Κλινική Υποστήριξη Αποφάσεων: Έμπειρα Συστήματα στην Υγειονομική Περίθαλψη

Τα Συστήματα Κλινικής Υποστήριξης Αποφάσεων (CDSS) μεταμορφώνουν ραγδαία την υγειονομική περίθαλψη, παρέχοντας στους κλινικούς γιατρούς γνώσεις και πληροφορίες βασισμένες σε στοιχεία στο σημείο της φροντίδας. Μεταξύ των πιο ισχυρών εργαλείων CDSS είναι τα έμπειρα συστήματα, τα οποία αξιοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ) για να μιμηθούν τις συλλογιστικές ικανότητες των ανθρώπων-ειδικών. Αυτό το άρθρο διερευνά τον ρόλο των έμπειρων συστημάτων στην κλινική υποστήριξη αποφάσεων, εξετάζοντας τα οφέλη, τις προκλήσεις και τις μελλοντικές τους επιπτώσεις στην υγειονομική περίθαλψη παγκοσμίως.

Τι είναι τα Έμπειρα Συστήματα;

Τα έμπειρα συστήματα είναι προγράμματα υπολογιστών σχεδιασμένα για να προσομοιώνουν την ικανότητα λήψης αποφάσεων ενός ανθρώπου-ειδικού σε έναν συγκεκριμένο τομέα. Συνήθως αποτελούνται από μια βάση γνώσεων, μια μηχανή συμπερασμού και μια διεπαφή χρήστη. Η βάση γνώσεων περιέχει γεγονότα, κανόνες και ευρετικούς κανόνες που συλλέγονται από ανθρώπους-ειδικούς. Η μηχανή συμπερασμού χρησιμοποιεί αυτή τη γνώση για να συλλογιστεί και να καταλήξει σε συμπεράσματα με βάση τα δεδομένα εισόδου. Η διεπαφή χρήστη επιτρέπει στους κλινικούς γιατρούς να αλληλεπιδρούν με το σύστημα και να λαμβάνουν συστάσεις.

• Βάση Γνώσεων: Περιέχει εξειδικευμένη γνώση του τομέα, συμπεριλαμβανομένων γεγονότων, κανόνων και ευρετικών κανόνων που συλλέγονται από ειδικούς.
• Μηχανή Συμπερασμού: Εφαρμόζει τη βάση γνώσεων στα δεδομένα εισόδου για να παράγει συμπεράσματα και συστάσεις.
• Διεπαφή Χρήστη: Παρέχει μια πλατφόρμα για τους κλινικούς γιατρούς να αλληλεπιδρούν με το σύστημα, να εισάγουν δεδομένα και να λαμβάνουν συμβουλές.

Οφέλη των Έμπειρων Συστημάτων στην Κλινική Υποστήριξη Αποφάσεων

Τα έμπειρα συστήματα προσφέρουν πολυάριθμα οφέλη στην κλινική υποστήριξη αποφάσεων, οδηγώντας σε βελτιωμένη φροντίδα ασθενών, μειωμένο κόστος και αυξημένη αποδοτικότητα. Εδώ είναι μερικά βασικά πλεονεκτήματα:

Βελτιωμένη Διαγνωστική Ακρίβεια

Τα έμπειρα συστήματα μπορούν να βοηθήσουν τους κλινικούς γιατρούς να κάνουν ακριβέστερες διαγνώσεις, λαμβάνοντας υπόψη ένα ευρύτερο φάσμα πιθανών παθήσεων και εφαρμόζοντας κανόνες βασισμένους σε στοιχεία. Για παράδειγμα, ένα διαγνωστικό έμπειρο σύστημα μπορεί να αναλύσει τα συμπτώματα του ασθενούς, το ιατρικό ιστορικό και τα εργαστηριακά αποτελέσματα για να προσδιορίσει πιθανές διαγνώσεις και να προτείνει περαιτέρω εξετάσεις. Αυτό είναι ιδιαίτερα πολύτιμο σε πολύπλοκες περιπτώσεις ή όταν αντιμετωπίζονται σπάνιες ασθένειες.

