想象一下，你正在等待你的医生年度检查。而不是在陈旧的候诊室里穿过几个月的人杂志卷曲30分钟（尽管早早到达），但你在家坐在你的沙发上，也许在最后一分钟的工作结束。您可以拿起手机，点击应用程序并与医生启动视频聊天。
当你的医生答案时，她迎接你并要求你将掌上型无线听诊器放在胸前，所以她可以听你的心脏，并确保你的呼吸是无拘无束的。然后她使用另一个遥控器带来血压。该数据被自动发送到移动运营运件应用程序，您和您的医生可以访问。在检查你的威力后，你的医生去上周在附近诊所所吸引的血液的实验室结果。
她审查了过去一年分析了您的营养统计数据报告，因为您每天都在注销餐点。在评估您的饮食后，她看看您每天服用的步骤以及您的锻炼方案，所有这些步骤都从您的Fitbit或Apple手表中收集。总的来说，她说，你的饮食看起来不错，自上次访问以来，脱落了几磅的脱落说明了健康的生活方式。然而，她担心你没有睡觉。你在压力下吗？您需要治疗师的建议吗？或者是别的什么？
这种情况可能听起来过于未来派，但实际上这项技术主要在这里。许多医疗设备已经是互联网连接的，并且越来越多的初创公司正在开发家庭监控系统，以更好地捕获日常的健康数据。Fitbit和Fitness应用程序的兴起也意味着我们有关于我们的指尖的健康状况的obles。医生尚未考虑患者的日常健康报告中的日常运动方案是因为没有有意义地收集此数据的平台。
虽然新生，这个平台很快就会实现。密歇根大学与AIRSTRIP和IBM合作，目前正在测试一种方法来预测有人会生病。为此，它需要一个能够编制健康数据流的平台，同时实时分析患者的条件。
相同的旧技术
“我没有更好的工具来拯救你的生活，而不是我25年前的生活，如果你生病了，那么你可能会去的其他关键护理单位是真的，”凯文沃德博士说密歇根快速前进医学创新计划。“这不可接受，真的。”
这种预测医学研究正在密歇根大学的密集护理翼大学，可以访问实时患者数据是最关键的。
通过医疗显示器和通风设备自动化大量患者信息，使医生潜在地访问每位患者的数十万个数据点。问题是大部分数据都是非结构化的。没有奇异的集线器，占据了医疗数据，分析了它，并允许医生全面消费。相反，医生必须考虑所有这些数据，主要是由自己。
“所以如果我在重症监护室中拥有你，我有所有这些监视器，你可以每秒生产可能的100,000个数据点。和人聪明，我只能在患者追踪一秒钟，较少的轨道15名患者我可能会照顾。所以我们没有做出良好的工作，利用数据做出预测或规定的分析，“病房博士说。
建立一个平台
除了缺乏基础设施的基础设施外，还没有用于从各种来源收集患者健康数据的系统。
例如，让我们说一个人参与车祸，护理人员回应。患者立即在现场进行治疗，而在过境到医院。然后患者进入护士和医生试图稳定她的急诊室。或许之后，患者进入手术，因此医生可以修复任何威胁危及的伤害，并转变为重症监护病房。在这些关怀的每个阶段，有不同的人在这个人上工作，沃德博士说，关于患者健康的上下文数据在洗牌中迷失了。只有广泛的笔画报道。使用上面的示例，患者的记录将显示所有护理阶段，但没有关于治疗的详细信息或患者如何应对。
为了捕获细节，Ward博士需要一种方法来在每个梯队的每个梯队上更新患者的记录。
这就是与AIRSTRIP的合作伙伴发挥作用的地方。SiaStrip已经有一个平台，用于将患者信息收集到一个应用程序中。该平台称为AIRSTRIP，它需要任何输入数据，将其滤除到一个生态系统中，其中患者和医生都可以访问它，并以有意义的方式将其排列。考虑到医院使用各种设备和电子健康记录系统没有小型任务 - 没有一个标准。
预测健康
随着健康数据在一个地方被腐败，沃德博士希望在有关患者的健康方面绘制有意义的结论。将健康记录与传入的实时数据结合起来，Watson可以帮助医生进行诊断。不仅如此，而且这样的系统也可以让医生出现，当某人的健康轮流变得更糟时。
