كيف يقوم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة بتوسيع نطاق جمع البيانات لتحويل المراقبة الطبية

يمكن العثور على الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) في كل صناعة تقريبًا، مما يقود ما يعتبره البعض عصرًا جديدًا من الابتكار - خاصة في مجال الرعاية الصحية، حيث من المتوقع أن ينمو دور الذكاء الاصطناعي بمعدل معدل 50% سنوياً بحلول عام 2025. يلعب التعلم الآلي دورًا حيويًا بشكل متزايد في المساعدة في التشخيص والتصوير والتشخيص. الصحة التنبؤية، وأكثر من ذلك.

ومع وجود الأجهزة الطبية الجديدة والأجهزة القابلة للارتداء في السوق، يتمتع تعلم الآلة بالقدرة على إحداث تحول في المراقبة الطبية من خلال جمع وتحليل وتقديم معلومات يمكن الوصول إليها بسهولة للأشخاص لإدارة صحتهم بشكل أفضل - مما يحسن احتمالية الكشف المبكر عن الأمراض المزمنة أو الوقاية منها. هناك العديد من العوامل التي يجب على الباحثين أخذها في الاعتبار عند تطوير هذه التقنيات الجديدة للتأكد من أنهم يجمعون بيانات بأعلى جودة ويبنون خوارزميات تعلم الآلة قابلة للتطوير ودقيقة وعادلة ومناسبة لحالات الاستخدام في العالم الحقيقي.

استخدام التعلم الآلي لتوسيع نطاق البحث السريري وتحليل البيانات

على مدى السنوات ال 25 الماضية ، تطوير الأجهزة الطبية تسارعت وتيرة هذه الظاهرة، خاصة خلال جائحة كوفيد-19. لقد بدأنا نرى المزيد من الأجهزة الاستهلاكية، مثل أجهزة تتبع اللياقة البدنية والأجهزة القابلة للارتداء، تتحول إلى سلعة، ويتحول التطوير إلى أجهزة التشخيص الطبي. ومع طرح هذه الأجهزة في الأسواق، تستمر قدراتها في التطور. المزيد من الأجهزة الطبية يعني المزيد من البيانات المستمرة ومجموعات البيانات الأكبر والأكثر تنوعًا التي تحتاج إلى تحليل. يمكن أن تكون هذه المعالجة مملة وغير فعالة عند إجرائها يدويًا. يتيح التعلم الآلي تحليل مجموعات البيانات الشاملة بشكل أسرع وبدقة أكبر، وتحديد الأنماط التي يمكن أن تؤدي إلى رؤى تحويلية.

ومع وجود كل هذه البيانات الآن في متناول أيدينا، يجب علينا التأكد أولاً وقبل كل شيء من أننا نقوم بمعالجة البيانات حق بيانات. تشكل البيانات التكنولوجيا التي نستخدمها وتشكلها، ولكن لا توفر جميع البيانات نفس الفائدة. نحن بحاجة إلى بيانات عالية الجودة ومستمرة وغير متحيزة، مع أساليب جمع البيانات الصحيحة المدعومة بمراجع طبية ذات معايير ذهبية كخط أساس مقارن. وهذا يضمن أننا نبني خوارزميات تعلم الآلة آمنة وعادلة ودقيقة.

ضمان تطوير النظام العادل في مجال الأجهزة الطبية

عند تطوير الخوارزميات، يجب على الباحثين والمطورين النظر في السكان المستهدفين على نطاق أوسع. ليس من غير المألوف بالنسبة لمعظم الشركات إجراء الدراسات والتجارب السريرية في حالة فردية ومثالية وغير واقعية. ومع ذلك، فمن الأهمية بمكان أن يأخذ المطورون في الاعتبار جميع حالات الاستخدام الواقعية للجهاز، وجميع التفاعلات المحتملة التي يمكن أن يحصل عليها السكان المستهدفون مع التكنولوجيا على أساس يومي. ونحن نسأل: من هو السكان المستهدفون للجهاز، وهل نأخذ في الاعتبار جميع السكان؟ هل يتمتع كل فرد في الجمهور المستهدف بإمكانية الوصول العادل إلى التكنولوجيا؟ وكيف سيتفاعلون مع التكنولوجيا؟ هل سيتفاعلون مع التكنولوجيا على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع أم بشكل متقطع؟