Παράδειγμα: Το σύστημα MYCIN, ένα από τα πρώτα έμπειρα συστήματα που αναπτύχθηκε στη δεκαετία του 1970, σχεδιάστηκε για τη διάγνωση βακτηριακών λοιμώξεων και τη σύσταση κατάλληλης αντιβιοτικής θεραπείας. Αν και ποτέ δεν αναπτύχθηκε στην κλινική πρακτική λόγω των τεχνολογικών περιορισμών της εποχής, κατέδειξε τις δυνατότητες των έμπειρων συστημάτων στη βελτίωση της διαγνωστικής ακρίβειας.

Ενισχυμένος Σχεδιασμός Θεραπείας

Τα έμπειρα συστήματα μπορούν να βοηθήσουν τους κλινικούς γιατρούς να αναπτύξουν εξατομικευμένα σχέδια θεραπείας με βάση τα ειδικά χαρακτηριστικά του ασθενούς και τις κατευθυντήριες γραμμές που βασίζονται σε στοιχεία. Αυτά τα συστήματα μπορούν να λάβουν υπόψη παράγοντες όπως η ηλικία, το βάρος, το ιατρικό ιστορικό και τα ταυτόχρονα χορηγούμενα φάρμακα για να προτείνουν τις πιο αποτελεσματικές και ασφαλείς θεραπευτικές επιλογές. Μπορούν επίσης να ειδοποιούν τους κλινικούς γιατρούς για πιθανές αλληλεπιδράσεις φαρμάκων ή αντενδείξεις.

Παράδειγμα: Στην ογκολογία, τα έμπειρα συστήματα μπορούν να βοηθήσουν στην ανάπτυξη εξατομικευμένων σχεδίων θεραπείας για καρκινοπαθείς. Αυτά τα συστήματα μπορούν να αναλύσουν γενετικές πληροφορίες, χαρακτηριστικά του όγκου και δεδομένα απόκρισης στη θεραπεία για να προτείνουν τα πιο κατάλληλα χημειοθεραπευτικά σχήματα, πρωτόκολλα ακτινοθεραπείας ή στοχευμένες θεραπείες.

Μειωμένα Ιατρικά Λάθη

Παρέχοντας αυτοματοποιημένες ειδοποιήσεις και υπενθυμίσεις, τα έμπειρα συστήματα μπορούν να βοηθήσουν στην πρόληψη ιατρικών λαθών. Για παράδειγμα, μπορούν να προειδοποιούν τους κλινικούς γιατρούς για πιθανές αλληλεπιδράσεις φαρμάκων, δοσολογικά λάθη ή αλλεργίες. Μπορούν επίσης να διασφαλίσουν ότι οι ασθενείς λαμβάνουν κατάλληλη προληπτική φροντίδα, όπως εμβολιασμούς και προληπτικούς ελέγχους.

Παράδειγμα: Ένα έμπειρο σύστημα ενσωματωμένο σε έναν ηλεκτρονικό φάκελο υγείας (ΗΦΥ) μπορεί να ελέγχει αυτόματα για αλληλεπιδράσεις φαρμάκων όταν συνταγογραφείται ένα νέο φάρμακο. Εάν εντοπιστεί μια πιθανή αλληλεπίδραση, το σύστημα μπορεί να ειδοποιήσει τον κλινικό γιατρό και να προτείνει εναλλακτικά φάρμακα ή προσαρμογές της δοσολογίας.

Βελτιωμένη Αποδοτικότητα και Παραγωγικότητα

Τα έμπειρα συστήματα μπορούν να εξορθολογήσουν τις κλινικές ροές εργασίας και να μειώσουν τον χρόνο που απαιτείται για τη λήψη αποφάσεων. Με την αυτοματοποίηση επαναλαμβανόμενων εργασιών και την παροχή γρήγορης πρόσβασης σε σχετικές πληροφορίες, αυτά τα συστήματα μπορούν να απελευθερώσουν τους κλινικούς γιατρούς για να επικεντρωθούν σε πιο σύνθετες και απαιτητικές εργασίες. Μπορούν επίσης να βελτιώσουν την επικοινωνία και τη συνεργασία μεταξύ των επαγγελματιών υγείας.

