播客：医疗保健边缘的智能如何拯救生命

当患者在住院期间感染败血症时，诊断和治疗的速度至关重要：如果感染未被发现，患者可能会在数小时内死亡。现在，通过使用算法以及边缘传感器、Wi-Fi 数据网络和人工智能，医院护理人员可以更快速地诊断脓毒症和其他严重疾病，不仅可以挽救生命，还可以帮助在威胁生命之前发现健康问题。

“护理人员现在能够使用联网技术从所有设备获取读数，并以计算机的速度对其进行分析，”惠普企业医疗保健和生命科学行业营销经理 Rich Bird 说道，该公司已与 Cerner 合作，通过连接床边技术“使数据发挥作用”。

正如 Cerner 的 Missy Ostendorf 所解释的那样，当患者的生命体征“超出安全参数时，[Cerner 败血症算法] 会自动发送警报发送给护理团队，以便他们可以立即采取行动。如果您能够采取早期干预措施，则可以将挽救的生命提高 80% 到 90%。”

收听主持人 Dana Gardner 主持的 HPE 客户之声播客，了解这种智能边缘技术如何改变整个医院、跨社区和全球各地的患者护理。

Dana Gardner：您好，欢迎收看下一期的 BriefingsDirect Voice of the Customer 播客系列。我是达纳·加德纳 (Dana Gardner)，Interarbor Solutions 首席分析师，我是本次持续讨论的主持人和主持人，讨论边缘计算与人工智能 (AI) 融合的最新见解。

我们的下一次智能边缘采用优势讨论重点是医院如何针对有感染严重脓毒症感染风险的患者获得主动警报。败血症是世界各地患者常见的一种疾病早期面对时通常会受到控制。

现在，通过使用边缘传感器、Wi-Fi 数据网络和人工智能解决方案来识别危险情况，医院的护理人员可以快速向易感患者发出警报，从而阻止脓毒症发作并减少严重疾病和死亡。

现在请继续关注我们，我们将听到一个前沿的用例，该用例通过智胜致命的传染病祸害来充分利用近乎实时的人工智能。

要了解如何操作，请立即和我一起欢迎我们的嘉宾，Cerner Corp 全球销售和业务开发实践经理 Missy Ostendorf。欢迎来到展会，Missy。

Missy Ostendorf：非常感谢。

Gardner：我们还有 Deirdre Stewart，Cerner Europe 的高级总监兼护理主管。欢迎，迪尔德丽。

迪尔德丽·斯图尔特：非常感谢。

Gardner：我们还有 Rich Bird，全球健康行业营销经理Hewlett Packard Enterprise (HPE) 的护理和生命科学部门。欢迎，里奇。

Rich Bird：谢谢你，Dana，大家好。

智能医疗科技新时代

Gardner：Missy，推动医疗保健领域利用更多技术和流程改进的主要趋势是什么？当我们审视医疗保健时，是什么推动了现在利用更好技术的需求？

奥斯坦多夫：这是一个很容易回答的问题。在所有行业中，资源总是推动对技术的需求，使事情变得更高效、成本更低，医疗保健也不例外。

如果我们在医疗保健技术方面往往进展缓慢，那是因为我们没有关键任务风险——我们有生命攸关的风险。败血症算法就是一个很好的例子。如果患者出现败血症，他们有四个小时的时间就会死亡。所以，正如你可以想象的那样，时钟的滴答声确实是一件大事l 在医疗保健领域。

Gardner：Rich，技术的本质发生了什么变化，使其现在如此适用于像快速拦截败血症的算法这样的事情？

Bird：技术变革的速度令医院感到震惊。这就是为什么当 HPE 和 Cerner 等两家全球知名组织能够帮助他们解决问题时，他们才能真正受益。

当我们观察整个医疗保健系统的需求激增时，我们发现人们在复杂的长期状况下寿命更长。当他们进入医院时，他们在某些时候最需要帮助。

[HPE 和 Cerner] 正在共同做的是了解如何在床边使用这种互联技术。我们可以集成患者床边携带的物联网 (IoT) 设备，这些医疗设备传统上不会自动连接，而是通过人类连接。护理人员现在可以使用连接泰德技术从所有设备获取读数并以计算机的速度对其进行分析。

