L’intersezione tra il monitoraggio remoto del paziente e l’IA

Robin Farmanfarmaian è un imprenditore con sede nella Silicon Valley che si occupa di tecnologia e intelligenza artificiale. È stata coinvolta in più di 20 startup biotecnologiche e sanitarie in fase iniziale, comprese quelle che lavorano su dispositivi medici e salute digitale.

Con oltre 180 interventi in 15 paesi, ha istruito il pubblico su molti aspetti della tecnologia che intersecano l’assistenza sanitaria, tra cui l’intelligenza artificiale e il passaggio nell’erogazione dell’assistenza sanitaria a casa del paziente.

Ha scritto quattro libri, tra cui Il paziente come CEO: come la tecnologia rafforza il consumatore sanitario e, più recentemente, Come l’IA può democratizzare l’assistenza sanitaria: l’aumento dell’assistenza digitale.

Notizie IT sanitarie ha parlato con Farmanfarmaian per discutere dell’impatto dell’IA oggi sul monitoraggio remoto dei pazienti e di come l’IA può democratizzare l’assistenza sanitaria.

D. Dov’è oggi il monitoraggio remoto dei pazienti? Dove vedi RPM tra cinque e 10 anni?

UN. Il monitoraggio remoto dei pazienti è ancora nei primi cinque anni di adozione e integrazione nel sistema sanitario e la pandemia ha accelerato questa tendenza illustrando la necessità e il valore dell’RPM. Ci sono molti dispositivi di livello clinico ora che i pazienti possono acquistare o utilizzare per misurare e monitorare vari segni vitali, tra cui ECG, frequenza cardiaca, variabilità della frequenza cardiaca, pressione sanguigna e livello di ossigeno nel sangue.

Il Centers for Medicare e Medicaid Services è una delle organizzazioni che stabilisce lo standard di cura nel sistema sanitario statunitense e il CMS ha lanciato i codici CPT per il monitoraggio fisiologico remoto più di quattro anni fa. CMS ha ampliato la copertura e la specificità negli ultimi anni con codici CPT aggiuntivi e aggiornati.

Nel 2022, CMS ha lanciato i codici CPT per il monitoraggio terapeutico a distanza (RTM). Questi codici coprono l’RTM per le condizioni respiratorie e muscoloscheletriche (MSK), come la terapia fisica a distanza e il monitoraggio degli inalatori della BPCO. Considerando che la maggior parte dell’assistenza sanitaria avviene nella vita quotidiana di un paziente, non in una visita clinica occasionale, questo è un grande passo avanti nell’aiutare i pazienti a utilizzare i loro trattamenti nel miglior modo possibile su base giornaliera.

Molte società tradizionali hanno lanciato i propri dispositivi indossabili che hanno approvato la FDA, confondendo i confini tra le aziende sanitarie e le aziende tecnologiche rivolte ai consumatori. Apple, Amazon, Google e Samsung sono alcuni dei giganti che possono cambiare le abitudini dei consumatori su scala nazionale e hanno tutti lanciato i dispositivi indossabili tradizionali.

Ad esempio, l’Apple Watch ha venduto più dell’intera industria orologiera svizzera per più anni consecutivi e il dispositivo ha un monitor ECG che ha autorizzato la FDA per l’uso con persone di età superiore ai 22 anni e senza storia di aritmia.

Questa tendenza è un’ottima notizia perché molte persone potrebbero già monitorare qualcosa sulla propria salute, che si tratti del monitoraggio della pressione sanguigna, del monitoraggio continuo della glicemia o anche di un semplice accelerometro per il conteggio dei passi. Ciò rende significativamente più probabile che un paziente continui a utilizzare il dispositivo se il proprio medico lo consiglia e ha accesso ai dati.

Tra 10 anni, il monitoraggio dei pazienti a distanza sarà mainstream e probabilmente rimborsato da tutti i principali contribuenti. Stiamo già vedendo che RPM ha la capacità di rilevare le riammissioni ospedaliere giorni prima che avvengano. Il settore sanitario sta vivendo una rivoluzione nei dispositivi di misurazione dei segni vitali, con molte aziende che stanno innovando sui modi per raccogliere i segni vitali.