Παράδειγμα: Στην ακτινολογία, τα έμπειρα συστήματα μπορούν να βοηθήσουν στην ερμηνεία των ιατρικών εικόνων, όπως οι ακτινογραφίες, οι αξονικές τομογραφίες και οι μαγνητικές τομογραφίες. Αυτά τα συστήματα μπορούν να ανιχνεύουν αυτόματα ανωμαλίες και να επισημαίνουν περιοχές που χρήζουν προσοχής, επιτρέποντας στους ακτινολόγους να εξετάζουν τις εικόνες πιο γρήγορα και με ακρίβεια. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε ταχύτερη διάγνωση και θεραπεία.

Τυποποιημένη Φροντίδα και Μειωμένη Μεταβλητότητα

Τα έμπειρα συστήματα μπορούν να προωθήσουν την τυποποιημένη φροντίδα διασφαλίζοντας ότι οι κλινικοί γιατροί τηρούν τις κατευθυντήριες γραμμές που βασίζονται σε στοιχεία και τις βέλτιστες πρακτικές. Αυτό μπορεί να μειώσει τη μεταβλητότητα στις θεραπευτικές προσεγγίσεις και να βελτιώσει τα αποτελέσματα των ασθενών. Μπορούν επίσης να διευκολύνουν την εφαρμογή νέων κλινικών κατευθυντήριων γραμμών και πρωτοκόλλων.

Παράδειγμα: Τα έμπειρα συστήματα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εφαρμογή κλινικών κατευθυντήριων γραμμών για τη διαχείριση χρόνιων ασθενειών, όπως ο διαβήτης και η υπέρταση. Αυτά τα συστήματα μπορούν να παρέχουν στους κλινικούς γιατρούς υπενθυμίσεις και συστάσεις με βάση τις τελευταίες κατευθυντήριες γραμμές, διασφαλίζοντας ότι οι ασθενείς λαμβάνουν συνεπή και βασισμένη σε στοιχεία φροντίδα.

Μείωση Κόστους

Βελτιώνοντας την αποδοτικότητα, μειώνοντας τα ιατρικά λάθη και προωθώντας την προληπτική φροντίδα, τα έμπειρα συστήματα μπορούν να βοηθήσουν στη μείωση του κόστους της υγειονομικής περίθαλψης. Μπορούν επίσης να βελτιστοποιήσουν την κατανομή των πόρων και να βελτιώσουν τη χρήση των υπηρεσιών υγείας.

Παράδειγμα: Παρέχοντας ακριβείς διαγνώσεις και κατάλληλες θεραπευτικές συστάσεις, τα έμπειρα συστήματα μπορούν να βοηθήσουν στη μείωση της ανάγκης για περιττές εξετάσεις και διαδικασίες. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε σημαντική εξοικονόμηση κόστους τόσο για τους ασθενείς όσο και για τους παρόχους υγειονομικής περίθαλψης.

Προκλήσεις στην Εφαρμογή Έμπειρων Συστημάτων στην Υγειονομική Περίθαλψη

Παρά τα πολυάριθμα οφέλη τους, η εφαρμογή έμπειρων συστημάτων στην υγειονομική περίθαλψη αντιμετωπίζει αρκετές προκλήσεις. Αυτές περιλαμβάνουν:

Απόκτηση Γνώσης

Η απόκτηση και η κωδικοποίηση της γνώσης των ανθρώπων-ειδικών είναι μια χρονοβόρα και πολύπλοκη διαδικασία. Απαιτεί προσεκτική ανάκτηση και επικύρωση της γνώσης από πολλούς ειδικούς. Η βάση γνώσεων πρέπει να ενημερώνεται συνεχώς για να αντικατοπτρίζει νέα στοιχεία και κλινικές κατευθυντήριες γραμμές.

Παράδειγμα: Η δημιουργία μιας βάσης γνώσεων για ένα έμπειρο σύστημα που διαγιγνώσκει καρδιακές παθήσεις απαιτεί τη συλλογή πληροφοριών από καρδιολόγους, την ανασκόπηση της ιατρικής βιβλιογραφίας και την ανάλυση δεδομένων ασθενών. Αυτή η διαδικασία μπορεί να διαρκέσει μήνες ή ακόμη και χρόνια για να ολοκληρωθεί.

Ενσωμάτωση Δεδομένων

Τα έμπειρα συστήματα πρέπει να ενσωματωθούν με τα υπάρχοντα πληροφοριακά συστήματα υγειονομικής περίθαλψης, όπως οι ΗΦΥ και τα εργαστηριακά πληροφοριακά συστήματα. Αυτό απαιτεί απρόσκοπτη ανταλλαγή δεδομένων και διαλειτουργικότητα. Η ποιότητα και η τυποποίηση των δεδομένων είναι επίσης κρίσιμες για τη διασφάλιση της ακρίβειας και της αξιοπιστίας του συστήματος.