因此，我们当然依赖于现场团队的专业精神、专业知识和关怀，但我们也在帮助他们提高情报水平。它让他们和患者更有信心，因为他们的护理受到现场人员的关注，并且技术正在读取流入 Cerner 应用程序的所有生命科学指标。

在全球范围内战胜败血症

Gardner：Deirdre，让医疗保健边缘的智能使用变得更容易的技术和流程有哪些新颖和不同之处？护士和其他护理人员对这些新机会（例如脓毒症算法）有何反应？

斯图尔特：我在中东呆了很多年，并看到脓毒症算法在世界范围内越来越受欢迎。卡塔尔、阿联酋和沙特阿拉伯等国家。现在我们看到它在欧洲、爱尔兰和英国部署。

一旦护士和临床医生克服了最初的感觉，“等一下。为什么计算机告诉我我的事情？我应该知道得更多。”一旦他们了解了这一切是如何发生的，他们就会受益匪浅。

但受益的不仅仅是临床医生，Dana，还有患者。我们现在已经记录了证据。我们希望阻止患者发展为败血症。该算法和其他类似算法可以更早地提醒一线工作人员，这使我们能够从一开始就防止患者患上败血症。

一些最令人印象深刻的数字显示脓毒症事件的减少以及脓毒症早期阶段（严重炎症反应部分）的识别增加。当这些数据反馈给医生和护士时，他们就会明白这种真实的重要性时间记录。

我记得电子病历的早期；护士可能倾向于不进行此类实时记录。但是，当他们了解算法如何在系统内工作以识别任何不合适或不正常的内容时，它确实会增加采用率，并且肯定会增加对系统的喜爱以及它可以提供的功能。

加德纳：在了解一些影响之前，让我们先深入了解一下这个系统的作用。 Missy，Cerner 的 CareAware 平台方法有什么作用？

奥斯坦多夫：圣约翰败血症监测人员寻找早期预警信号，以便我们能够拯救生命。分为三个部分：监控、警报，然后是规定的干预。

这就是迪尔德丽所说的，文件记录是实时完成的，而不是以前的做法，在以前的做法中，重症监护病房 (ICU) 的护士可能会在里面放一张纸。例如，她会记下病人的生命体征。

也许四个小时后，她会坐在电脑前，每 15 分钟为该患者输入四个小时的生命体征数据。嗯，正如你想象的那样，在 ICU 的四个小时内可能会发生很多事情。通过将所有信息流入电子病历，我们现在可以让败血症代理算法持续监控该数据。

它会测量患者的体温、心率和血糖水平，如果这些变化并超出安全参数，它会自动向护理团队发送警报，以便他们立即采取行动。通过立即采取行动，他们现在可以改变治疗该患者的方式。他们可以给他们静脉注射抗生素和液体，如果您能采取早期干预措施，则可以将挽救的生命提高 80% 到 90%。

因此，我们正在通过利用已有的数据来改变游戏规则，我们只是利用它，并将其交给临床医生，以便尽早采取行动。这是最重要的部分。我们已经能够将数据付诸行动。

Gardner：Rich，这听起来很简单，但要实现这一目标，还有很多工作要做，以使患者所在的边缘能够传输数据、捕获数据、保护数据，并使其安全且合规。为了支持 Missy 刚刚描述的 Cerner 解决方案，必须结合什么？

医疗保健技术进步到新的水平

Bird：关注结果非常重要。它始终为临床团队带来信心。但它以一种安全、实时、可用的方式提供这一服务，无论护理团队身在何处。这非常非常重要。所有设备都相互连接这一事实为下一步的发展带来了巨大的潜在机会医疗保健技术。

