำอุปกรณ์ Sensor Device พร้อมระบบ AI &ML มาติดตั้งในตัวผู้ป่วยโรคเรื้อรัง เพื่อที่จะ:
• เก็บข้อมูลสุขภาพผู้ป่วยแบบ Real Time
• AI & ML นำข้อมูลที่เก็บได้มาวินิยฉัย เพื่อควบคุมอุปกรณ์ต่อพ่วงเพื่อสั่งจ่ายยา สั่งจ่ายสารอาหาร หรือควบคุมปริมาณสารในร่างดายผู้ป่วย อย่างเช่น ควบคุม Insulin ในร่างกายผู้ป่วยเบาหวานประเภท 1 เมื่อพบว่าเกิดภาวะขาดน้ำตาล
• ส่งต่อข้อมูลให้ศูนย์สุขภาพ เพื่อวิเคราะห์ ติดตามผล และให้คำแนะนำเพิ่มเติม
หรือติดตั้งอุปกรณ์ Accelerometer ในตัวผู้ป่วยเจ็บเรื้อรังบริเวณลิ้นปี่ (Intractable Pain) เพื่อช่วยแจ้งเตือนผู้ป่วยให้การจัดทางร่างกายให้เหมาะสมในระหว่างการใช้ชีวิตประจำวัน เพื่อหลีกเลี่ยงอาการเจ็บเรื้อรังบริเวณลิ้นปี่
หรือแม้กระทั้งการติดตั้งอุปกรณ์เพื่อช่วยผู้เจ็บเรื้อรังกระดูกสันหลัง ซึ่งเป็นอาการเจ็บปวดเรื้อรังเฉพาะบุคคล
🤔Data Science and Managed Care Offerings :
• พบว่าค่าใช้จ่ายเพื่อดูแลรักษาผู้ป่วยโรคเรื้อรังซ้ำซ้อน(โรคเกิดร่วมกัน 2 ชนิดขึ้นไป) ติดเป็นสัดส่วนถึง 93% ของค่าใช้จ่ายดูแลผู้ป่วยทั้งหมด
• กลุ่มผู้ป่วยเรื้อรังหลายโรคซ้ำซ้อน อาทิเช่น โรคหัวใจล้มเหลว และโรคความดันโลหิตสูงที่มาด้วยกัน เรียกว่าเป็นผู้ป่วยกลุ่มโรค “TRIPLE C” คือ Complex, Chronic, Co-morbid (โรคซับซ้อน, โรคเรื้อรัง, โรคมาด้วยกัน) คือกลุ่มผู้ป่วยที่น่าจะได้ประโยชน์สูงสุด หากเรานำเอา Sensor Technologyใช้รวบรวมข้อมูลสุขภาพส่งตรงศูนย์คลินิคสุขภาพ ให้AI&ML วินิจฉัยโรค และส่งต่อผลข้อมูลให้ผู้เชียวชาญใช้ตัดสินใจเพื่อดูแล และให้คำแนะนำผู้ป่วยได้อย่างเหมาะสม และทันท่วงที
👏ตัวอย่างเช่น MEDTRONIC Care Management Service นำ Data Science มาช่วยงานด้านดูแลสุขภาพ:
• ออกแบบให้ใช้งานง่าย ให้ผู้ป่วยยอมรับว่าอุปกรณ์เป็นส่วนหนึ่งในวิถีชีวิตของเขาโดยไม่ต่อต้าน ร่วมมือใช้งานตามขั้นตอน และดูแลอุปกรณ์
• ออกแบบให้อุปกรณ์สามารถช่วยงานนักคลินิค เพื่องานวินิจฉัยติดตามผู้ป่วย
• ออกแบบเพื่อเก็บข้อมูล นำมาปรับปรุงคุณภาพอุปกรณ์ ราคา และ ดูแลคุณภาพชีวิตผู้ป่วยหลังการรักษาหายป่วย
👏Partnering To Transform The Future Of Healthcare (ความร่วมมือพัฒนาเพื่ออนาคตการดูแลสุขภาพที่ดีกว่า) :
เช่น เมื่อต้นปี 2019 บริษัทMEDTRONIC (บริษัทพัฒนาเครื่องมือและอุปกรณ์ทางการแพทย์อันดับหนึ่งของโลก) ได้ประกาศความร่วมมือกับ Shanghai Jiao Tong University (SJTU) ของจีน จัดตั้งห้องแลบด้าน AI เพื่อศึกษาพัฒนา AI ใช้งานในอุปกรณ์ทางการแพทย์
👩💻References :
1 https://healthinformatics.uic.edu/ blog/4-uses-for-patient-care-data/
2 https://www.cdc.gov/chronicdisease/ about/index.htm
3 http://clinical.diabetesjournals.org/ content/diaclin/early/2017/12/20/cd17- 0094.full.pdf
4 Beck, et al. Effect of continuous glucose monitoring on glycemic control in adults with type 1 diabetes using insulin injections: The DIAMOND randomized clinical trial. JAMA. 2017;317(4):371- 378.
5 Bergenstal R, Garg S, Weinzimer S, et al. Safety of a hybrid closed-loop insulin delivery system in patients with type 1 diabetes.
6 Chronic Conditions Among Medicare Beneficiaries, Chart Book 2012. Baltimore, MD: Centers for Medicare & Medicaid Services; 2012. Accessed November 18, 2014. www.medtronic.com
#Standford_Medicine_Report #Artificial_Intelligence #Machine_Learning #♾Man #alfa_man
📚สามารถค้นหาอ่านเพิ่มเติมได้ที่ :
• Stanford Medicine 2017 Health Trends Report: Harnessing the Power of Data in Health
• “3 Myths About Machine Learning in Health Care” Published in Harvard Business Review; November 13, 2019 Issue https://hbr.org/2019/11/3-myths-about-machine-learning-in-health-care
• More Job Opportunity at eJobFair : https://www.ejoblive.com/ejobarticle/
- 21
ดูเพิ่มเติมในซีรีส์
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2025 Blockdit
