医療における患者エンゲージメント
患者エンゲージメントとは、患者の知識、技能、能力、自己の健康とケアを管理する意欲と、患者の活性化を高め、積極的な行動を促進するためにデザインされた介入とを組み合わせた概念と定義されています。
現在、質の高い医療の提供は患者のエンゲージメントに基づいています。それは業界の重要な要素の 1 つになりました。患者の健康状態を良好に維持することは、双方向データをタイムリーに更新して患者ケアに積極的に参加させることで実現できます。
「患者エンゲージメントは、自分の健康とケアを管理する患者の知識、スキル、能力、意欲と、活性化を高め、患者の前向きな行動を促進するように設計された介入を組み合わせた概念」として定義されました。
高度なテクノロジーの近代では、ウェアラブル、携帯電話などのさまざまな電子機器があり、Web ポータルにはソーシャル メディアがあります。これらを活用することで、患者と医療提供者の双方がこれまで以上に膨大なデータにアクセスできるようになりました。これらのデータはきちんと理解され、また意味のあるものでなければなりません。そうでない場合は、そのシステム内のすべての関係者に害を及ぼすことになります。
患者が自身のケアに積極的に参加し、有益な結論を導き出すために、医療業界は AI (人工知能)、MLA (機械学習アルゴリズム)、NLP (自然言語処理) などのビッグデータ分析ツールの影響を受けることになります。
臨床、研究、及び家庭の環境における患者のエンゲージメントを高めるために、プロバイダーはビッグ データ分析の使用に最も適したテクノロジーを選択する必要があります。
これらの一般的なテクノロジーに加えて、世界規模の通貨システムに革命を起こすために初めて使用された新しいテクノロジー、つまりブロックチェーンの機能の特徴を活用するためにプラットフォームとして使用できます。
ブロックチェーンは、電子医療記録 (EHR) の管理、患者データの検証、さらには臨床試験全体でより安全な医薬品を製造するために使用される研究方法の追跡など、医療分野のさまざまな側面に適用できます。
慢性疾患管理のために患者データを利用する：
慢性疾患の患者は、健康を維持し治療費を低く抑えるために管理戦略を立て治療を遵守する必要があります。自己管理介入により、患者は自分の健康状態を追跡し、個別に継続的に自分のケアに取り組むことができます。
しかし、これらの治療計画が優れた価値を持つのにもかかわらず、治療の内容、目標、利点が個々のニーズに合わせて調整されていない場合、患者は長期にわたる自己管理プログラムを継続する意欲を失うことがよくあります。
ブロックチェーンには、コストを削減し、説明責任を強化し、適切で改竄されないデータを使用してより良い結果を促進できる、（あらゆる業界にわたる）幅広い用途の可能性があります。
治療の内容、目標、利点が個々のニーズに合わせて調整されていない場合、患者は長期的な自己管理プログラムを継続する意欲を失うことがよくあります。
慢性疾患の管理方針では、患者が継続的にエンゲージする必要があります。医療関係者は、患者の活動が時間通りに記録されていることを確認する必要があります。これにより、医療関係者は疾病予測リスクスコアを開発し、患者データに基づいて治療方針を個別化することができます。
ヘルスケア市場において、ブロックチェーンは透明性を向上させ、関係者全員の情報の保護を強化することで、より良いケアを実現できます。情報の履歴記録は、情報活用をより正確かつ有用にし、医療提供者と患者が保護されていると感じ、保険会社が不正請求のリスクを制限できるようにするための中核です。ブロックチェーンは中央記録アクセスとして機能するため、すべての関係者が最も正確なデータを入手できます。システム間で単一の真実を決定するために調整する必要はもうありません。また、個々のシステムが同じデータを異なる方法で表示する方法にも対処できます。
情報の提供者も受取者も、このデータを使用してモデルを構築できる豊富な情報を持っています。また、モデルの強度と精度を高めるために、情報提供者は健康に関連する社会的決定要因などの他のリソースを収集して達成することもできます。
疾患予測モデルは、さまざまな慢性疾患を患う患者を調査しており、すべての変数を見るときに非常に役立ち、栄養や運動などのライフスタイルの何かを変えることを受け入れようとしている患者をサポートするためのガイドとなります。
精神疾患を患う患者も、カスタマイズされた治療計画から恩恵を受けることができ、医療関係者は既存のデータを使用して個別のケア戦略を設計できます。
機械学習ツールは、健康管理サービスプロバイダーや臨床医が、構造化および非構造化された患者データから実用的なインサイトを抽出するのに役立つ可能性があります。
医療関係者の目標は、これまで起こってきたことだけを見つめる事後対応型のモデルから、より予測的でプロアクティブでターゲットを絞ったサービス プロバイダーに移行することです。これは、医療提供システムに存在する縦割りの壁を乗り越えるための便利な選択であり、機械学習がこれらの従来の障壁をブルドーザーで突破し、患者集団の非常に脆弱な部分を進歩させるのに役立つ例です。
患者の参加を促すヘルスケアモジュールのブロックチェーン:
患者の選択基準は臨床試験を成功させるための重要な要素です。参加者が研究で特定のエンドポイントに到達しない限り、データを分析することはできません。臨床試験をスムーズに進めるために、システム内のすべての関係者にアプリケーション インターフェイスを提供します。ブロックチェーン技術を使用したアプリケーションで、ユーザーに対して今後のアクティビティについて対話、警告、リマインドすることができます。また、過去の活動状況や健康状態を報告することができます。アプリケーションの双方向インタラクションは、参加者の参加を奨励し動機づける報酬やその他の方法を組み込むことで、患者の参加、研究者の研究をサポートします。
患者エンゲージメントとその維持にとって最も重要な機能は、アプリを使用してユーザーがタイムリーなアラート、リマインダー、アンケートをスケジュールし、モチベーションを高める呼びかけを提供し、インセンティブを送信し、学習前、学習中、学習後に参加者からのフィードバックを収集できるようにすることです。アプリケーションを使用すると、ユーザーは健康活動にゲーミフィケーション要素を追加でき、研究を魅力的で有益な利益にするためのより多くのツールを提供できます。
AI とブロックチェーンを使用してユーザーの検証と患者エンゲージメントの認証を行うことで、Proof of Engagement のコンセプトが作成され、ブロックチェーン エコシステム内での詐欺の発生を防ぎます。
研究への参加者に疾患とともに生きることについての教育を提供したり、研究の進行に応じて申請を通じて通知する励ましを提供したりすることが、参加者を積極的に参加させ続け、参加することがより多くのことを得る最良の方法であることが証明されています。
私たちのシステムは、インタラクティブな認知ボットとクリエーティブな身体活動を組み合わせています。この AI は、ユーザーの対話からの会話データを保存し、健康状態の統計データを収集し、収集した情報から学習して将来の意思決定における能力を向上させ、よりフレンドリーでパーソナライズされたユーザー エクスペリエンスと治療をサポートします。会話から学習するこのプロセスは、自然言語処理 (NLP) として知られています。
NLP（自然言語処理） ツールを適用して患者の健康リテラシーを向上:
患者が自分自身のケアに積極的な役割を果たすためには、自分の医療データと、その情報を利用してより多くの情報に基づいた健康上の意思決定を行う方法をしっかりと理解する必要があります。
患者ポータルの導入の急増により、患者は自分の臨床データに簡単にアクセスできるようになりましたが、多くの患者は依然として自分の医療情報を理解するのに苦労しています。医療専門用語が複雑なヘルスリテラシーの低さは、服薬遵守の低下や、研究室の情報に基づいた健康上の決定の誤解につながる可能性があります。
この問題に対する実現可能な解決策として、自然言語処理 (NLP) ツールが登場しました。これにより、個人が複雑な医療情報を翻訳し、患者のヘルス リテラシーを向上させることができます。
研究陣は、平均的なヘルスリテラシーレベル以下の患者に対する EHR 用語を定義する NLP システムを開発しました。医師のフィードバックを収集した後、グループはシステムの使いやすさ、明瞭さ、特異性を変更し、ツールの医学的定義を呼び出す能力を向上させました。
どちらの研究も、実際の臨床現場で使用できる完全に機能するシステムを開発することを目的として設計されたものではありませんでしたが、両方の初期の結果は、NLP が近いうちに患者エンゲージメントとヘルスリテラシーにおいて重要な役割を果たす可能性があることを示しています。臨床試験は、新しい治療法、より正確な診断、衰弱性疾患の革新的な治療法の開発を促進します。
多くの患者は臨床研究現場まで長距離を移動する必要があり、これが参加への大きな障壁となっています。人工知能ツールは、臨床試験への参加を増やす可能性があり、研究者が多様な患者集団を募集し、つながるためのより簡単な方法を提供します。スマートフォン アプリやウェアラブル デバイスなどの AI 駆動ツールを利用した仮想治験は、受動的データ収集と能動的データ収集の両方をサポートし、臨床研究への患者の登録と関与を大幅に強化できます。
デジタルテクノロジーは、複数のデータソースから貴重なインサイトを組み込み、患者エクスペリエンスを根本的に改善し、治験で収集されるデータの量と質を向上させることで、企業の臨床開発への取り組み方を変革します。
患者の移動を克服するために、バードンの研究者はこれらのツールを使用して、患者が自宅から臨床試験に参加することを奨励しています。これを支援するために、人工知能は、患者を適切な臨床試験にマッチングさせるという時間のかかるプロセスを正確に支援することができます。このプロセスは、低い患者参加率にも関連する課題です。
乳がん患者と関連する臨床試験を正確に照合する AI 駆動のツール。これにより、すべての患者が利用可能なすべての臨床試験の機会についてスクリーニングを受けることが可能になりました。
ツールのスピードと精度、およびスクリーニングコーディネーターのチームにより、医師は患者の治療をサポートするために利用できるあらゆる選択肢を反映した患者の治療計画を効率的に作成できます。
ビッグデータ分析ツールは、一連のケア全体にわたる関係者が臨床研究とケアへの患者の関与を強化するのに役立ちます。 AI、機械学習、NLP を活用することで、組織は患者が自分のケアに積極的に参加できるようになり、ケアの提供と健康成果の向上につながります。