到目前为止，我们一直在将一直存在的工作流程数字化。现在，对我来说，这代表了它的下一个演变。它正在将纸张转化为数字信息。但我们如何从中获得更多价值呢？在整个站点建立 Wi-Fi 连接并不是一件容易的事。我们为让客户变得简单而感到自豪，但您提到的一个关键问题是安全性。

当你让一切都与其他一切对话时，这也引入了坏演员的潜力。我们如何防范这种情况，如何确保所有数据都以安全的方式收集、传输和记录？如果不良行为者成为外部网络和内部网络的一部分，我们如何识别它们并将其关闭？

与我们的合作伙伴一起工作，这是我们感到非常自豪的事情。我们谈到了流动性和外部在医疗保健领域，在其他行业，移动性通常意味着人们可以广泛获取事物。

但在医院内，当然，这种移动性是指临床医生无论身在何处都可以收集和访问数据。这不仅仅是护理团队时不时使用的角落里的一个工作站。现在，护理团队的技术使他们有信心知道他们正在采取行动的数据已正确收集、正确保护并及时提供给他们。

Gardner：Missy，基础技术的另一部分是算法。机器学习和人工智能将如何发挥作用？是什么让您能够创建该算法？为什么这比简单的报告或警报更进一步？

Ostendorf：这是我们今天在 Cerner 和医疗保健领域所做的最令人兴奋的部分。虽然圣约翰脓毒症算法正在大规模地拯救生命，并且它正在充分利用请注意——我们已经能够在世界各地做很多事情。

Deirdre 提到了爱尔兰，早在 2009 年，我们的客户之一（都柏林的圣詹姆斯医院）就上了新闻，因为他们决定获取数据并将决策问题构建到临床医生用于订购 CT 扫描的前端应用程序中。与其他 X 射线不同，CT 扫描实际上以一种不太好的方式提供辐射。因此，我们不想让患者接受不必要的 CT 扫描。他们拥有的越多，风险就越高。

通过提出三个问题，计算机可以根据以前患者的经验来了解趋势以及临床医生认为他们需要它的原因。 CT 扫描有什么影响吗？他们是如何诊断的？现在，通过机器学习，它可以告诉前端的临床医生，这对于您正在寻找的治疗该患者的方法来说确实不是必需的。

<临床医生总是可以推翻这一点。他们总是可以打电话给 X 光部门并说：“看，这就是为什么我认为这个不一样。”但在爱尔兰，他们能够减少一直自动订购的 CT 扫描次数。因此，通过机器学习，他们正在改变行为并使他们的社区变得更健康。这就是一个例子。

我们使用数据和机器学习的另一个例子是美国的 Cerner 阿片类药物工具包。我们于 2018 年宣布，旨在帮助我们的医疗保健系统合作伙伴应对美国各地出现的阿片类药物危机。

Deirdre，您可能可以以临床医生的身份参与这项研究。

算法辅助阿片类药物成瘾帮助

斯图尔特：是的，确实如此。美国正在开展一项有趣的研究，即阿片类药物引起的呼吸抑制 (OIRD)。看起来大约有二百个住院手术患者中就有一个最终会接受阿片类药物诱导的治疗呼吸障碍。这导致医疗保健成本高昂。据估计，2011 年仅在美国就花费了 20 亿美元。联合委员会还就如何对患者进行个性化评估提出了一些建议。

这不仅仅是一份根据回答的问题生成分数的标准化表格。相反，它会查看患者的年龄、人口统计数据、既往病史以及过去 24 小时内服用阿片类药物的任何其他病史。然后根据患者的风险，建议限制他们服用阿片类药物的数量。他们还观察了最终出现呼吸窘迫的患者，发现用于扭转这种窘迫的药物被施用了太多次，并且与患者安全相关的成本太高。