Le nuove innovazioni includono il rilevamento dei segni vitali utilizzando uno smartwatch, utilizzando solo una fotocamera per smartphone o laptop, dispositivi etilometri per segni vitali standard come BP e Sp02, sensori negli indumenti, sensori epidermici e sensori sottocutanei.

Entro 10 anni, il monitoraggio dei segni vitali sarà effettuato in modi più semplici e senza sforzo per il paziente, come i sensori sottocutanei che durano cinque anni. Eversense dispone già di un sensore impiantabile approvato dalla FDA per il monitoraggio continuo del glucosio che registra passivamente i livelli di glucosio 24 ore su 24, 7 giorni su 7.

D. In che modo l’intelligenza artificiale è entrata in scena per la prima volta con RPM? Qual era il collegamento?

UN. Alcuni di questi nuovi dispositivi approvati dalla FDA misurano continuamente i segni vitali, il che significa che raccolgono migliaia di punti dati al giorno su ciascun paziente. BiolntelliSense ha un sensore ricaricabile di grado medico che si attacca al torace e misura passivamente più di 20 segni vitali, registrando 1.440 misurazioni al giorno.

Gli esseri umani non hanno la capacità di analizzare e interpretare migliaia di punti dati ogni giorno per ogni paziente. Ecco perché questi dispositivi indossabili e sensori di livello clinico dispongono di un componente software di intelligenza artificiale per gestire, monitorare, analizzare e interpretare le migliaia di punti dati giornalieri per paziente. Il software di intelligenza artificiale in genere segnala o avvisa il team sanitario e il paziente quando i segni vitali sono al di fuori di intervalli predeterminati, personalizzati per l’individuo.

Sebbene sia ancora all’inizio di questa tendenza, ci sono esempi di nuove innovazioni che esistono solo grazie alla raccolta continua e personalizzata dei dati. L’IA di gennaio utilizza i dati dei tre giorni precedenti da un monitor continuo del glucosio combinato con i dati dei segni vitali per prevedere la risposta del glucosio in tempo reale ai singoli alimenti, educando il paziente al momento del processo decisionale.

Questo aiuta a gestire il diabete in modo più personalizzato e predittivo, invece del modo reattivo standard in cui viene attualmente trattato il diabete. Ma l’IA di gennaio non è solo per le persone con diabete. Lavorano con atleti, persone con pre-diabete o sindrome metabolica e persone che vogliono semplicemente essere il più in salute possibile.

Questa educazione in tempo reale non presuppone solo che la dieta standard per il diabete sia giusta per ogni individuo, o che esista una dieta sana che funzioni per tutti. Le persone non reagiscono allo stesso modo degli altri al cibo, e nemmeno a se stesse.

Ognuno ha una risposta glicemica unica al cibo basata su molti fattori, inclusi il livello di attività di quel giorno, il sonno, la quantità di fibre, lo stress, il peso, l’età e molti altri dati. Il software basato sull’intelligenza artificiale combinato con RPM consente un’assistenza personalizzata 24 ore su 24, 7 giorni su 7.

D. Oggi come funziona l’IA con RPM per migliorare l’assistenza ai pazienti e gli esiti?

UN. Quando l’RPM viene utilizzato per condizioni gravi, può fare la differenza tra la vita e la morte. VitalConnect ha condotto uno studio sul loro EKG VitalPatch a derivazione singola ed è stato in grado di prevedere la riammissione in ospedale per i pazienti cardiaci con 6,5 giorni di anticipo.

Alacrity Care sta lavorando su RPM per l’oncologia che combina i segni vitali presi con dispositivi approvati dalla FDA, tra cui l’orologio per la pressione sanguigna Omron e l’orologio per pulsossimetro Oxitone con un check-in quotidiano di un medico oncologico e laboratori di sangue prelevati a casa.

Questo serve per rilevare problemi seri e potenzialmente letali come neutropenia, sepsi e tempesta di citochine giorni prima che un paziente con cancro abbia seri problemi medici. Prendere presto queste tre condizioni può fare la differenza tra la vita e la morte.

Nuovi strumenti software basati sull’intelligenza artificiale stanno approvando la FDA, incluso uno all’inizio di quest’anno per TytoCare che analizza i suoni polmonari per il paziente e il medico remoto utilizzando uno stetoscopio collegato a casa.

