100 bệnh hàng đầu ở mỹ năm 2022
|
Các bệnh viện hàng đầu của Mỹ đang triển khai các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào các tiện ích phổ biến nhất bao gồm: (1) Phân tích dự đoán, theo dõi bệnh nhân và ngăn ngừa tình huống khẩn cấp của bệnh nhân trước khi chúng xảy ra, (2) Chatbots, tự động hóa các yêu cầu của bác sĩ và hướng dẫn bác sĩ đến các bác sĩ chuyên khoa thích hợp, (3) Theo dõi sức khỏe và dự đoán, theo dõi tình trạng sức khỏe của bệnh nhân bằng cách sử dụng thu thập dữ liệu thời gian thực. Show Dưới đây là tóm lược những thông tin về ứng dụng AI tại 5 bệnh viện hàng đầu của Mỹ qua bài viết “How America’s 5 Top Hospitals are Using Machine Learning Today” (theo emej.com): Bệnh viện Mayo Clinic Vào tháng 1/2017, BV Mayo Clinic đã hợp tác với Tempus, một công ty khởi nghiệp về công nghệ y tế tập trung vào phát triển ứng dụng chăm sóc ung thư cá nhân hoá bằng cách sử dụng một nền tảng máy học. Nội dung của sự hợp tác bao gồm Tempus tiến hành giải trình tự và phân tích phân tử cho 1.000 bệnh nhân của BV Mayo Clinic tham gia vào các nghiên cứu liên quan đến liệu pháp miễn dịch cho một số loại ung thư bao gồm ung thư phổi, u ác tính, ung thư bàng quang, ung thư vú và ung thư hạch. Mặc dù hiện đang trong giai đoạn R&D, mục tiêu ban đầu là sử dụng kết quả của các phân tích này để giúp thông báo các lựa chọn điều trị phù hợp hơn cho bệnh nhân ung thư tại BV Mayo Clinic. Ngoài BV Mayo Clinic, công ty khởi nghiệp Tempus còn quan hệ đối tác với Đại học Michigan, Đại học Pennsylvania và Đại học Rush. Tempus đang tích cực cố gắng xây dựng một “big data” để hướng đến mục tiêu mong muốn là ứng dụng sẽ giúp cho các bác sĩ chọn lựa thuốc điều trị phù hợp nhất tuỳ thuộc vào kiểu đột biến gen. Tham gia vào thị trường sản phẩm giải trình tự DNA trị giá 13,8 tỷ USD, các công ty khởi nghiệp tuân theo hai mô hình tính phí dịch vụ tùy thuộc vào loại khách hàng: tính phí trực tiếp hệ thống bệnh viện cho các dịch vụ của họ, và trong trường hợp cá nhân sử dụng dịch vụ, chi phí sẽ được tính cho nhà cung cấp bảo hiểm. Giám đốc điều hành của Tempus, Eric Lefkofsky cũng là người đồng sáng lập Tập đoàn thương mại điện tử khổng lồ Groupon và một số công ty công nghệ có phần mềm phân tích bao gồm Uptake Technologies và Mediaocean. Theo CDC, ung thư chỉ là đối thủ của bệnh tim là nguyên nhân gây tử vong hàng đầu ở Mỹ, và vào tháng 3/2017, BV Mayo Clinic kết hợp với nhà sản xuất thiết bị y tế OmronCare đã đầu tư 30 triệu đô-la vào công ty khởi nghiệp sức khỏe tim mạch AliveCor.  Kardio Pro, được thiết kế bởi công ty khởi nghiệp AliveCor, là một nền tảng hỗ trợ AI được thiết kế cho các bác sĩ lâm sàng để theo dõi bệnh nhân phát hiện sớm biếnchứng rung nhĩ, là loại rối loạn nhịp tim phổ biến nhất dẫn đến nguy cơ đột quỵ cao gấp 5 lần. Sản phẩmlà một máy ECG di động, sản phẩm này đang được đầu tư, chưa được báo cáo. Bệnh viện Cleveland Clinic Vào tháng 9/2016, Microsoft đã công bố hợp tác với BV Cleveland Clinicđể xác định bệnh nhân có nguy cơ mắc bệnh tiềm ẩn dưới sự chăm sóc của ICU.