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Preguntas y respuestas: LG sobre la evolución de sus ofertas al consumidor para la recopilación de datos de salud

No es frecuente que los consumidores consideren su refrigerador o televisor como una herramienta que brinda a sus proveedores de atención médica datos de salud personalizados, pero LG NOVA está considerando la posibilidad de que los productos electrónicos de consumo se conviertan en recolectores de datos para medidas de atención preventiva.

Atul Singh, director general de salud digital de LG NOVA, se sentó con MobiSaludNoticias para discutir cómo trabaja el Centro de Innovación Norteamericano de LG Electronics para mejorar la experiencia de atención médica del proveedor/paciente en el entorno clínico, y está considerando cómo puede evolucionar sus productos electrónicos de consumo para mejorar los resultados de salud.

MobiHealthNoticias: ¿Cómo trabaja LG en el espacio de la salud digital?

Atul Singh: LG ha estado en el sector de la atención médica durante décadas, pero principalmente en el área de pantallas, monitores de TV y equipos de radiología en hospitales. Básicamente, vendemos hardware a hospitales.

Lo que estamos haciendo diferente ahora es ayudar a los hospitales a maximizar su inversión en estos dispositivos que han comprado a lo largo de los años para extraer más valor de ellos.

Los servicios que tenemos son básicamente servicios virtuales relacionados con la salud. Estos son servicios de telesalud. Imagine la enfermería virtual, donde una enfermera remota puede trabajar con una enfermera de cabecera o de planta para ayudarla con una variedad de tareas. Y estas tareas podrían ser tan simples como la aprobación de medicamentos, por ejemplo, donde se necesitan firmas dobles, algunos elementos de alta o incluso capacitación de enfermería. Una enfermera senior puede capacitar de forma remota a enfermeras junior que están al lado de la cama en una variedad de tareas.

Los otros casos de uso son la monitorización de pacientes. Entonces, [in the Smart Cam Pro] dispositivo, hay una cámara, un montón de sensores y una cámara de infrarrojos. Entonces, este dispositivo esencialmente permite que una enfermera remota monitoree las habitaciones de varios pacientes. Hoy en día podrían monitorear hasta 16 habitaciones, pero ese número puede crecer fácilmente. Entonces, desde una ubicación remota, pueden monitorear a 16 pacientes y básicamente conversar con ellos si es necesario. De lo contrario, simplemente están monitoreando pasivamente la actividad.

Es bidireccional en el sentido de que hemos creado capacidades de IA dentro del dispositivo. Entonces, el dispositivo está monitoreando, porque se puede imaginar que una enfermera remota observa a 16 pacientes a la vez las 24 horas del día, los 7 días de la semana, es muy agotador y causa fatiga, fatiga frente a la pantalla, y es posible que no estén prestando atención.

Entonces, lo que normalmente pueden hacer es establecer los parámetros para cada paciente que desean monitorear y el sistema luego lo vigilará.

MNH: ¿Existe la capacidad de generar notas para un médico?

Singh: Estamos introduciendo esa capacidad ahora: escucha ambiental. Entonces, el dispositivo tiene cuatro micrófonos en la parte superior. Entonces, lo que se desarrolla activamente es escuchar la conversación, ya sea entre la enfermera y el paciente, el médico y el paciente. Y lo que estamos haciendo es catalogar toda la conversación y luego resumir el resultado clave de la conversación para que pueda incluirse en el expediente del paciente.

Aún no lo hemos implementado. Lo estamos probando solo para asegurarnos, porque es una conversación clínica, por lo que algunas de las palabras que el médico podría estar usando o la enfermera podrían estar usando pueden ser de naturaleza clínica o terminología médica. No queremos que el motor de IA tergiverse. Por lo tanto, es necesario realizar muchas pruebas en ese espacio.

Aquí es donde comenzamos, pero nuestra visión final es seguir al paciente hasta su hogar. Así, en el hogar el cliente o consumidor nos conoce a través de su interacción con nuestros dispositivos o electrodomésticos: el televisor, el frigorífico, la lavadora y la secadora, etc.

Luego queremos extender la atención desde el hospital una vez que sean dados de alta al hogar, y queremos permitir que estos aparatos y los dispositivos en los que ya han invertido comiencen a ofrecer servicios de atención.

Actualmente tenemos entre 500 y 700 electrodomésticos en el mercado para los consumidores, y una gran mayoría de ellos ya tienen sensores inteligentes incorporados que son capaces de recopilar y analizar información sobre el comportamiento del usuario.

Entonces, con qué frecuencia usan el dispositivo, cuándo lo usan, básicamente patrones generales de uso, así como el dispositivo en sí o el propio aparato monitoreando la vida útil del dispositivo para que, si algo va a salir mal, podamos alertar. al cliente y abordarlo proactivamente antes de que el aparato se estropee.

También tenemos muchos más datos sobre cómo el individuo usa el aparato: a qué hora del día, cuántas veces, etc.

Por ejemplo, ¿con qué frecuencia camina usted frente a su refrigerador? Entonces, puede notarlo, y si hay un patrón que ha establecido de que todos los días, entre las 6 am y las 8 am, hay algún movimiento frente al refrigerador, algunas veces, ese es un comportamiento normal. Luego, cuando notemos que no ha habido movimiento o que el movimiento comienza ahora a las nueve en punto durante solo 10 minutos, con el tiempo, podemos comenzar a usar esos datos con otros conjuntos de datos para ver si hay algo médico que esté creando un desafío para este individuo que , en lugar de las seis a las ocho, han movido su ventanilla.

O dejaron de caminar por completo frente al frigorífico. ¿Cambió la ubicación del refrigerador o hay un problema médico que les impide venir a la cocina y realizar sus tareas habituales? Pero ese es un dato muy vago. No podemos hacer ninguna inferencia a partir de ahí.

Pero si combinamos eso con otros conjuntos de datos, como ¿con qué frecuencia se usa la lavadora, el purificador de aire o el televisor? Y conocemos la ubicación de estos electrodomésticos generalmente debido a dónde se encuentra el cliente, su código postal.

Luego comenzamos a observar los determinantes sociales de los datos de tipo sanitario y, en última instancia, los conectamos con los datos clínicos de sus proveedores para ver si hay un cambio en el patrón. Y si es así, ¿podemos hacer algo con estos aparatos, con los televisores inteligentes que tienen, para comenzar a alertar al paciente de que quizás quiera hacer esto o que su médico quiera que pruebe algo diferente? O aquí hay simplemente una alerta simple de que su medicamento terminará en tres días. ¿Quieres recargar?

Entonces, hay muchos puntos de datos simples que tenemos en este momento, pero en conjunto, pueden aportar inteligencia a la interacción con el individuo.

MNH: ¿Cómo pueden evolucionar estos productos electrónicos de consumo para incluir servicios relacionados con la salud?

Singh: En definitiva, se pueden imaginar entre 10 y 15 años, sea cual sea el horizonte temporal, para poder hacer análisis predictivos. Entonces, si ve un uso reducido de ciertas cosas, o un período de tiempo diferente, o lo que sea, se podrían hacer predicciones al respecto. Podría haber un inicio de un episodio médico, ¿se puede detener o abordar con anticipación? Pero eso es lejos. En este momento, estamos en el hospital aprendiendo, adaptándonos, mejorando la calidad de la atención allí y luego pasando a la atención posaguda a largo plazo y, finalmente, a casa.

La tecnología tiene que ponerse al día un poco. El marco regulatorio debe ponerse al día. Los modelos de pago tienen que ponerse al día, pero todo el mundo avanza en esa dirección.

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