数字医疗的演变及其持续的挑战

数字医疗正在改变医疗实践。这个领域已经迅速增长;新技术的发展促进了医学研究以及个性化医疗。数字革命,健康保健的交付;它正在改变我们的方式诊断、治疗、管理和预防疾病。

它是一个多方面的学科涉及多个利益相关者,包括与专业临床医生和研究人员在不同领域,如医疗、公共卫生、数据技术、卫生信息学和生物医学工程。这将是不足为奇的当前研究数字健康多样化和广泛的趋势。例子包括人工智能的进步导致改善诊断和药物开发,移动健康应用程序支持精神卫生,这套评估运动性能或肌肉骨骼障碍,各种数字医疗解决方案来支持老年人和慢性病患者,虚拟医学相关培训和远程医疗。

数字技术也是一个主要因素从医疗保健专业人士的焦点转向成规。许多数字医疗工具,特别是衣物和移动健康应用,现在病人在前排座位。

毫无疑问,covid-19大流行已经把数字医疗推到聚光灯下的远程telehealth-based监控需求covid病人,例如,智能手机应用程序来证明疫苗接种的地位。然而,数字医疗技术的提高伴随着数字不平等的风险。许多研究指出互联网接入情况差和低水平的数字素养在特定的组织,如老年人、某些少数民族或贫困人口,作为主要的数字医疗准入壁垒(https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.2020192224)。

数字研究本身不是一种新方法。计算生物学已经存在自1970年代(https://www.nature.com/articles/s41746 - 020 - 00323 - 1)。计算机技术的发展,特别是计算能力,导致了发展的具体计算生物信息学和系统生物学等学科。

先进的人工智能、机器学习和深度学习已经导致的开发工具,可以生成,存储和解释大量的医学相关数据,创建模型的生物系统,促进疾病和精密医学的诞生。和,数字医疗访问的情况下,这确实也有一些重大挑战;这包括数据的质量问题和安全问题。

病人数据高度敏感,有人担心数据匿名化可能不足以保护隐私(https://bmjopen.bmj.com/content/11/10/e053440)。在任何情况下,收集、管理和维护高质量的数据是费时和昂贵的。偏见可能也是一个风险,由于使用的数据和资源可用性问题(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3068925/)。数据需要没有任何内置的偏见可能影响性能的人工智能算法,与潜在的毁灭性影响。

带回家的消息是这样的。数字健康是一个令人兴奋的领域的步伐加快。它已经显示可能彻底改变我们思考的方式医疗和医学研究。但也有挑战,是不能忽视的。这个旅程BMC数字医疗旨在探索,强调良好的质量、合理的科学领域,不仅突出了该领域的进展,还依然存在的问题。