Παράδειγμα: Ένα έμπειρο σύστημα σχεδιασμένο για την πρόληψη αλληλεπιδράσεων φαρμάκων χρειάζεται πρόσβαση στις λίστες φαρμάκων των ασθενών, στις πληροφορίες αλλεργιών και στα εργαστηριακά αποτελέσματα από τον ΗΦΥ. Εάν τα δεδομένα είναι ελλιπή ή ανακριβή, το σύστημα μπορεί να παράγει λανθασμένες ειδοποιήσεις.

Αποδοχή από τον Χρήστη

Οι κλινικοί γιατροί πρέπει να εμπιστεύονται και να αποδέχονται τις συστάσεις των έμπειρων συστημάτων. Αυτό απαιτεί προσεκτικό σχεδιασμό της διεπαφής χρήστη και σαφή εξήγηση της διαδικασίας συλλογισμού του συστήματος. Οι κλινικοί γιατροί πρέπει επίσης να εκπαιδευτούν στο πώς να χρησιμοποιούν το σύστημα αποτελεσματικά.

Παράδειγμα: Εάν οι κλινικοί γιατροί αντιλαμβάνονται ένα έμπειρο σύστημα ως υπερβολικά πολύπλοκο ή δύσκολο στη χρήση, μπορεί να είναι απρόθυμοι να το υιοθετήσουν. Ομοίως, εάν δεν καταλαβαίνουν πώς το σύστημα κατέληξε στις συστάσεις του, μπορεί να μην εμπιστευτούν τις συμβουλές του.

Συντήρηση και Ενημέρωση

Τα έμπειρα συστήματα απαιτούν συνεχή συντήρηση και ενημέρωση για να διασφαλιστεί η ακρίβεια και η συνάφειά τους. Αυτό περιλαμβάνει την ενημέρωση της βάσης γνώσεων, τη διόρθωση σφαλμάτων και την προσαρμογή του συστήματος στις αλλαγές της κλινικής πρακτικής.

Παράδειγμα: Καθώς εμφανίζονται νέες ιατρικές έρευνες και εξελίσσονται οι κλινικές κατευθυντήριες γραμμές, η βάση γνώσεων ενός έμπειρου συστήματος πρέπει να ενημερώνεται για να αντικατοπτρίζει αυτές τις αλλαγές. Η αποτυχία να γίνει αυτό μπορεί να οδηγήσει σε ξεπερασμένες ή λανθασμένες συστάσεις.

Ηθικές και Νομικές Θεωρήσεις

Η χρήση έμπειρων συστημάτων στην υγειονομική περίθαλψη εγείρει ηθικά και νομικά ζητήματα, όπως η ευθύνη για λάθη, η ιδιωτικότητα των ασθενών και η ασφάλεια των δεδομένων. Είναι σημαντικό να αντιμετωπιστούν αυτά τα ζητήματα και να διασφαλιστεί ότι τα έμπειρα συστήματα χρησιμοποιούνται με υπευθυνότητα και ηθική.

Παράδειγμα: Εάν ένα έμπειρο σύστημα κάνει μια λανθασμένη σύσταση που οδηγεί σε βλάβη του ασθενούς, είναι σημαντικό να καθοριστεί ποιος ευθύνεται για το λάθος. Είναι ο προγραμματιστής του λογισμικού, ο πάροχος υγειονομικής περίθαλψης ή το νοσοκομείο;

Παραδείγματα Έμπειρων Συστημάτων στην Υγειονομική Περίθαλψη

Πολλά έμπειρα συστήματα έχουν αναπτυχθεί και εφαρμοστεί στην υγειονομική περίθαλψη, καλύπτοντας ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών. Εδώ είναι μερικά αξιοσημείωτα παραδείγματα:

• DXplain: Ένα διαγνωστικό σύστημα υποστήριξης αποφάσεων που αναπτύχθηκε στο Γενικό Νοσοκομείο της Μασαχουσέτης και παρέχει μια λίστα πιθανών διαγνώσεων με βάση τα συμπτώματα και τα ευρήματα του ασθενούς.
• Internist-I/QMR: Ένα ολοκληρωμένο έμπειρο σύστημα για τη διάγνωση στην παθολογία, που αναπτύχθηκε στο Πανεπιστήμιο του Πίτσμπουργκ.
• HELP (Helping Evaluate the Life Potential): Ένα νοσοκομειακό πληροφοριακό σύστημα με ενσωματωμένες δυνατότητες υποστήριξης αποφάσεων, που αναπτύχθηκε στο Πανεπιστήμιο της Γιούτα.
• Συστήματα υποστήριξης αποφάσεων βασισμένα σε κατευθυντήριες γραμμές: Συστήματα που παρέχουν στους κλινικούς γιατρούς υπενθυμίσεις και συστάσεις με βάση τις κλινικές πρακτικές οδηγίες για τη διαχείριση συγκεκριμένων παθήσεων, όπως ο διαβήτης, η υπέρταση και η καρδιακή ανεπάρκεια.
• Αυτοματοποιημένα συστήματα ανάλυσης εικόνας: Συστήματα που βοηθούν τους ακτινολόγους στην ερμηνεία ιατρικών εικόνων, όπως οι ακτινογραφίες, οι αξονικές τομογραφίες και οι μαγνητικές τομογραφίες.

Μελλοντικές Τάσεις στα Έμπειρα Συστήματα για Κλινική Υποστήριξη Αποφάσεων

Το μέλλον των έμπειρων συστημάτων στην κλινική υποστήριξη αποφάσεων είναι λαμπρό, με αρκετές αναδυόμενες τάσεις να υπόσχονται περαιτέρω ενίσχυση των δυνατοτήτων και του αντίκτυπού τους. Αυτές περιλαμβάνουν:

Ενσωμάτωση της Μηχανικής Μάθησης

Οι τεχνικές μηχανικής μάθησης (ΜΜ) ενσωματώνονται όλο και περισσότερο στα έμπειρα συστήματα για την αυτοματοποίηση της απόκτησης γνώσης και τη βελτίωση της ακρίβειάς τους. Οι αλγόριθμοι ΜΜ μπορούν να μάθουν από μεγάλα σύνολα δεδομένων ασθενών και κλινικών αποτελεσμάτων για να εντοπίσουν μοτίβα και σχέσεις που μπορούν να ενσωματωθούν στη βάση γνώσεων.

Παράδειγμα: Οι αλγόριθμοι ΜΜ μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ανάλυση δεδομένων ασθενών για τον εντοπισμό παραγόντων κινδύνου για συγκεκριμένες ασθένειες ή για την πρόβλεψη της απόκρισης στη θεραπεία. Αυτές οι πληροφορίες μπορούν στη συνέχεια να χρησιμοποιηθούν για την ανάπτυξη πιο εξατομικευμένων και αποτελεσματικών σχεδίων θεραπείας.

Χρήση Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας

Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (ΕΦΓ) χρησιμοποιείται για την εξαγωγή πληροφοριών από μη δομημένο κείμενο, όπως κλινικές σημειώσεις και ιατρική βιβλιογραφία. Αυτές οι πληροφορίες μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την πλήρωση της βάσης γνώσεων των έμπειρων συστημάτων και για την παροχή πρόσβασης σε σχετικές πληροφορίες στους κλινικούς γιατρούς στο σημείο της φροντίδας.

Παράδειγμα: Η ΕΦΓ μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την εξαγωγή πληροφοριών σχετικά με τα συμπτώματα του ασθενούς, το ιατρικό ιστορικό και τα φάρμακα από τις κλινικές σημειώσεις. Αυτές οι πληροφορίες μπορούν στη συνέχεια να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία μιας περίληψης της κατάστασης του ασθενούς και για τον εντοπισμό πιθανών αλληλεπιδράσεων φαρμάκων.

Ανάπτυξη Κινητών και Cloud-Based Συστημάτων

Τα κινητά και cloud-based έμπειρα συστήματα γίνονται όλο και πιο δημοφιλή, επιτρέποντας στους κλινικούς γιατρούς να έχουν πρόσβαση σε εργαλεία υποστήριξης αποφάσεων από οπουδήποτε και ανά πάσα στιγμή. Αυτά τα συστήματα μπορούν επίσης να διευκολύνουν την απομακρυσμένη παρακολούθηση και διαχείριση των ασθενών.