Ci sono altre aziende che lavorano su sensori negli indumenti coperti da Medicare. SirenCare ha calzini disponibili su prescrizione che monitorano la temperatura nella parte inferiore del piede.

Per i pazienti con diabete, un punto caldo sul fondo del piede potrebbe portare a un’ulcera cutanea, che potrebbe portare a un’amputazione se la ferita non guarisce. Con l’accesso ai dati continui, il software può avvisare il paziente e il medico quando c’è un problema in modo che possa essere trattato prima che la pelle si rompa.

La promessa e l’obiettivo di RPM è mantenere i pazienti al sicuro nelle loro case e individuare i problemi in anticipo, prima che diventino problemi seri o di emergenza.

D. Hai un nuovo libro in uscita con Michael Ferro, “Come l’IA può democratizzare l’assistenza sanitaria”. In che modo quel tema si adatta alla combinazione di AI e RPM?

UN. Quando si ha a che fare con l’IA, la vita inizia da un miliardo di punti dati. Ci sono alcuni problemi importanti con i set di dati sanitari tradizionali che esistono oggi per addestrare il software. La maggior parte dei dati sanitari è bloccata in silos, che si tratti dell’EHR, dei fax, del pagatore o delle note cliniche.

Infatti, quando ricevo i risultati di laboratorio dal mio medico attraverso il portale del paziente dell’ospedale, questi vengono caricati come fax scansionati e salvati come PDF che non è leggibile dalla macchina e talvolta nemmeno leggibile dall’uomo. Mentre stiamo vedendo l’interoperabilità andare avanti, c’è ancora molta strada da fare.

I dati sanitari tipici vengono raccolti sulle persone in un determinato momento, ad esempio il loro fisico annuale o se sono ricoverate in ospedale. Spesso, ciò significa che i dati non includono la linea di base di un individuo, presa nel suo ambiente quotidiano. Significa anche che la maggior parte dei dati sui segni vitali di grado clinico riguarda persone che sono già abbastanza malate da essere ricoverate in ospedale.

Spostando la raccolta dei dati nella vita quotidiana del paziente, RPM ha la capacità di raccogliere dati di grado clinico quando le persone si trovano in tutte le fasi della salute ea tutte le età. Quando vengono raccolti continuamente in database leggibili dalla macchina, una volta che l’RPM è stato adottato in modo più completo, tali database hanno la capacità di sminuire i dati EHR da un ospedale o da un sistema sanitario.

Questo è il tipo di dati di formazione che possono fornire all’assistenza sanitaria uno sguardo e una comprensione molto più approfonditi dei normali segni vitali di età, genere e genetica.

RPM aiuta a democratizzare l’assistenza sanitaria in un modo mai prima d’ora possibile. Molte persone non hanno facile accesso a un medico o a una clinica. Cercare di raggiungere una clinica durante l’orario di apertura può essere quasi impossibile per alcune persone a causa di molti fattori, dall’impossibilità di togliere il lavoro, la scuola, la ricerca di mezzi di trasporto, distanza, assistenza all’infanzia e altri ostacoli al recarsi in una clinica clinica.

Anche per i pazienti affermati, i medici specialisti sono spesso prenotati con uno o tre mesi di anticipo, il che dà a un problema medico il tempo di avanzare e potenzialmente peggiorare molto. Ciò a sua volta riduce le probabilità di un esito positivo quando e se quel paziente viene mai visto e curato da un operatore sanitario.

Invece di cercare di raggiungere fisicamente una clinica, RPM può essere utilizzato per determinare quando qualcuno ha bisogno di vedere un operatore sanitario e può rendere una visita di assistenza virtuale molto più efficace.

La migliore assistenza sanitaria è l’assistenza sanitaria che viene effettivamente eseguita. RPM consente l’assistenza sanitaria passiva nell’ambiente quotidiano di qualcuno, 24 ore su 24, 7 giorni su 7.

Twitter: @SiwickiHealthIT
Invia un’e-mail allo scrittore: bsiwicki@himss.org
Healthcare IT News è una pubblicazione HIMSS Media.

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