“即使我有十分钟，那就比被叫到床边，因为有人现在完全不稳定。我们希望有这些窗户能够拿出一些东西来防止发生这种情况，“病房博士说。那个时间框架可以随着网络充满数据而增长。
除了努力预测健康状况之外，沃德博士还希望分析来减少医院的警报数量。在任何特定的一天进入ICU，您将被轰炸为高音蜂鸣声和警报。这是每个辛勤监视器的声音，通知医生的东西是正常或不同步的，它导致护士发出警报疲劳，使其有效性差异。
通过正确的分析，可以大大减少警报，并且其重要性重装为使其表示需要采取的行动而不是对正在发生的事情的回应。
早期迹象一直很好
Ward博士说，早期的测试表明该系统将有效。他拒绝给出任何具体例子，因为他和他的团队在过去几个月里才刚刚开始测试该技术。
但密歇根大学表明，这种模式可以在其他场景中工作。在几年前与美国陆军外科学院的协作项目中，密歇根大学能够开发一种预测称为血液动力学不稳定的血压突然下降的算法。自原始测试以来，密歇根大学已经带来了IBM和AIRSTRIP，以调整研究的关键算法，以便它可以评估对爆炸中涉及的人体的损害。
“那些孩子会发生什么，他们被冰沙波受到了击中。他们已经掌握了观察，然后他们最终进入了[移动陆军外科医院]单位，然后迅速成为重症监护治疗，然后他们死了，“Sialstrip首席执行官艾伦·帕特莱尔说。
到目前为止，合作已经成果。密歇根大学表示，它现在可以检测使用连接的除颤器从感染的早期出血和炎症的早期证据，以监测串联呼吸，以血流动力学不稳定算法。该系统不仅可能有助于医生识别严重，难以检测的伤害，它还让医生有机会防止不稳定或死亡。
所有的预测分析
这对密歇根州的ICU学习大学来说很好，希望能够为广泛的医院提供预测的健康算法。大学的重症监护工工作是开发更全面的分析系统的第一步，可以预测更简单的健康问题，就像你是否容易受到周围的病毒的影响。如果在密集的环境中可以完善预测的医疗保健，它可以更容易地应用于较少的极端健康情景。
“我们希望有数据产品，无论他们练习，都可以帮助授权从业者。所以它可能在一个小型农村医院或一个较大的社区医院，为此，你真的不得不拥有像Sialstrip这样的合作伙伴，他可以很容易地整合到任何特定的系统中，“Wardr说。
一旦网络和分析到位，大学和AIRSTRIP就会有机会扩展平台，包括文本消息和其他旨在为更广泛人口服务的公用事业等特征。
克服障碍
虽然应用程序关怀的承诺很好，但有一系列障碍，空袭将要克服，以便将其平台进入医院。为实时护理制定方法意味着我们知道的换人士。目前，医生提供服务费用的护理。AIRSTRIP和密歇根大学的平台是以在出现问题之前的治疗健康的中心。实际上，它通过远程监控使患者能够离开医院。
这种方法从根本上挑战了医疗机构赚钱的方式。
虽然经济实惠的护理法案采用医疗保健提供者采用支持基于价值的护理的财务战略，但它们仍然依赖于收费患者，以解决其出现的健康问题。改变该结构奖励医生保持患者健康是一种棒棒园事业，对医疗机构如何从门诊护理赚钱的问题。例如，您如何为远程监控的客户收取客户？您是否收取短信检查INS？
使这一变化也需要一些行为培训。医生不得不对症状作出反应，而不是对待治疗计划的思考。
“现在我们拭目以待，我们需要摆脱这种模式，”病房博士说。为了获得预测医学的船，医生必须习惯于不同的步伐和处理传入数据的过程。
预测 - 护理的道路上的另一个凹凸是大多数电子健康记录（EHR）都是专有的，并且不会与竞争网络相媲美。这使得医院几乎不可能交换患者记录。这也是Airstrip这样的第三方平台可以在连接所有这些系统方面发挥至关重要的作用 - 如果电子记录公司愿意合作。但实际上，AIRSTRIP可能在获得EHR公司与其平台运营的困难。
密歇根大学学习刚刚进入了它的中途;还有另一年去。不过，沃德博士希望他的团队将在未来两年内拥有成品。
“我们将尽一切努力获得可用的东西，符合值和尽快可扩展。这是我们的延伸目标。“
修正1月12日：AirStrip的首席执行官的名称是Alan Portela，而不是Portella。