Được sử dụng bởi 126 triệu người dùng Windows 10 mỗi tháng, Cortana là một phần của phân khúc đám mây thông minh của Microsoft, tăng 6% hay 1,3 tỷ đô la doanh thu theo báo cáo thường niên của công ty. Cortana được tích hợp vào hệ thống eHospital của Cleveland Clinic, một loại trung tâm chỉ huy được ra mắt lần đầu tiên vào năm 2014, hiện đang giám sát 100 giường tại 6 khoa ICU, từ 7 giờ tối đến 7 giờ sáng. Mặc dù kết quả cải thiện tình trạng bệnh nhân đã được báo cáo nhưngbiện pháp cải thiện cụ thể đã không được công bố. Quan hệ đối tác của Microsoft-Cleveland Clinic tập trung vào việc xác định bệnh nhân có nguy cơ cao bị ngừng tim. Thuốc vận mạch là thuốc dùng cho bệnh nhân trong trường hợp ngừng tim. Tuy nhiên, thuốc vận mạch được sử dụng khi bệnh nhân ngưng tim đột ngột thì cũng làm tăng huyết áp. Mục đích của nghiên cứu dự đoán liệu bệnh nhân có cần sử dụng thuốc vận mạch hay không. Dữ liệu được thu thập từ các khoaICU, được giám sát vàđược lưu trữ trong cơ sở dữ liệu “Microsoft Azure Azure SQL”, đây là cơ sở dữ liệu dựa trên đám mây được thiết kế cho các nhà phát triển ứng dụng. Các điểm thu thập dữ liệu như dấu hiệu sinh tồn của bệnh nhân và dữ liệu phòng xét nghiệm cũng được đưa vào hệ thống. Một mô hình máy tính được xây dựng từ dữ liệu tích hợp máy học để phân tích dự đoán. Bệnh viện Massachusetts Hiện đang trong giai đoạn đầu của chiến lược AI, vào tháng 4 năm 2016 NVIDIA đã tuyên bố liên kết với Trung tâm khoa học dữ liệu lâm sàng của Bệnh viện đa khoa Massachusetts với tư cách là đối tác công nghệ sáng lập. Bệnh viện đặt mục tiêu đóng vai trò là trung tâm cho các ứng dụng AI trong chăm sóc sức khỏe để phát hiện, chẩn đoán, điều trị và quản lý bệnh. NVIDIA DGX-1 được công ty mô tả là siêu máy tính học chuyên sâu và được cài đặt tại Mass General, NVIDIA DGX-1 có giá 129.000 USD. Với cơ sở dữ liệu bệnh viện bao gồm 10 tỷ hình ảnh y tế, máy chủ ban đầu sẽ được đào tạo về dữ liệu này cho các ứng dụng về X quang và giải phẫu bệnh. Bệnh viện Massachusetts hướng đến mục đích mở rộng sang hồ sơ sức khỏe điện tử (EHRs) và bộ gen. NVIDIA DGX-1 cho máy học chuyên sâu có thể nắm bắt một cách liền mạch các dữ liệu liên quan theo phương pháp có cấu trúc cao, kỹ lưỡng, lặp đi lặp lại, chi tiết, sẽ giúp loại bỏ gánh nặng đó khỏi các bác sĩ. Bệnh viện Johns Hopkins Vào tháng 3/2016, Bệnh viện Johns Hopkins đã công bố ra mắt một trung tâm chỉ huy bệnh viện sử dụng các phân tích dự đoán để hỗ trợ một quy trình hoạt động hiệu quả hơn. Bệnh viện đã hợp tác với GE Health Partners để thiết kế Trung tâm chỉ huy năng lực Judy Reitz, trung tâm này nhận được 500 tin nhắn mỗi phút và tích hợp dữ liệu từ 14 hệ thống CNTT khác nhau của bệnh viện trên 22 màn hình máy