Παράδειγμα: Μια εφαρμογή για κινητά που παρέχει στους κλινικούς γιατρούς πρόσβαση σε κλινικές πρακτικές οδηγίες και πληροφορίες φαρμάκων μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την υποστήριξη της λήψης αποφάσεων στο κρεβάτι του ασθενούς ή στην κλινική.

Εξατομικευμένη Υποστήριξη Αποφάσεων

Τα μελλοντικά έμπειρα συστήματα θα είναι όλο και πιο εξατομικευμένα, λαμβάνοντας υπόψη τα ατομικά χαρακτηριστικά και τις προτιμήσεις των ασθενών. Αυτό θα οδηγήσει σε πιο προσαρμοσμένα και αποτελεσματικά σχέδια θεραπείας.

Παράδειγμα: Ένα έμπειρο σύστημα που προτείνει θεραπευτικές επιλογές για την κατάθλιψη μπορεί να λάβει υπόψη την ηλικία, το φύλο, το ιατρικό ιστορικό και τις προσωπικές προτιμήσεις του ασθενούς κατά τη διατύπωση των συστάσεών του.

Επεξηγήσιμη ΤΝ (XAI)

Καθώς τα έμπειρα συστήματα γίνονται πιο πολύπλοκα, είναι σημαντικό να διασφαλιστεί ότι η διαδικασία συλλογισμού τους είναι διαφανής και κατανοητή. Οι τεχνικές Επεξηγήσιμης ΤΝ (XAI) αναπτύσσονται για να παρέχουν στους κλινικούς γιατρούς πληροφορίες σχετικά με το πώς τα έμπειρα συστήματα καταλήγουν στις συστάσεις τους, αυξάνοντας την εμπιστοσύνη και την αποδοχή.

Παράδειγμα: Ένα σύστημα XAI μπορεί να εξηγήσει γιατί συνέστησε μια συγκεκριμένη θεραπευτική επιλογή, δείχνοντας τα σχετικά στοιχεία και τα βήματα συλλογισμού που οδήγησαν στη σύσταση.

Συμπέρασμα

Τα έμπειρα συστήματα έχουν τη δυνατότητα να φέρουν επανάσταση στην υγειονομική περίθαλψη, παρέχοντας στους κλινικούς γιατρούς γνώσεις και πληροφορίες βασισμένες σε στοιχεία στο σημείο της φροντίδας. Ενώ παραμένουν προκλήσεις στην εφαρμογή τους, οι συνεχείς εξελίξεις στην ΤΝ, τη μηχανική μάθηση και την επεξεργασία φυσικής γλώσσας ανοίγουν τον δρόμο για πιο ισχυρά και φιλικά προς τον χρήστη συστήματα. Αγκαλιάζοντας αυτές τις τεχνολογίες και αντιμετωπίζοντας τις ηθικές και νομικές θεωρήσεις, οι οργανισμοί υγειονομικής περίθαλψης μπορούν να ξεκλειδώσουν το πλήρες δυναμικό των έμπειρων συστημάτων για να βελτιώσουν τη φροντίδα των ασθενών, να μειώσουν το κόστος και να αυξήσουν την αποδοτικότητα. Καθώς η τεχνολογία συνεχίζει να εξελίσσεται, τα έμπειρα συστήματα θα διαδραματίζουν έναν όλο και πιο κρίσιμο ρόλο στη διαμόρφωση του μέλλοντος της υγειονομικής περίθαλψης παγκοσμίως.

Η μελλοντική επιτυχία των έμπειρων συστημάτων εξαρτάται από τη διεθνή συνεργασία και την ανταλλαγή βέλτιστων πρακτικών μεταξύ των διαφόρων συστημάτων υγείας. Μαθαίνοντας από τις εμπειρίες ο ένας του άλλου και συνεργαζόμενοι για την αντιμετώπιση των προκλήσεων, η παγκόσμια κοινότητα υγειονομικής περίθαλψης μπορεί να επιταχύνει την υιοθέτηση αυτών των μεταμορφωτικών τεχνολογιών και να βελτιώσει την υγεία και την ευημερία των ανθρώπων σε όλο τον κόσμο.