现在，通过该算法，他们已经成功减少了最终出现呼吸窘迫的患者数量，并限制了麻醉品的数量根据具体患者的抽动情况。这不再是一个普遍的规则。它会关注特定的患者、发出警报并进行干预。我喜欢我们全球客户愿意在世界各地分享这些信息的工作方式。我最近一直在打电话，他们表示有兴趣在欧洲或中东使用它。因此，这不仅仅是一家医院在做这件事并改善其治疗结果，而是现在可以在全世界范围内进行研究和实施的事情。每当我们的客户设计出一个特定的结果来改进时，情况都是一样的。我们已经在世界各地看到了许多这样的例子。

Ostendorf：这不仅仅是收集数据；而是收集数据。它能够实现数据。我们看到这不仅为合作伙伴创造了良好的体验，而且还创造了更健康的社区。

加德纳：这是一个很好的例子，说明我们可以充分利用人们的认知能力、情境化能力以及 b大多数机器可以对大量数据和分析进行自动化和编排。 Rich，您如何看待这种在人与机器之间实现最佳平衡的做法？这些医疗用例如何证明这种潜力？

机器加人，而不是代替人

Bird：当我想到人工智能时，我是在人工智能构成威胁的科幻小说中长大的。

但我们想明确一点。我们不会用这项技术取代医生或护理团队。我们正在帮助他们做出更明智、更好的决策。正如米西所说，他们仍在掌控之中。我们向他们提供数据的方式可以帮助他们改善患者的治疗结果并降低他们提供的护理成本。

这一切都是为了利用技术来减少时间和金钱护理成本，以提高患者的治疗效果并提高临床医生的专业水平。

Missy也谈到了而是在工作流程中添加一些问题。我曾经与一家医院的首席技术官一起工作，他经常谈论医学是基于卓越的，这是基于提供它的个人。根据提供服务的个人，有许多不同的医疗保健系统。借助这种数字技术，我们可以稍微推动这一点。从本质上讲，它是说，“不要只做你一直在做的事情。让我们检查一下你所做的事情，看看我们是否可以做得更好一点。”

我们知道个人医疗保健数据无法共享。但是，当我们能够显示以安全方式共享的数据的价值时，临床团队就可以看到所产生的价值。它改变了谈话。它帮助人们提供更好的护理。

我们在这里讨论的一般主题是数字化。在这种情况下，我们讨论的是模拟人体生命体征的数字化。任何行业的任何成功数字化都离不开被用户撕裂。因此，我们在娱乐行业中看到了这一点，例如，人们选择 Netflix 而不是从商店购买 DVD，从而推动了这一趋势。

当我们谈论在这种情况下提供医疗保健技术时，我们知道个人医疗保健数据无法共享。它是世界上最个人化的数据；我们不能分享这一点。但是，当我们能够显示以安全方式共享数据的价值时（受到高度监管但以安全方式共享），临床团队就可以看到使用数据所产生的价值。它改变了人们对技术成本的讨论。使用这项技术我们可以节省多少钱？

对我来说，真正令人兴奋的是技术可以帮助人们提供更好的护理并帮助患者在住院期间受到保护，并且在某些情况下首先避免进入医院。

加德纳：回到败血症问题，将其作为改善生命和挽救生命益处的关键证据，Missy，请告诉我们这里的规模。这如何为拯救生命带来巨大的红利？

拯救生命的游戏规则改变者

奥斯坦多夫：确实如此。世界卫生组织 2018 年的统计数据显示，全球有 3000 万人经历过败血症事件。根据他们的分类，其中 600 万人可能导致死亡。 2018 年，英国每年有 15 万例病例，其中 44 例死亡。

您会明白为什么这种脓毒症算法能够改变游戏规则，不仅对于特定客户，而且对于世界各地的每个人。它及时为临床医生提供所需的信息，以便他们能够立即采取行动，从而挽救生命。

