Kardiorespiration: Technologierevolution (FS-04)

KADIORESPIRATORISCHE PHYSIKALISCHE THERAPEUTEN AUF DIE TECHNOLOGIEREVOLUTION IM DIGITALEN ZEITALTER VORBEREITEN

Patman S¹, Thomas A², Grönland C³, Morgen B^4,5, Haupt E⁶¹University of Notre Dame Australia, Schule für Physiotherapie, Perth, Australien, ²Das Royal London Hospital, Critical Care Outreach Team, London, Vereinigtes Königreich, ³Lady Cilento Children's Hospital, Children's Health Queensland Hospital and Health Service, Brisbane, Australien, ⁴University of Cape Town, Department of Paediatrics and Child Health, Kapstadt, Südafrika, ⁵Red Cross War Memorial Children's Hospital, Abt. Pädiatrie, Kapstadt, Südafrika, ⁶University College London, Postgraduate Physiotherapy, UCL Institute of Child Health, London, Vereinigtes Königreich Lernziele: 1. Erforschung einer Definition der digitalen Kompetenz in Bezug auf Inhalt und Anwendung der kardiorespiratorischen Physiotherapie. 2. Um die Zusammenarbeit der Teilnehmer bei der Identifizierung, Aufzeichnung und gemeinsamen Nutzung digitaler Anwendungen für kardiorespiratorische Gesundheitsbereiche für Therapeuten und Patienten zu fördern. 3. Den Teilnehmern technologiegestützte Lehr-, Lern- und Selbstentwicklungsinnovationen im Bereich der kardiorespiratorischen Physiotherapie nahe zu bringen. 4. Einführung spezifischer neuer Technologien zur Messung der Beatmungsverteilung und der Therapietreue in kardiorespiratorischen Populationen. 5. Die Anwendung von Big Data und Big Data Mining auf die zukünftige Entwicklung von Interventionen in der kardiorespiratorischen Physiotherapie zu prüfen. Beschreibung: Lernziel 1: Untersuchung einer Definition von digitaler Kompetenz in Bezug auf Inhalt und Anwendung der kardiorespiratorischen Physiotherapie.
Lernziel 2: Generierung der Zusammenarbeit der Teilnehmer bei der Identifizierung, Aufzeichnung und gemeinsamen Nutzung digitaler Anwendungen für Therapeuten und Patienten mit kardiorespiratorischen Gesundheitsbereichen.
Lernziel 3: Den Teilnehmern technologiegestützte Lehr-, Lern- und Selbstentwicklungsinnovationen im Bereich der kardiorespiratorischen Physiotherapie nahe zu bringen. 4. Einführung spezifischer neuer Technologien zur Messung der Beatmungsverteilung und der Therapietreue in kardiorespiratorischen Populationen. 5. Die Anwendung von Big Data und Big Data Mining auf die zukünftige Entwicklung von Interventionen in der kardiorespiratorischen Physiotherapie zu prüfen.
Beschreibung: Technologische Leistungsfähigkeit ist ein immer wichtigerer Bestandteil des Alltags, sowohl privat als auch beruflich. Die Anwendung bestehender und neu entstehender digitaler Technologien und Tools hat das Potenzial, die Art und Weise, wie wir die Wirkung der kardiorespiratorischen Physiotherapie unterrichten, durchführen und bewerten, radikal zu verändern. Dieses Symposium wird die Digital Capacity Framework-Vektoren (Beetham 2015) verwenden, um ein interaktives Gespräch zu strukturieren, das das Potenzial digitaler Anwendungen zur Unterstützung, Erweiterung und Schaffung eines digital fähigen Berufs hervorhebt. Der erste Vektor wird digitale Technologien sowohl für Therapeuten als auch für Patienten berücksichtigen, die das Lehren, Lernen und die Selbstentwicklung verbessern. Dieser Vektor bietet die Möglichkeit, digitale Lern- und Zugangsanwendungen zu präsentieren und Methoden zur Verwaltung und Bewertung der Explosion verfügbarer Ressourcen zu erwägen, einschließlich des Einsatzes von Teilaufgabentrainern und simulierter Patientenexposition. Der zweite Vektor wird digitale Anwendungen für Kommunikation, Zusammenarbeit und Partizipation sowie das Potenzial dieser Anwendungen zur Unterstützung des Engagements im Gesundheitswesen (Klecun et al. 2014) und des lebenslangen Lernens untersuchen. Kunden und Betreuer, die mit digitalen Gesundheitsinterventionsschnittstellen (einschließlich sozialer Medien) konfrontiert sind, können einzigartige Selbstmanagementmöglichkeiten bieten, indem sie den Zugang zu Informationen und den Kontakt mit breiten Unterstützungsnetzwerken verbessern (Dunphy et al. 2017). Der dritte Vektor wird digitale Kreation, Innovation und Wissenschaft erforschen und