論文の概要: New care pathways for supporting transitional care from hospitals to home using AI and personalized digital assistance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13877v1
- Date: Tue, 01 Apr 2025 11:37:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.631862
- Title: New care pathways for supporting transitional care from hospitals to home using AI and personalized digital assistance
- Title(参考訳): AIとパーソナライズされたデジタル支援による病院から在宅への移行ケアを支援する新しいケア経路
- Authors: Ionut Anghel, Tudor Cioara, Roberta Bevilacqua, Federico Barbarossa, Terje Grimstad, Riitta Hellman, Arnor Solberg, Lars Thomas Boye, Ovidiu Anchidin, Ancuta Nemes, Camilla Gabrielsen,
- Abstract要約: 本稿では,欧州の伝統的なケア経路とモノのインターネット,人工知能,デジタル支援技術の統合について概説する。
移行ケアにおける現在のギャップを特定し、ケアパスを強化するための技術マッピングを定義する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.12728819383164874
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Transitional care may play a vital role for the sustainability of Europe future healthcare system, offering solutions for relocating patient care from hospital to home therefore addressing the growing demand for medical care as the population is ageing. However, to be effective, it is essential to integrate innovative Information and Communications Technology technologies to ensure that patients with comorbidities experience a smooth and coordinated transition from hospitals or care centers to home, thereby reducing the risk of rehospitalization. In this paper, we present an overview of the integration of Internet of Things, artificial intelligence, and digital assistance technologies with traditional care pathways to address the challenges and needs of healthcare systems in Europe. We identify the current gaps in transitional care and define the technology mapping to enhance the care pathways, aiming to improve patient outcomes, safety, and quality of life avoiding hospital readmissions. Finally, we define the trial setup and evaluation methodology needed to provide clinical evidence that supports the positive impact of technology integration on patient care and discuss the potential effects on the healthcare system.
- Abstract(参考訳): 移行医療は、欧州の将来の医療システムの持続可能性に不可欠な役割を担い、患者を病院から自宅に移すためのソリューションを提供するため、高齢化に伴う医療需要の増加に対処する。
しかし, 病院や医療センターから在宅への移行を円滑かつ協調的に経験し, リハビリテーションのリスクを軽減するためには, 革新的な情報通信技術の統合が不可欠である。
本稿では,欧州における医療システムの課題とニーズに対処するために,モノのインターネット,人工知能,デジタル支援技術を従来のケア経路と統合する方法について概説する。
移行ケアにおける現在のギャップを識別し、医療経路を強化するための技術マッピングを定義し、病院の入院を回避し、患者の成果、安全性、生活の質を改善することを目的としている。
最後に, 医療における技術統合の肯定的影響を裏付ける臨床証拠の提供に必要な治験・評価手法を定義し, 医療システムへの影響について考察する。
関連論文リスト
- IoT Integration Protocol for Enhanced Hospital Care [0.0]
病院医療強化のためのIoT統合プロトコルについて紹介する。
このプロトコルは、IoTデバイスの可能性を活用して、患者の監視を最適化し、リモートケアを有効にし、臨床的意思決定をサポートすることを目的としている。
IoTを医療計画や患者のケア計画にシームレスに統合することで、病院は患者中心のケアとリアルタイムデータ洞察のより高いレベルを達成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-05T10:07:48Z) - DeepSeek reshaping healthcare in China's tertiary hospitals [0.0]
DeepSeekは、2025年1月から中国の第3次病院に広く展開されている、主要なAIシステムである。
継続的な技術進歩により、AIはゲノミクスや放射線学といったマルチモーダルなデータソースを統合することが期待されている。