tính hỗ trợ màn hình cảm ứng độ phân giải cao. 24 nhân viên của trung tâm chỉ huy có thể xác định và giảm thiểu rủi ro, ưu tiên các hoạt động vì lợi ích của bệnh nhân và kích hoạt các can thiệp để tăng tốc lưu lượng bệnh nhân. Từ khi ra mắt trung tâm chỉ huy Johns Hopkins báo cáo cải thiện 60% khả năng nhập viện cho bệnh nhân với các triệu chứng phức tạp, trong khu vực và các nước xung quanh. Ngoài ra, nhờ trung tâm chỉ huy này, bệnh viện điều động xe cứu thương nhanh hơn, phân bố giường cấp cứu nhanh hơn 30% và xuất viện cho bệnh nhân sớm hơn 21%. Bệnh viện UCLA Vào tháng 3/2017, TS Edward Lee và TS Kevin Seals của BV UCLA đã trình bày công trình nghiên cứu thiết kế bác sĩ X quang can thiệp ảo - VIR (Virtual Interventional Radiologist). Về cơ bản VIR là một “chatbot” (một chương trình máy tính tương tác với người dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên dưới một giao diện đơn giản, dạng âm thanh hoặc dạng tin nhắn), VIR tự động liên lạc với các bác sĩ lâm sàng và nhanh chóng cung cấp câu trả lời dựa trên bằng chứng cho các câu hỏi thường gặp. Hiện đang ở chế độ thử nghiệm, bản VIR đầu tiên này đang được sử dụng bởi một nhóm nhỏ các chuyên gia của UCLA, bao gồm bác sĩ ung thư và bác sĩ X quang can thiệp của bệnh viện. Ứng dụng điều khiển bằng AI cung cấp thông tin giúp bác sĩ tư vấn cho bệnh nhân, chẳng hạn như tổng quan về điều trị X quang can thiệp hoặc các bước tiếp theo trong kế hoạch điều trị, tất cả đều theo thời gian thực. VIR được xây dựng trên nền tảng của hơn 2.000 điểm dữ liệu mẫu được thiết kế để phản ánh các câu hỏi thường xuất hiện trong quá trình tham vấn với các bác sĩ X quang can thiệp. Nhóm nghiên cứu đã tích hợp VIR với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng cách sử dụng hệ thống AI Watson của IBM. Theo truyền thống của ứng dụng chatbot trong dịch vụ khách hàng của các ngành khác, nếu VIR không thể cung cấp phản hồi đầy đủ cho một yêu cầu cụ thể, chatbot cung cấp cho bác sĩ lâm sàng thông tin liên lạc với bác sĩ X quang can thiệp. OUR DATA: We use the most recent data from these primary sources: WHO, World Bank, UNESCO, CIA and individual country databases for global health and causes of death.
Nguyên nhân hàng đầu của tỷ lệ tử vong và mất sức khỏe cung cấp thông tin cơ bản để theo dõi xu hướng kết quả sức khỏe dân số, nhận ra mô hình bệnh và chấn thương ảnh hưởng đến tỷ lệ tử vong và khuyết tật sớm, xác định các thách thức về sức khỏe mới nổi, theo dõi hiệu quả của các can thiệp và đưa ra quyết định y tế công cộng cải thiện và tiết kiệmcuộc sống. Hình dung tương tác này trình bày các mô hình hàng đầu gây ảnh hưởng đến cái chết, năm điều chỉnh cho người khuyết tật (DALYs), nhiều năm của cuộc sống (YLLS) do tử vong sớm và nhiều năm sống với khuyết tật (YLDS) theo độ tuổi, giới tính và địa điểm (quốc gia, tiểu vùng và khu vực) ở Châu Mỹ từ năm 2000 đến 2019.