neue klinisch anwendbare Technologien demonstrieren, die das Potenzial haben, die Behandlungsbereitstellung in Echtzeit zu unterstützen und zu verbessern, die Einhaltung von Interventionen zu fördern und die Ergebnisse zu verbessern. Nicht-invasive Überwachungs- und Bewertungstechnologien, drahtlose und tragbare Sensoren zur Definition von Aktigraphie, Tools zur Entscheidungsunterstützung, akustische Sensoren, Datenfusion und Frühwarnsysteme sind Beispiele, die die Art und Weise, wie Gesundheitsversorgung bereitgestellt und bewertet wird, revolutionieren werden (Michard et al., 2017). Die Verfolgung der persönlichen Gesundheit ist eine milliardenschwere Verbraucherwachstumsbranche mit Möglichkeiten zur Ableitung klinischer Anwendungen bei der Behandlung akuter und chronischer Krankheiten (Kroll et al., 2017). Das Symposium konzentriert sich speziell auf die Anwendung der elektrischen Impedanztomographie zur Messung von Echtzeitänderungen in der Beatmung während physikalischer Therapieinterventionen (Lupton-Smith et al., 2014; 2015; und 2017) als Beispiel für das Potenzial einer fortlaufenden digitalen Datenerfassung und Echtzeitanalyse (als Standardmethode zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung), um die komplexe, zeitaufwändige und problematische RCT (in nicht verblindeten Physiotherapiestudien) zu ersetzen. Der vierte Vektor befasst sich mit digitalem Informations- und Datenmanagement und führt die Teilnehmer in das „Big Data“-Konzept und seine Relevanz für kardiorespiratorische Gesundheitsinterventionen ein. „Big Data Mining“ kann Muster, Trends und Zusammenhänge zwischen Behandlungen, Ergebnissen und menschlichem Verhalten aufdecken, die sowohl die Bereitstellung als auch die Erbringung von kardiorespiratorischer Gesundheitsversorgung und die Entwicklung von Dienstleistungen verbessern können. Es ist klar, dass maschinelles Lernen und Data Science eine wichtige Rolle im modernen Gesundheitswesen spielen werden (z Algorithmen zur genauen, forensischen Interpretation von EKGs). Solche Algorithmen dürfen nicht allein von Datenwissenschaftlern erstellt werden, sondern in Partnerschaft mit Physiotherapeuten. Kliniker wissen, welche Forschungsfragen beantwortet werden müssen, und Datenwissenschaftler wissen, wie sie die Algorithmen zur Beantwortung der Fragen erstellen. Daher ist es wichtig, dass frühe Partnerschaften zwischen Datenwissenschaftlern und Klinikern die Agenda mitgestalten und die Entwicklung dieser Wissenschaft leiten, um die Qualität der Gesundheitsversorgung zu verbessern. Wenn wir uns nicht engagieren, werden wir abgehängt, oder die digitale Rahmenagenda wird falsch sein. Angehörige der Gesundheitsberufe erhalten derzeit nur wenige Schulungen zu maschinellem Lernen und Datenwissenschaft. Wenn das Gesundheitswesen in dieser neuen Zusammenarbeit vorankommen soll, muss die Ausbildung auf der Ebene des Einstiegs in die Praxis beginnen.
Implikationen / Schlussfolgerungen: Das medizinische Denken ist so enorm komplex geworden, dass es jetzt die Kapazität des menschlichen Geistes übersteigt (Obermeyer und Lee, 2017). Maschinelles Lernen hat die Fähigkeit, unsere klinische Entscheidungsfindung und unser Verständnis des Gesundheitsverhaltens schnell zu verändern. Der Erwerb digitaler Kompetenzen innerhalb der kardiorespiratorischen Physiotherapie muss als hohe Priorität angesehen werden, um eine vollständige Teilnahme an der Bereitstellung moderner Gesundheitsversorgung und -bewertung jetzt und in Zukunft zu ermöglichen. Implikationen/Schlussfolgerungen: Das medizinische Denken ist so enorm komplex geworden, dass es jetzt die Kapazität des menschlichen Geistes übersteigt (Obermeyer und Lee, 2017). Maschinelles Lernen hat die Fähigkeit, unsere klinische Entscheidungsfindung und unser Verständnis des Gesundheitsverhaltens schnell zu verändern. Der Erwerb digitaler Kompetenzen innerhalb der kardiorespiratorischen Physiotherapie muss als hohe Priorität angesehen werden, um eine vollständige Teilnahme an der Bereitstellung moderner Gesundheitsversorgung und -bewertung jetzt und in Zukunft zu ermöglichen. Schlüsselwörter: 1. digital 2. Daten 3. Anwendungen, e-Literacy Fördernachweise: null