كيف تقوم الذكاء الاصطناعي وآلة التعلم بتوسيع جمع البيانات لتحويل مراقبة الحالة الصحية

يمكن العثور على الذكاء الاصطناعي (AI) وآلة التعلم (ML) في hầu كل الصناعات، مما يدفع بعض الأشخاص إلى ما يعتبرونه عصرًا جديدًا من الابتكار – ولا سيما في مجال الرعاية الصحية، حيث من المتوقع أن ينمو دور الذكاء الاصطناعي بنسبة 50% سنويًا بحلول عام 2025. وتلعب آلة التعلم دورًا حيويًا بشكل متزايد في مساعدة التشخيص والتصوير والصحة التنبؤية والمزيد.

مع وجود أجهزة طبية جديدة وأجهزة متوفرة في السوق، تتمتع آلة التعلم بالقدرة على تحويل مراقبة الحالة الصحية من خلال جمع البيانات وتحليلها وتقديم معلومات легко الوصول إليها للأشخاص لتحسين إدارة صحتهم – مما يحسن من فرصة الكشف المبكر أو منع الأمراض المزمنة. هناك عدة عوامل يجب على الباحثين مراعاتها عند تطوير هذه التكنولوجيا الجديدة لضمان جمعهم لأعلى جودة من البيانات وبناء خوارزميات آلة التعلم القابلة للتطوير والدقيقة والمناسبة للاستخدامات الحقيقية في العالم الواقعي.

استخدام آلة التعلم لتوسيع البحث السريري وتحليل البيانات

على مدار الـ 25 عامًا الماضية، تم تسريع تطوير الأجهزة الطبية، خاصة خلال جائحة كوفيد-19. نحن نبدأ في رؤية المزيد من الأجهزة الاستهلاكية مثل أجهزة تتبع اللياقة البدنية والأجهزة القابلة للارتداء التي تنتقل من الأجهزة الترفيهية إلى أجهزة تشخيصية طبية. مع إدخال هذه الأجهزة إلى السوق، تتمتع هذه الأجهزة بقدرات متطورة. وكلما زادت الأجهزة الطبية، زادت البيانات المستمرة وأصبحت مجموعات البيانات أكبر وأكثر تنوعًا وبدورها تحتاج إلى تحليل. يمكن أن يكون هذا المعالجة يدويًا متعبًا وغير فعال. تمكن آلة التعلم من تحليل مجموعات بيانات كبيرة بسرعة ودقة أكبر، مما يؤدي إلى رؤى تحويلية.

مع توفر جميع هذه البيانات الآن بين أيدينا، يجب أن نضمن أولاً وأخيراً أننا نمتلك البيانات الصحيحة. تشكل البيانات وت告ي التكنولوجيا التي نستخدمها، ولكن ليس جميع البيانات توفر نفس المنافع. نحن بحاجة إلى بيانات عالية الجودة ومستمرة وغير متحيزة، مع أساليب جمع البيانات الصحيحة مدعومة بمصادر طبية موثوقة كمرجع قائم. هذا يضمن لنا بناء خوارزميات آلة التعلم آمنة ومتساوية الدقة.

ضمان تطوير نظام عادل في مجال الأجهزة الطبية

عند تطوير الخوارزميات، يجب على الباحثين والمطورين مراعاة السكان المستهدفين بشكل أوسع. ليس من غير المألوف أن تجري معظم الشركات دراسات واختبارات سريرية في حالة مثالية غير حقيقية. ومع ذلك، من الحاسم أن يعتبر المطورون جميع الحالات الواقعية لاستخدام الجهاز وجميع التفاعلات المحتملة للسكان المستهدفين مع التكنولوجيا يوميًا. نسأل: من هو السكان المستهدفون للجهاز، وهل نحن نضع في الاعتبار السكان كلهم؟ هل الجميع في الجمهور المستهدف لديهم وصول عادل إلى التكنولوجيا؟ كيف سيتفاعلون مع التكنولوجيا؟ هل سيتفاعلون مع التكنولوجيا على مدار 24 ساعة في اليوم أو بشكل متقطع؟

عند تطوير أجهزة طبية ستندمج في حياة شخص ما اليومية، أو قد تتدخل في السلوكيات اليومية، نحن بحاجة أيضًا إلى مراعاة الشخص كله – العقل والجسد والبيئة – وكيف قد تتغير هذه المكونات بمرور الوقت. كل إنسان يقدم فرصة فريدة، مع تباين في مختلف النقاط على مدار اليوم. يسمح فهم الوقت كعنصر في جمع البيانات لنا بتعزيز الرؤى التي نولدها.

من خلال مراعاة هذه العناصر وفهم جميع مكونات الفسيولوجيا وعلم النفس والخلفية والديموغرافيا والبيانات البيئية، يمكن للباحثين والمطورين ضمان جمعهم لبيانات عالية الدقة والمستمرة التي تمكنهم من بناء نماذج دقيقة وقوية لتطبيقات الصحة البشرية.

كيف يمكن لآلة التعلم تحويل إدارة السكري

ستكون ممارسات آلة التعلم هذه تحويلية بشكل خاص في مجال إدارة السكري. ينمو وباء السكري بسرعة في جميع أنحاء العالم: 537 مليون شخص حول العالم يعانون من السكري من النوع الأول والنوع الثاني، ومن المتوقع أن يصل هذا الرقم إلى 643 مليون بحلول عام 2030. مع تأثير كبير على इतन nhiều أشخاص، من الضروري أن يكون المرضى قادرين على الوصول إلى حل يُظهر لهم ما يحدث داخل أجسامهم ويمكّنهم من إدارة حالتهم بشكل فعال.