Nguyên nhân hàng đầu gây tử vong
Nguyên nhân hàng đầu của gánh nặng bệnh tật
Nguyên nhân hàng đầu của tỷ lệ tử vong sớm
& nbsp; nguyên nhân hàng đầu của khuyết tậtLeading causes of disability
Trích dẫn được đề xuất: Nguyên nhân hàng đầu của tỷ lệ tử vong và tổn thất sức khỏe ở cấp khu vực, tiểu vùng và quốc gia ở khu vực Châu Mỹ, 2000-2019.Mở rộng cổng thông tin dữ liệu.Tổ chức Y tế Pan American;2021. Nguồn dữ liệu Ước tính hàng năm về cái chết, năm sống được điều chỉnh khuyết tật (DALY), nhiều năm sống bị mất do tỷ lệ tử vong sớm (YLLS) và nhiều năm sống với khuyết tật (YLDS) theo độ tuổi, giới tính, nguyên nhân và vị trí (khu vực, tiểu vùng vàquốc gia) từ năm 2000 đến 2019 đã được sử dụng để xác định 15 nguyên nhân hàng đầu ảnh hưởng đến tỷ lệ tử vong và gánh nặng bệnh tật. Lựa chọn danh sách các nguyên nhân có thể xếp hạng Việc lựa chọn danh sách xếp hạng của các bệnh và tình trạng không gây tử vong và không gây tử vong được hướng dẫn bởi một số nguyên tắc. Đầu tiên, nó dựa trên Danh sách Nguyên nhân Sức khỏe Toàn cầu 2000-2019 (WHO GHE, Phụ lục Bảng A1, tr 62), được sắp xếp theo các loại lồng nhau phân cấp với bốn cấp độ.Cấp 1 bao gồm ba nhóm nguyên nhân rộng lớn: điều kiện truyền nhiễm, mẹ, sơ sinh và dinh dưỡng;Các bệnh không truyền thông, và thương tích.Trong mỗi loại đó, các nguyên nhân gây tử vong và không gây tử vong do mất ngủ bị phá vỡ với tính đặc hiệu ngày càng tăng ở mỗi cấp độ.Danh sách nguyên nhân GHE là loại trừ lẫn nhau và tập thể đầy đủ ở mọi cấp độ tổng hợp;Nguyên nhân không được chỉ định riêng lẻ được nắm bắt trong các loại còn lại. & NBSP; Thứ hai, danh sách các nguyên nhân có thể xếp hạng bao gồm các loại nguyên nhân có đủ mức độ chi tiết hoặc tổng hợp có thể hành động, được coi là hữu ích nhất từ góc độ sức khỏe cộng đồng và có sự cân bằng về mức độ tổng hợp giữa các loại nguyên nhân.Hầu hết các loại cấp 3 từ GHE Nguyên nhân Danh sách tuân thủ các tiêu chí này.Danh sách có thể xếp hạng phải loại trừ lẫn nhau, vì vậy nếu một thể loại chứa các danh mục con được chọn là có thể xếp hạng, các phần của các thành phần của các tiểu thể loại không được chọn.Các loại còn lại, các nhóm nguyên nhân có chứa các bệnh không xác định, ví dụ, tất cả các loại bắt đầu bằng các từ khác khác, không được bao gồm là có thể xếp hạng. Các loại nguyên nhân này được xếp hạng bằng cách sử dụng tỷ lệ thô, theo độ tuổi cụ thể và theo tiêu chuẩn trên 100.000 dân số tử vong, DALYS, YLLS và YLDS. Footnotes:
10 bệnh giết người hàng đầu ở Mỹ là gì?Theo Trung tâm kiểm soát và phòng ngừa dịch bệnh (CDC), đã có 2.813.503 trường hợp tử vong đã đăng ký tại Hoa Kỳ vào năm 2017 ... Bệnh tim..... Ung thư..... Chấn thương không chủ ý..... Bệnh hô hấp dưới mãn tính..... Đột quỵ và các bệnh mạch máu não..... Bệnh Alzheimer..... Diabetes.. 10 bệnh chính là gì?Nhưng căn bệnh thông thương.. Allergies.. Cảm lạnh và cúm.. Viêm kết mạc ("Mắt hồng). Diarrhea.. Headaches.. Mononucleosis.. Những cơn đau dạ dày.. 20 bệnh hàng đầu là gì?Diabetes.. Depression.. Anxiety.. Hemorrhoid.. Nhiễm trùng nấm men .. Lupus.. Shingles.. Psoriasis.. Bệnh số 1 giết người là gì?Bệnh tim mạch là nguyên nhân hàng đầu gây tử vong trên toàn cầu.Nguyên nhân lớn thứ hai là ung thư. are the leading cause of death globally. The second biggest cause are cancers. |