医療におけるAIの未来は、透明な規制構造、業界協力、適応的なガバナンスフレームワークの開発に依存する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-23T22:09:17Z) - A Survey on Human-Centered Evaluation of Explainable AI Methods in Clinical Decision Support Systems [45.89954090414204]
本稿では,臨床診断支援システムにおける説明可能なAI手法の人間中心評価について調査する。
本研究は、XAIの医療への統合における重要な課題を明らかにし、XAIの評価方法と利害関係者の臨床的ニーズを整合させる構造的枠組みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-14T01:21:29Z) - The Design and Implementation of a National AI Platform for Public
Healthcare in Italy: Implications for Semantics and Interoperability [62.997667081978825]
イタリア国立衛生局は、その技術機関を通じて人工知能を採用している。
このような広大なプログラムには、知識領域の形式化に特別な注意が必要である。
AIが患者、開業医、健康システムに与える影響について疑問が投げかけられている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-24T08:00:02Z) - HEAR4Health: A blueprint for making computer audition a staple of modern
healthcare [89.8799665638295]
近年、従来の医療システムを変革する試みとして、デジタル医療の研究が急速に増加している。
コンピュータによるオーディションは、少なくとも商業的関心の面では遅れている。
実生活における聴覚信号の分析に必要な基礎技術に対応する聴覚、計算とデータ効率の進歩、個々の差異を考慮し、医療データの長手性を扱う聴覚。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-25T09:25:08Z) - Reliable and Resilient AI and IoT-based Personalised Healthcare
Services: A Survey [1.581123237785583]
本稿では、パーソナライズされた医療サービスに関する包括的調査を行う。
われわれはまず,現代医療のインターネット・オブ・モノ(HIoT)における包括的パーソナライズされた医療サービスの主な要件について概説する。
第2に、AIと非AIベースのアプローチを使用して、IoTベースのヘルスケアシステムのための基本的な3層アーキテクチャについて検討した。
第3に、AIと非AIベースのソリューションとともに、IoTアーキテクチャの各レイヤに対するさまざまなセキュリティ脅威を強調しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-29T23:14:02Z) - Discovering adoption barriers of Clinical Decision Support Systems in
primary health care sector [0.0]
本稿では,CDSS導入に伴う問題に寄与する障害の発見に焦点をあてる。
サウジアラビアの主要医療センターから30人の一般開業医がインタビューを受けた。
その結果、時間的リスク、使用したシステムの品質、インターネット速度の遅い、ユーザインターフェース、トレーニング不足、高コスト、患者満足度、使用した複数のシステム、技術サポート、コンピュータスキル、柔軟性の欠如、システムの更新、専門的スキルと知識、コンピュータ効率と品質、データの正確性といった側面に影響を与える障害があることが確認された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-24T10:49:35Z) - Edge Intelligence for Empowering IoT-based Healthcare Systems [42.909808437026136]
この記事では、スマートヘルスケアシステムにおけるAIとともに、エッジインテリジェント技術のメリットを強調します。
スマートヘルスケアシステムにおけるAIとエッジ技術の利用を促進するために、新しいスマートヘルスケアモデルが提案されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-22T19:35:06Z) - The Role of Robotics in Infectious Disease Crises [46.43737882437637]
新型コロナウイルスの感染拡大を受け、医療・公共安全・経済システムの課題が浮き彫りになっている。
感染症の流行に伴うエンジニアリング上の課題を予知し、解決する上で、補完的な必要性がある。
技術的能力が向上し、将来ロボットシステムの設置基盤が増加するにつれ、将来の危機においてさらに重要な役割を果たす可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-19T22:54:12Z) - CPAS: the UK's National Machine Learning-based Hospital Capacity
Planning System for COVID-19 [111.69190108272133]
新型コロナウイルス(COVID-19)の2019年は、集中治療リソースに対する前例のない需要を伴う圧倒的な医療システムの脅威となる。
病院資源計画のための機械学習システムであるCPAS(COVID-19 Capacity Planning and Analysis System)を開発した。
CPASは、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックに対処するため、全国規模で病院に配備された最初の機械学習ベースのシステムの一つだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-27T19:39:13Z) - Psychiatric Home Treatment for Inpatient Care -- Design, Implementation
and Participation [0.0]
ドイツでは、2018年から新たなタイプの精神科的在宅治療(in patient equivalent treatment, IET)が提供されている。
本研究では,情報通信技術(ICT)が新たな環境とどのように相互作用し,そのプロセスを改善するかを検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-02T11:17:42Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。