澳大利亚健康领域的数字创新格局与其服务的国家一样多元化。
从用于管理患者流量的预测性数据分析，到人工智能驱动的糖尿病眼病扫描，各种技术、解决方案和平台种类繁多。
在本文中，我们重点介绍四种目前正在改善澳大利亚各地护理标准和质量的数字健康创新。
每个项目都有其独特见解，但综合来看，这些创新的共同点在于它们都不是孤立存在的。它们是来自不同学科、不同地区和具备不同专业能力的团队共同努力的成果，旨在解决系统性问题，为澳大利亚各地患者提供更好的治疗效果。
"支持我们尝试一下"：AI分析改善远程伤口护理
在面积相当于比利时的昆士兰州中部地区，人口老龄化问题突出，Wide Bay健康与医院服务部门深知有必要减少患者从家到医疗机构的距离。
伤口护理执业护士Tracy Bauer表示，该地区各医院接收的慢性伤口患者数量不断增加，这些患者需要 intensive care（强化护理）。
"我们这里老年人口较多，许多人缺乏支持，一旦他们进入医院，就会占用我们的诊所资源，我们无法让他们转出，"她对《The Mandarin》表示。
"我们需要一种方法，让这些人感到足够安全，能够被监测并获得其他帮助，比如全科医生和护理提供者。"
该卫生服务机构还面临着人口增长、劳动力短缺和遗留的纸质系统等问题。
这为引入技术供应商提供了机会，使患者能够拍摄伤口照片，获得即时的人工智能反馈，并在离家较近的地方获得护理。最终成果是Tissue Analytics——一个基于应用程序的平台，可以扫描伤口、与卫生服务机构沟通并跟踪恢复情况。
Bauer表示，这一结果是通过反复试验的过程实现的，以确保该应用程序不仅在该地区的主要中心有效，还能在小型农村社区发挥作用。
"它必须适应整个HHS（卫生与医院服务机构）。"
随着对该应用程序潜在用途的进一步探索，远程医疗协调员Megan Cooper表示，迄今为止的经验已经证明，数字创新可以在任何地方发生。
"昆士兰州地区的人们说，'我们可以做得更好，有可以帮助我们的系统。支持我们尝试一下'，"她说。
明确方向：诊断糖尿病眼病的数字工具
如果工作年龄人群视力丧失的主要原因95%是可以避免的，那么为什么澳大利亚人仍在遭受可预防的失明困扰？
这是眼科医生Angus Taylor教授多年来一直在思考的问题。从布鲁姆基地出发，在西澳大利亚偏远地区工作的Taylor教授看到太多患者经历的视力丧失本可以通过简单的 eye scan（眼扫描）来预防。
但由于患者面临诸多其他健康问题，以及一线人员对如何使用现有技术缺乏了解，未来视力丧失的风险实际上被忽视了。
"患者进门时患有心脏病、肾病和心理健康问题——这些都是优先级更高的问题。"
经过几乎要放弃的时刻，三个因素终于达成一致。
相机技术的进步使拥有适当设备的农村全科医生能够轻松进行眼扫描，而人工智能分析则无需咨询远方专家即可立即生成报告。最后，数字健康记录的发展使高风险患者能够更早被识别。
但最后的火花来自完全不同的源头。2024年，Taylor工作的非营利组织Lions Outback Vision在西澳大利亚州政府举办的"The Challenge"竞赛中赢得了500万澳元。
这加上知识产权和来自Google的人工智能工具，使Taylor教授能够创办一家社会企业初创公司Ninox Vision，现在正致力于将这一创新解决方案扩展到全澳大利亚。
Taylor表示，最后缺失的一环是通过更广泛的筛查计划及他共同开发的技术及早发现糖尿病眼病，但这种方式必须适应澳大利亚的医疗保健系统。
"我们因糖尿病导致的失明率太高了，因此作为一个真正先进的医疗经济体，我们现在有机会解决这个问题，但它必须符合我们的全科医生模式。"
大数据，更大的解决方案
"我们不仅为系统构建解决方案，更是在系统内部构建它们。"这是数字健康合作研究中心副主任Clare Morgan博士的表述。
用Morgan的话说，这个"超级连接器"将卫生服务机构、政府、学术研究人员和行业合作伙伴聚集在一起，共同解决澳大利亚医疗保健中一些最棘手的挑战。
以最高效的方式确保医院满足严格的强制性标准就是这样一个挑战。此外，转向对国家医疗服务质量与安全标准进行临时通知评估，也需要从耗时的手动数据收集转变为新的方法。
维多利亚州Eastern Health和莫纳什大学研究人员开发了数字健康CRC项目，该项目利用每天60,000条记录，对八个标准涵盖的177项指标进行定义标准化，并创建实时仪表板。
这不仅简化了审计工作量，还为卫生服务工作人员提供了一个工具，可以模拟对程序的微小调整（如血液制品和药物管理）如何产生积极影响。
"实践中的微小变化可以减少医院中可避免的并发症，"Morgan说。
双倍投入：使用数字孪生技术预测健康危机
澳大利亚eHealth研究中心与昆士兰州卫生部之间的合作故事，反映了数字健康工具的兴起。
从20多年前几乎完全基于纸质的系统，到如今处于人工智能和大数据的前沿，这种合作模式是双方在数字世界中共同成长的典范。
最新的一个倡议展示了这种合作模式如何能够产生创新成果。
中心首席执行官David Hansen解释了新开发的数字孪生技术如何能够预测健康危机，使卫生规划者能够重新分配资源并模拟关键情况。
数字孪生技术能够考虑常规干扰因素，如公共假日和流感季节，同时也能对车祸等不可预测事件（特别是在农村地区）做出响应。
数字孪生——本质上是医疗保健系统的数字副本——可以对瓶颈可能何时何地发生进行预测性风险评估，然后使基于场景的风险缓解能够识别合适的响应策略。
该工具补充了昆士兰州患者访问协调中心内部专家的知识，已被用于规划抗菌素耐药性问题并尝试减少病床堵塞的方案。
随着该工具现在在昆士兰州推广，Hansen表示有机会以其他卫生服务机构能够受益的方式打包这项技术。
【全文结束】