里奇谈到了我们节省的资源、减少的成本——所有这些都极其重要。当您是患者或患者家属时，这意味着您实际上可以从医院回家。你不能投入一美元数量或效率。

这确实可以拯救生命，想到这一点真是令人惊奇。为此，我们只需获取已收集的数据，通过圣约翰脓毒症算法运行该数据，并提醒临床医生以便他们能够快速采取行动。

斯图尔特：在卡塔尔的哈马德医疗公司（我在他们的医院运行脓毒症算法大约 11 个月）获得数据后，这对我来说是一个意义深远的时刻，他们认为他们可能挽救了 64 条生命。

当我读到这篇文章时，我正站在那里的一家诊所里。我向诊所望去——那是一家繁忙的诊所——我估计有 60 到 70 人坐在那里。我突然想到败血症算法为他们所做的一切可能意味着那个房间里的每个人都被拯救了。或者，另一方面，我们可能会失去每一个人在那个房间里。

母亲、父亲、丈夫、妻子、儿子、女儿、兄弟、姐妹——这对我的打击如此强烈，我想，“哦，天哪，我们必须继续这样做。”我们必须做更多的事情，找出我们可以帮助做出改变并拯救生命的所有不同的附加领域。

Gardner：我们有如此令人信服的理由来采用这些技术和流程并让人们和人工智能一起工作。在开创先例的同时，我们还创造了收集更多历史数据的机会。众所周知，数据越多，分析的机会就越多。分析越多，人们使用和利用它的机会就越多。我们进入了一个良性、积极的采用周期。

Rich，一旦我们建立了收集数据的能力，我们就可以获得该数据的历史基础。接下来我们去哪里？有哪些机会可以进一步拯救生命、改善患者治疗结果、增强帕特获得经验并降低成本？未来的潜在路线图是什么？

个性化改善患者护理和政策

Bird：令人兴奋的是，如果我们能够获取有关个人的每一条医疗信息，并以一种临床团队可以从用户生命的尽头直到今天看到的方式提供这些信息，我们就可以提供更加个性化的药物，从而针对人们的病情进行专门治疗。

Missy 正在谈论更精确地评估是否送患者进行某种类型的扫描。还有另一面。我们会给病人某种类型的药物吗？

当我们拥有患者的完整数据资料时，临床团队可以做出更好的决策。他们已经在服用某种药物了吗？他们是否对您可能给他们开的药物过敏？他们的 DNA，他们的组合生理学、他们的状况、他们的多种状况——然后我们开始看到可以做出更好的临床决策。我们可以根据具体情况以独特的方式对待人们。

在惠普实验室，我最近与一个人谈论大数据将如何彻底改变医疗保健。在一组患者中，有某些类型的患者患有某些病症，但是我们如何才能针对患有这些共同病症的患者组做出更好的决策呢？您知道，在他们生命中的特定时刻，但我们如何从个人层面做到这一点？

世界各地的政策制定者和政府不应仅仅将患者视为群体，而是如何根据预防性护理的影响（例如更多的健康维护）做出决策？我们可以提供这些数据的可见性，以便在很长一段时间内为人们做出更好的决策。

这一切听起来很复杂，但我的希望是，正如我们所得到的更接近的是，随着计算能力的提高，这些见解将比以往更多地向临床团队展示。

还有人口健康方面。世界各地的政策制定者和政府不应仅仅将患者视为个体或患者群体，而是如何根据预防性护理的影响做出决策，例如激励人们进行更多的健康维护？我们如何才能了解这些数据和未来，以便在较长时间内为人们做出更好的决策？

我们希望以安全的方式将所有这些数据整合在一起，以保护患者的安全和匿名。它可以为那些对眼前的人做出临床决策的人以及审视整个人口的政策制定者提供做出更明智决策的手段。我们看到预防方面的巨大潜力。它可能会影响之前的医疗费用病人确实需要治疗。

