医疗卫生行业在新冠大流行后的余波中继续面临前所未有的挑战。程序积压，由于人员短缺和紧张的医疗资源而加剧，使医院和诊所难以及时提供护理。正如我们在QUICK PULSE研究中所指出的，并在The MedTech Conference会前发布的帖子中讨论的那样，全科医生（GPs）和护士正面临着延迟诊断、治疗和手术的压力。
在The Medtech Conference上，我们听取了领先医疗从业人员的意见，这些延误问题不仅导致患者和医护人员的挫败感，还在某些医院中形成了敌对的文化。然而，会议还展示了在AI和机器人技术方面的有希望的进展，这些技术有望缓解这些负担。
人员短缺和自动化：一个关键的交汇点
会议上讨论的一个最紧迫的问题是医护人员的严重短缺。正如我们在报告中所示，加拿大的护士和全科医生已经因不断增加的患者数量和延迟的程序而负担过重，他们急需能够帮助他们更高效工作的解决方案。自动化成为解决这些问题的关键组成部分，几乎60%的全科医生和40%的护士认为这是最重要的创新。可以自动执行常规任务的技术可以使医疗专业人员腾出时间，专注于更复杂、以患者为中心的护理。
在一个小组讨论中，医疗领导者强调了机器人技术减少员工体力负担的潜力。在展览区，我们看到了Able Innovations的ALTA平台，这是一个机器人自动化的例子，旨在自动化患者转移，这是一项劳动密集型任务，可能导致员工倦怠。通过允许一名医疗工作者无需费力即可转移患者，像ALTA这样的解决方案既提高了员工的安全性，又改善了患者护理。
使ALTA平台等技术特别有影响力的是它们与会议中讨论的更广泛目标的一致性：提高工作流程效率而不增加日常操作的复杂性。在讨论中，几位小组成员一致认为，虽然将机器人技术整合到医疗保健中是必不可少的，但必须以补充而非复杂化现有工作流程的方式进行。
AI在诊断效率中的作用
诊断延迟是程序积压危机的另一个主要贡献者。由于人员限制，诊断成像和分析所需的时间更长，导致骨质疏松症、心血管疾病甚至癌症的诊断比应有的时间更晚。根据我们的调查，超过40%的全科医生表示，这些延误经常或总是导致患者结果恶化。然而，在MedTech Conference上，很明显，AI驱动的工具在加速这些关键过程方面显示出巨大潜力。
16Bit展出了其AI驱动的系统Rho，该系统有可能彻底改变骨质疏松症筛查。通过利用常规X光片来机会性地筛查低骨密度，Rho提供了一种方法，可以诊断那些由于传统DEXA扫描利用率低而可能被忽视的患者。Rho融入现有的医疗工作流程，为放射科医生和临床医生提供更快但准确的诊断数据，最终减少筛查时间，帮助解决影像学中的程序延误。
除了AI改善成像时间线外，Samay Health的Sylvee也在会议上脱颖而出。Sylvee是一种AI驱动的可穿戴设备，可以连续监测呼吸健康，特别是对于患有慢性阻塞性肺病（COPD）和哮喘的患者。Sylvee提供了一种解决方案，使患者能够更密切地管理他们的病情，减少频繁的医院就诊。Sylvee实时分析呼吸数据，可以早期检测急性加重，帮助医疗提供者在患者状况恶化之前进行干预，从而减少住院和急诊入院。
实时洞察以做出更好的决策
会议上的另一个重要讨论点是在诊断和程序期间需要实时洞察，特别是在复杂的患者病例中。Moonrise Medical的AI驱动超声技术提供了一个这样的解决方案。该设备提供了实时的血流和血管健康反馈，帮助临床医生在进行再血管化等干预时当场做出明智的决定。
这项技术直接回应了血管诊断的延误问题，这些延误通常会导致患者状况恶化和额外的程序积压。通过早期和有效地解决血管问题，这种AI技术减少了对经常因初始治疗延迟或无效而过载的紧急服务和术后护理的压力。
解决程序延误的更广泛问题
虽然AI和机器人技术为解决与程序积压相关的某些挑战提供了强大的工具，但会议强调，这些技术本身并不能解决所有问题。系统性问题如人员短缺、部门之间的沟通中断和低效的转诊系统仍需关注。这与我们从调查中收集的数据一致，其中30%的全科医生表示，有必要建立一个集中的转诊系统来解决当前的问题。
然而，会议还指出，当与更好的工作流程管理和改进的通信系统结合时，AI和机器人技术可以成为构建更具弹性的医疗保健系统的重要组成部分。
结论
MedTech Conference全面展示了AI和机器人技术如何开始重塑医疗保健格局。从自动执行患者转移等常规任务到使用AI驱动的工具改善诊断时间线，这些技术在缓解程序积压的压力方面显示出巨大的前景。然而，这些创新的成功将取决于它们如何融入现有的医疗保健系统和工作流程。
尽管人员短缺和程序延误仍然是关键挑战，但会议明确指出，前进的道路不仅涉及采用新技术，还涉及重新思考如何提供、管理和协调护理。在后新冠时代，这些创新提供了一个更加高效、以患者为中心的医疗保健系统的前景——如果我们能够明智且有效地实施它们。
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