عند تطوير الأجهزة الطبية التي سيتم دمجها في الحياة اليومية لشخص ما، أو التي يحتمل أن تتدخل في السلوكيات اليومية، نحتاج أيضًا إلى الأخذ في الاعتبار الشخص بالكامل - العقل والجسم والبيئة - وكيف يمكن أن تتغير هذه المكونات بمرور الوقت. يقدم كل إنسان فرصة فريدة من نوعها، مع وجود اختلافات في نقاط مختلفة على مدار اليوم. إن فهم الوقت كعنصر في جمع البيانات يسمح لنا بتضخيم الأفكار التي نولدها.

من خلال أخذ هذه العناصر في الاعتبار وفهم جميع مكونات علم وظائف الأعضاء وعلم النفس والخلفية والتركيبة السكانية والبيانات البيئية، يمكن للباحثين والمطورين التأكد من قيامهم بجمع بيانات مستمرة عالية الدقة تمكنهم من بناء نماذج دقيقة وقوية لتطبيقات الصحة البشرية.

كيف يمكن للتعلم الآلي أن يحول إدارة مرض السكري

ستكون أفضل ممارسات التعلم الآلي هذه تحويلية بشكل خاص في مجال إدارة مرض السكري. يتزايد وباء مرض السكري بسرعة في جميع أنحاء العالم: 537 مليون شخص في جميع أنحاء العالم يعيشون مع مرض السكري من النوع 1 والنوع 2، ومن المتوقع أن يرتفع هذا العدد إلى 643 مليونًا بحلول عام 2030. ومع وجود عدد كبير من المتأثرين، فمن الضروري أن يتمكن المرضى من الوصول إلى حل يوضح لهم ما يحدث داخل أجسادهم ويسمح لهم بإدارة حالاتهم بشكل فعال.

في السنوات الأخيرة، واستجابة للوباء، بدأ الباحثون والمطورون في استكشاف طرق غير جراحية لقياس نسبة الجلوكوز في الدم، مثل تقنيات الاستشعار البصري. ومع ذلك، فإن هذه الطرق لها حدود معروفة بسبب عوامل بشرية مختلفة مثل مستويات الميلانين، أو مستويات مؤشر كتلة الجسم، أو سمك الجلد.

تتغلب تقنية استشعار الترددات الراديوية (RF) على قيود الاستشعار البصري ولديها القدرة على تغيير الطريقة التي يدير بها الأشخاص المصابون بالسكري ومقدمات السكري صحتهم. توفر هذه التقنية حلاً أكثر موثوقية عندما يتعلق الأمر بقياس نسبة الجلوكوز في الدم بطريقة غير جراحية نظرًا لقدرتها على توليد كميات كبيرة من البيانات والقياس بأمان من خلال مجموعة الأنسجة الكاملة.

تسمح تقنية مستشعر التردد اللاسلكي بجمع البيانات عبر عدة مئات الآلاف من الترددات، مما يؤدي إلى معالجة مليارات من عمليات رصد البيانات ويتطلب خوارزميات قوية لإدارة وتفسير مجموعات البيانات الكبيرة والجديدة هذه. يعد التعلم الآلي ضروريًا في معالجة وتفسير الكم الهائل من البيانات الجديدة الناتجة عن هذا النوع من تكنولوجيا الاستشعار، مما يتيح تطوير خوارزمية أسرع وأكثر دقة - وهو أمر بالغ الأهمية لبناء جهاز مراقبة الجلوكوز غير التدخلي الفعال الذي يعمل على تحسين النتائج الصحية عبر جميع حالات الاستخدام المقصودة.

