24 января 2023

Будущее медицины - дистанционное наблюдение за пациентами

1 162

Мониторинг состояния здоровья с помощью устройств для непрерывного сбора данных выходит за рамки стандартного удаленного наблюдения за пациентом. Постоянный пассивный медицинский мониторинг может вскоре подтвердить пословицу, что предотвратить легче, чем лечить.

В настоящее время системы удаленного мониторинга здоровья набирают обороты. Эти решения полагаются на сбор важных показателей здоровья от широкого спектра датчиков в режиме реального времени, что способствует проактивной диагностике. Безусловно, катализатором интереса к удаленному мониторингу пациентов (RPM) послужила пандемия Covid-19.

Интерес к систеам удаленного мониторинга здоровья растет

В октябре 2022 года Google приобрела стартап Sound Life Sciences. Компания разработала приложение для смартфона (одобрено FDA), которое использует технологию сонара для мониторинга дыхания во время сна, предупреждая о клинически значимых изменениях паттернов дыхания. Эти данные можно использовать для диагностики апноэ. Приложение также может помочь контролировать пациентов с  хронической обструктивной болезнью легких (ХОБЛ), астмой и различными тревожными состояниями/ расстройствами.

Еще одним стартапом, использующим аудиоданные, является Sensi.AI. Это израильская платформа удаленного мониторинга, ориентированная на уход за пожилыми людьми.

платформа удаленного мониторинга

Платформа использует аудиоданные  от таких датчиков, как смарт-устройства, динамики, смартфоны, камеры видеонаблюдения и многое другое, когда пациенты занимаются повседневными делами (такими как прием пищи и душ). Приложение формирует предупреждения для медицинского персонала о потенциально опасных ситуациях с наблюдаемым, например, о падении. В начале 2022 года компания привлекла инвестиции на сумму 14 миллионов долларов (раунд А).

Еще один продукт, на который стоит обратить внимание - это умные лампы Nobi от бельгийского разработчика. Устройство предназначено для оповещения обслуживающего персонала об активности пациента. Лампы используются для обнаружения падения пожилых людей дома или в интернатах. В январе 2022 г. компания привлекла посевной раунд в размере 16 миллионов долларов от BNP Paribas Fortis, EQT.

умные лампы Nobi

Зарождающая технология голосовых биомаркеров может помочь выявить ранние симптомы заболеваний такие как болезнь Паркинсона, а также симптомы депрессии и различные легочные заболевания. Эта технология использует данные голоса: высоту, звука, частоту, тремор и многое другое. Прогнозируется, что индустрия вокальных биомаркеров будет стоить более 5 миллиардов долларов в следующие 5 лет. Такие стартапы, как Ellipsis, Aural Analytics и Kintsugi  уже развивают это направление.

Даже устройства мониторинга, требующие физического взаимодействия, находятся на пути к тому, чтобы стать менее инвазивными. Например, исследователи разрабатывают такие решения, как  “умные наклейки”. Эти пластыри прилипают к коже и постоянно собирают и передают такие данные, как уровень глюкозы, пульс и физическая активность.

Фармацевтические гиганты, такие как AstraZeneca и Eli Lilly, проявили интерес к RPM-пространству, налаживая партнерские отношения, ориентированные на RPM и лечение хронических заболеваний.

Eli Lilly, в частности, сосредоточился на лечении диабета. Хронические заболевания, такие как диабет, предоставляют широкие возможности для удаленного мониторинга состояния пациентов, поскольку они требуют непрерывного сбора данных от пациентов. Сделать такие технологии, как мониторинг уровня глюкозы, менее инвазивными без ущерба для качества данных, будет иметь огромное значение как для самих пациентов с сахарным диабетом, так и для их лечащих врачей.

В 2023 году и в последующий период одним из главных вопросов в сфере здравоохранения будет вопрос о том, как наилучшим образом сочетать постоянный сбор данных и “легкую в использовании” технологию, которая требует от пациентов небольших усилий. Разработка устройств, которые являются одновременно технически эффективными и эстетически привлекательными, станет ключевым направлением для компаний, определяющих следующую итерацию удаленного мониторинга состояния здоровья.

Еще один вопрос  будет заключаться в том, какую жизненно важную статистику действительно можно отслеживать удаленно и ненавязчиво. В то время как решения для мониторинга жизненно важных показателей, таких как частота сердечных сокращений, дыхание и физическая активность, уже существуют, отслеживание таких маркеров, как кровяное давление или уровень насыщенности крови кислородом, является затруднительным.

Компаниям, стремящимся оставить свой след в направлении удаленного мониторинга, будет полезно инвестировать не только в инновационные медицинские устройства, но и в искусственный интеллект,и инфраструктуру интернета вещей, поддерживающую быструю и точную связь между устройствами.

Удаленный мониторинг пациентов - это будущее, но переход  к широкому использованию не будет простым для компаний, создающих продукты для этого направления.

Источник: https://www.cbinsights.com/research/report/top-tech-trends-2023/

Пожалуйста, оцените эту статью
( 5 из 5,
оценили: 1)
Ваша оценка: Не ставилась

Еще по этой теме

Обратите внимание на похожие статьи

11 Сен 2023

Список программного обеспечения, зарегистрированного в России как медицинское изделие

Применение программного обеспечения, предназначенного разработчиком для использования при оказании медицинской помощи, требует государственную регистрацию в качестве медицинского изделия. В этой …

30 Авг 2022

Больница будущего – больница «без стен»

Известная аналитическая компания Deloitte выпустила отчет «Hospitals in the future ‘without’ walls. What does this mean for health care delivery …

04 Май 2022

8 проблем внедрения искусственного интеллекта в здравоохранении

На внедрение технологий искусственного интеллекта в медицину, фармацевтику и здравоохранение в целом возлагаются большие надежды. В мире в этой сфере …

Подпишитесь на нашу рассылку

Хотите получать интересную и полезную информацию о цифровом здравоохранении и искусственном интеллекте для медицины?
Включайтесь в нашу рассылку!

Мы рекомендуем

Нормативно-правовое регулирование искусственного интеллекта в здравоохранении России

Просмотров 17 169 1 неделя, 4 дня назад

Применение AutoML и MLflow при создании прогнозных моделей в медицине: опыт Webiomed

Просмотров 1 800 1 год назад

Стандартизованная отчетность в разработках систем искусственного интеллекта

Просмотров 1 260 1 год, 1 месяц назад

Калибровка моделей: зачем и как?

Просмотров 3 035 1 год, 2 месяца назад

Присоединяйтесь

Наши группы в соц сетях