这一切都非常令人兴奋。我认为这并不太遥远。我们正在收集的所有这些数据点现在都在各自的孤岛中。在互操作性方面仍有工作要做，但很快每个人的数据都可以与其他人的数据进行交互。例如，Cerner 在人口健康方面取得了一些重大进展。

Gardner：Missy，当我们将边缘计算、医疗保健要求和人工智能结合起来时，您认为哪些方面会带来加速效益？

处于疾病预防的前沿

奥斯坦多夫：老实说，我相信没有任何限制。当我们继续在英格兰北部等地方获取数据时，那里的医疗系统位于半岛上，他们正在为全体人口提供治疗。

里奇谈到人口健康管理。好吧，他们现在能够查看数据并了解某些因素如何影响人口，例如 d糖尿病特别影响该社区。临床医生可以与患者合作并治疗他们，然后与实际社区合作以减少 2 型糖尿病的数量。它降低了医疗保健成本并降低了发病率。

这就是人工智能将产生巨大影响的下一个领域。对住院患者运行脓毒症算法将不再只是拯救生命。它将改变整个社区以及他们作为一个社区对待健康的方式，以及他们如何资助医疗保健计划。我们将能够看到社区对健康社区进行更加主动的管理。

Gardner：Deirdre，您对其他从业者有什么建议，让他们了解潜力以及现在需要采取哪些行动？对于如何最好地利用和利用边缘计算和人工智能服务现在可以完成的工作，护理第一线的人们应该考虑什么？

斯图尔特： 每个人的头脑中都应该时刻有最基本的分析问题。我怎样才能让我正在做的事情变得更好？我怎样才能让我正在做的事情变得更容易？我如何利用那些与我一样并以与我一样的方式照顾病人的人提供的丰富信息，无论是在医院还是在社区的家里？我如何以更轻松的方式访问它，以及如何确保我可以帮助改进它？

触手可及的信息意味着不必记住所有内容。它在那里并向我提出建议。我总是会回去回顾这些结果和分析，以帮助下一次改进。

从床头到会议室，每个人都应该问自己这些问题。我可以获得所需的信息吗？我怎样才能让事情变得更好？我还需要什么？

加德纳：恐怕我们不得不把它留在那里。我们一直在探索医院如何针对有感染危及生命的败血症感染风险的患者获得主动警报。但我们也从更大的角度了解了边缘计算和人工智能如何帮助世界各地的护理人员应对更多类型的问题，并变得更加智能，为人们提供更好的护理。

请和我一起感谢我们的嘉宾，Cerner Corp 全球销售和业务开发实践经理 Missy Ostendorf。非常感谢，Missy。

奥斯坦多夫：谢谢。来到这里很有趣。

Gardner：Cerner Europe 的高级总监兼护理主管 Deirdre Stewart 也加入了我们的行列。非常感谢你，迪尔德丽。

斯图尔特：这绝对是一种乐趣。谢谢。

Gardner：最后，我们邀请了 Rich Bird，他是医疗保健和医疗行业的全球行业营销经理。HPE 生命科学。谢谢你，里奇。

伯德：谢谢。

Gardner：最后，感谢我们的观众参加本次 BriefingsDirect 客户之声物联网和人工智能战略采访。我是 Interarbor Solutions 的首席分析师 Dana Gardner，我是 HPE 赞助的这一系列正在进行的讨论的主持人。

再次感谢您的收听。请将其传递给您的社区，并下次回来。

利用边缘智能拯救生命：领导者的经验教训

医疗保健提供商正在结合使用边缘计算、人工智能和 Wi-Fi 数据网络来快速检测、监控和治疗医院中致命的败血症感染。

Cerner 和 HPE 合作，更好地连接床边技术，使数据更具可操作性。

除了帮助更快地治疗脓毒症外，智能边缘设备还正在改善其他严重健康状况（包括阿片类药物成瘾）的治疗。