وفي مجال مرض السكري، نشهد أيضًا تحولًا من البيانات المتقطعة إلى البيانات المستمرة. على سبيل المثال، يوفر وخز الإصبع نظرة ثاقبة على مستويات الجلوكوز في الدم في نقاط محددة على مدار اليوم، لكن جهاز مراقبة الجلوكوز المستمر (CGM) يوفر نظرة ثاقبة بزيادات أكثر تكرارًا ولكن غير مستمرة. ومع ذلك، لا تزال هذه الحلول تتطلب ثقب الجلد، مما يؤدي غالبًا إلى الألم وحساسية الجلد. يمكّننا حل مراقبة نسبة الجلوكوز في الدم غير الجراحي من التقاط بيانات مستمرة عالية الجودة من مجموعة أكبر من السكان بسهولة ودون تأخير في القياس. بشكل عام، سيوفر هذا الحل تجربة مستخدم أفضل بلا شك وتكلفة أقل بمرور الوقت.

بالإضافة إلى ذلك، يساهم الحجم الكبير من البيانات المستمرة في تطوير خوارزميات أكثر إنصافًا ودقة. ومع جمع المزيد من بيانات السلاسل الزمنية، بالإضافة إلى البيانات عالية الدقة، يمكن للمطورين الاستمرار في بناء خوارزميات أفضل لزيادة الدقة في اكتشاف نسبة الجلوكوز في الدم بمرور الوقت. يمكن لهذه البيانات أن تغذي التحسين المستمر للخوارزميات لأنها تتضمن عوامل مختلفة تعكس كيفية تغير الأشخاص يومًا بعد يوم (وعلى مدار يوم واحد)، مما يؤدي إلى حل دقيق للغاية. يمكن للحلول غير الجراحية التي تراقب العناصر الحيوية المختلفة أن تحول صناعة المراقبة الطبية وتوفر نظرة أعمق حول كيفية عمل جسم الإنسان من خلال البيانات المستمرة من مجموعات المرضى المتنوعة.

الأجهزة الطبية تخلق نظامًا مترابطًا

ومع تقدم التكنولوجيا وتحقيق أنظمة الأجهزة الطبية مستويات أعلى من الدقة، يرى المرضى والمستهلكون المزيد والمزيد من الفرص للتحكم في صحتهم اليومية من خلال بيانات متقدمة ومتعددة الوسائط من مجموعة متنوعة من المنتجات. ولكن من أجل رؤية التأثير الأكبر من بيانات الأجهزة الطبية والأجهزة القابلة للارتداء، يجب أن يكون هناك نظام مترابط لإنشاء تبادل سلس للبيانات عبر أجهزة متعددة من أجل توفير رؤية شاملة لصحة الفرد.

ترتيب الاولويات إمكانية التشغيل البيني للأجهزة الطبية سيطلق العنان للقدرة الكاملة لهذه الأجهزة للمساعدة في إدارة الحالات المزمنة، مثل مرض السكري. إن التدفق السلس وتبادل المعلومات بين الأجهزة مثل مضخات الأنسولين وأجهزة مراقبة الغلوكوز المستمرة سيسمح للأفراد بالحصول على فهم أفضل من نظام إدارة مرض السكري الخاص بهم.

تتمتع البيانات عالية الدقة بالقدرة على إحداث تحول في صناعة الرعاية الصحية عند جمعها واستخدامها بشكل صحيح. وبمساعدة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يمكن للأجهزة الطبية تحقيق تطورات قابلة للقياس في مراقبة المرضى عن بعد من خلال التعامل مع الأفراد كأفراد، وفهم صحة الشخص على مستوى أعمق. يعد التعلم الآلي هو المفتاح لفتح الرؤى من البيانات لإبلاغ بروتوكولات إدارة الصحة التنبؤية والوقائية وتمكين المرضى من الوصول إلى المعلومات المتعلقة بصحتهم، مما يؤدي إلى تغيير طريقة استخدام البيانات.