في السنوات الأخيرة، استجابة للوباء، بدأ الباحثون والمطورون في استكشاف أساليب غير جراحية لقياس نسبة السكر في الدم، مثل تقنيات الحس الضوئي. ومع ذلك، تتميز هذه الأساليب بقيود معروفة بسبب عوامل بشرية متغيرة مثل مستويات الميلانين ومؤشر كتلة الجسم أو سمك الجلد.

تتغلب تقنية الحس الإشعاعي (RF) على قيود الحس الضوئي وتتمتع بال潜عة لتحويل الطريقة التي يدير بها الأشخاص المصابون بالسكريและสكر الدم المُحتمل صحيتهم. توفر هذه التكنولوجيا حلًا أكثر موثوقية عندما يتعلق الأمر بقياس نسبة السكر في الدم بشكل غير جراحي بسبب khảيتها لتوليد كميات كبيرة من البيانات وقياسها بأمان عبر جميع أنواع الأنسجة.

تمكن تقنية الحس الإشعاعي من جمع البيانات عبر عدة مئات من الترددات، مما يؤدي إلى توليد مليارات من ملاحظات البيانات التي تحتاج إلى معالجة خوارزميات قوية لتحليلها وتفسيرها. آلة التعلم ضرورية لمعالجة وتفسير الكم الهائل من البيانات الجديدة التي تنتجها هذه التكنولوجيا، مما يسمح بتطوير خوارزميات أسرع وأكثر دقة – أمر بالغ الأهمية لبناء جهاز رصد غير جراحي لمراقبة نسبة السكر في الدم يُحسن النتائج الصحية في جميع الحالات المستهدفة.

في مجال السكري، نشهد أيضًا تحولًا من البيانات المتقطعة إلى المستمرة. على سبيل المثال، توفر اختبارات وخز الإصبع رؤى حول مستويات السكر في الدم في نقاط محددة على مدار اليوم، ولكن جهاز رصد مستمر للسكر في الدم يوفر رؤى أكثر تواترًا ولكن غير مستمرة. ومع ذلك، تتطلب هذه الحلول仍ًا ثقب الجلد، مما يؤدي إلى الألم وحساسية الجلد. يسمح حل رصد غير جراحي لنسبة السكر في الدم لنا بجمع بيانات عالية الجودة والمستمرة من السكان الأوسع بسهولة وبدون تأخير في القياس.

علاوة على ذلك، يساهم الحجم الكبير من البيانات المستمرة في تطوير خوارزميات أكثر عادلية ودقة. مع جمع المزيد من بيانات السلاسل الزمنية، بالاشتراك مع بيانات عالية الدقة، يمكن للمطورين الاستمرار في بناء خوارزميات أفضل لزيادة الدقة في الكشف عن نسبة السكر في الدم بمرور الوقت. هذه البيانات يمكن أن تعزز تحسين الخوارزمية المستمرة لأنها تشمل عوامل متعددة تعكس كيفية تغير الأشخاص يوميًا (وعلى مدار يوم واحد)، مما يؤدي إلى حل دقيق للغاية. يمكن للحلول غير الجراحية التي تراقب مختلف العوامل الحيوية تحويل صناعة مراقبة الحالة الصحية وتوفر نظرة أعمق حول كيفية عمل الجسم البشري من خلال البيانات المستمرة من مجاميع مريض متنوعة.

الأجهزة الطبية التي تخلق نظامًا مترابطًا

随ما تتقدم التكنولوجيا وتحقق أنظمة الأجهزة الطبية مستويات دقة أعلى، يرى المرضى والمستهلكون المزيد من الفرص للاستفادة من صحتها اليومية من خلال بيانات متقدمة ومتعددة الأنماط من مجموعة من المنتجات. ومع ذلك، من أجل رؤية أكبر تأثير للبيانات من الأجهزة الطبية والملابس، يتعين وجود نظام مترابط لتحقيق تبادل سلس للبيانات عبر أجهزة متعددة من أجل تقديم نظرة شاملة لصحة الفرد.

التركيز على التوافق بين الأجهزة الطبية سيقوم بفتح القدرة الكاملة على هذه الأجهزة لمساعدة الأفراد في إدارة الحالات المزمنة، مثل السكري. سوف يسمح تدفق المعلومات السلس والتبادل بين الأجهزة مثل أجهزة ضخ الإنسولين وأجهزة رصد مستمرة للسكر في الدم للأفراد بفهم أفضل لنظام إدارة السكري.

تتمتع البيانات عالية الدقة بالقدرة على تحويل صناعة الرعاية الصحية عند جمعها واستخدامها بشكل صحيح. بمساعدة الذكاء الاصطناعي وآلة التعلم، يمكن للأجهزة الطبية تحقيق تطورات قابلة للقياس في مراقبة المرضى عن بُعد عن طريق معاملة الأفراد كأفراد، وفهم صحة الشخص على مستوى أعمق. آلة التعلم هي المفتاح لفتح الرؤى من البيانات لتحديد بروتوكولات الصحة التنبؤية والوقائية وتزويد المرضى بالوصول إلى المعلومات حول صحتهم، مما يُحول الطريقة التي تستخدم بها البيانات.