Transforming healthcare delivery: next-generation medication management in smart hospitals through IoMT and ML

医疗保健服务 医疗保健 业务 互联网隐私 计算机科学 政治学 法学
作者
Soha Rawas
出处
期刊:Discover Artificial Intelligence [Springer Nature]
卷期号:4 (1) 被引量:5
标识
DOI:10.1007/s44163-024-00128-1
摘要

Abstract The management of medications is a crucial component of healthcare, and pharmaceutical errors can have detrimental effects on patients, healthcare professionals, and healthcare systems. By utilizing patient-specific data and cutting-edge technology like the Internet of Medical Things (IoMT) and machine learning, customized drug management systems have the potential to increase patient safety and healthcare effectiveness. In this study, we reviewed a large body of literature on the subject of medication management in healthcare and the potential advantages of personalized medication management. We then assessed how IoMT and machine learning might be used to enhance medication management in smart hospitals. Then, we created a framework for assessing how personalized medication management utilizing IoMT and machine learning affects patient safety and healthcare effectiveness. Our study's findings demonstrate that in smart hospitals, tailored medication management with IoMT and machine learning can drastically lower medication errors while also enhancing patient safety and healthcare effectiveness. Our findings have important ramifications for the future of medication administration in smart hospitals, and we advise healthcare professionals and policymakers to give priority to integrating cutting-edge technology like IoMT and machine learning for customized medication management.

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