運用即時分析能力,將減少 99% 的臨床誤報

March 8, 2019 Robert Moss

大家都喜歡精彩的醫療戲劇。從實習醫生杏林春暖,都是長久以來廣受觀眾喜愛的戲劇。與現實生活一樣,病患身上連接著脈搏監測器、呼吸器和點滴袋等多達數十種設備。

但如果病床場景夠真實的話,觀眾可能會感到無比驚訝,因為他們會與病患與醫護人員一樣,需要忍受不停響起的誤報。

誤報到底有多頻繁呢?舉例來說,在 Johns Hopkins 醫院中,誤報的數量超乎我們想像。這間醫院位於美國馬里蘭州的巴爾的摩,擁有超過 1,000 張病床平均每位病人每天會傳出 350 次警報。而研究顯示,在美國境內整體上有高達 99% 的警報為誤報

這些數字解釋了導致大規模警報疲勞的原因,這使即使病患正在遭遇威脅生命的狀況,也因為醫生與護理師已經習慣警報不停響起,而輕忽其重要性。這樣的問題極為緊迫,ECRI Institute 認為警報疲勞是排名第一位的醫療危險

警報疲勞已經不是新問題,但卻日復一日地變得更加嚴重。有什麼改變了?因為技術進步,使監控裝置的運用更為普遍,平均每張病床都具有 10 至 15 種裝置。因為醫療保健的工作人員短缺,加上複雜的法規,導致護理師、醫生與他們的病人日漸累積壓力。

病患監控裝置的目的是改善醫療成果。為了達到這個目的,這些裝置的資料必須經過整合、分析,並即時採取動作。但若系統管理不當,長期監控就可能導致嚴重的後果。

超越病患監控的持續監測功能

本質上,這些獨立的醫療裝置會從重病病患與重大手術術後復原的患者身上擷取並處理大量的醫療資料。  但從另一個角度想,這些資料可能極為大量,且很難採取動作。為了改善成果,醫療與看護人員必須即時收到與病患狀況相關的警報,同時避免誤報,才能快速執行勤務。

持續監測解決方案可匯集來自不同裝置的資料,協助醫療人員識別病患的生理趨勢。搭配位於邊緣的演算法與預測式模型,加上生命跡象資料,便可偵測模式中的變化。其中包括:

  • 自動解讀心律、呼吸率、血壓,及皮膚溫度等多種資料類型的意義。
  • 可隨著時間分析臨床資料中模式變化的能力。
  • 運用以規則為基礎的資料分析能力,在發生威脅生命的情況前,針對預期外的變更發出預警。
  • 與所有裝置組成網路的彈性,並可適應多種醫療通訊協定。

Bernoulli Health 制定了一種系統,可提供這種類型的持續監測能力。Bernoulli One 預測式臨床監測平台可收集醫療裝置的資料,並針對資訊執行分析,如圖 1 所示。

圖 1. Bernoulli 臨床監測平台整合多種裝置,在邊緣處理資料。

邊緣的即時分析能力

此解決方案的中介軟體會偵測氧氣等級、心率、脈搏,及二氧化碳等級等多種指標的模式變更。然後會在微秒內,將資料套用至以規則為基礎的現象演算法。

Bernoulli 的低延遲技術有助於為醫療人員提供預先警報,讓他們盡可能在偵測到惡化時及早介入並穩定病患。

「我們與基礎警報管理系統不同的地方,是我們使用來自一種或多種裝置的即時病患生理參數,」Bernoulli 的執行長 Janet Dillione 這麼說: 「若裝置每秒提供讀數,我們就會每秒收到讀數。如果是每分鐘回報一次,我們就會每分鐘收到新資訊。」

協助病患恢復

醫生經常會為經歷重大手術的病患開立鴉片類藥物來進行疼痛管理,這使病患具有會發生由鴉片類藥物引起的呼吸窘迫 (OIRD) 風險,導致呼吸停止。

「每年有超過 20,000 名病患發生 OIRD,」Dillione 說: 「鴉片類藥物對慢性疼痛是很有效的方法,但醫院內與藥物相關的死亡案例有半數是這種藥物所導致,」Dillione 表示。

此外,OIRD 也帶來了可觀的經濟衝擊,在美國,每年需要花費近 $20 億美元的 醫療成本

近期的臨床研究指出,Bernoulli One 平台可將 OIRD 誤報的數量減少 99%。此系統在患者即將發作時,可 100% 發出警報。

「對此客戶來說,在將 Bernoulli 導入程序的前 30 天,他們便將 23,000 個警報的數量降低至 200 個,」Dillione 說: 「我們不僅將警報的噪音減少了 99%,同時也能識別情況極度危險的病患。」

這些優異的成果,顯示物聯網技術能在改善醫療成果方面造成大幅影響。當醫療保健工作人員能在需要的時候取得所需的資訊,病患就能更順利地由重大手術恢復。

彈性與安全

Bernoulli One 是彈性的可擴充解決方案,使其設定簡便,不需要自訂或重新編寫程式碼。平台搭載 Intel® 技術,包括 Intel® Core 和 Intel® Xeon® 處理器,並經過 FDA Class II 的病患監控與次級警報管理認證。

除此之外,Bernoulli 系統亦符合美國國家標準與技術研究所 (National Institute of Standards and Technology) 的網路安全架構,讓醫院能:

  • 透過提供安全防護,確保受保護電子健康資訊 (ePHI) 的完整性,以達成 HIPAA 合規性。
  • 預估與緩解與惡意軟體、勒索軟體,以及其他威脅到病患資料的相關網路安全風險。
  • 識別並驗證對平台與醫療裝置的安全記錄和設定變更。

「我們非常認真地面對安全性問題。我們能為任何裝置、任何參數的所有變更進行稽查,」Dillione 這麼說。

誤報對病患與醫院員工帶來了許多壓力,造成不可小覷的問題。這會干擾到醫護人員為病患提供妥善照護的能力,經常導致嚴重的後果。

總而言之,Bernoulli One 平台已證明可將警報減少最多百分之 99,在改善病患的安全性的同時,為醫療保健工作人員提供更良好的環境,讓工作更加輕鬆。

作者簡介

Robert Moss

Robert Moss is an independent consultant and strategist who focuses on the value gained through IoT, AI, machine learning and other technologies. He also helps give voice to executives at leading technology companies, enabling their personal stories to show how they encourage innovation, overcome obstacles, and improve their leadership skills. Tweets @RobertMoss_IoT

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