كيف يمكن لذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أن يوسعا جمع البيانات لتحويل مراقبة الصحة

يمكن العثور على الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) في معظم الصناعات، مما يدفع بعضها إلى ما يُعتبر عصرًا جديدًا من الابتكار – ولا سيما في مجال الرعاية الصحية، حيث من المتوقع أن ينمو دور الذكاء الاصطناعي بنسبة 50% سنويًا بحلول عام 2025. يلعب التعلم الآلي دورًا حيويًا بشكل متزايد في مساعدة التشخيص والتصوير والصحة التنبؤية والمزيد.

مع ظهور أجهزة طبية جديدة وأجهزة Wearables في السوق، يمتلك التعلم الآلي القدرة على تحويل مراقبة الصحة عن طريق جمع البيانات وتحليلها وتقديم المعلومات بسهولة لتمكين الأشخاص من إدارة صحتهم بشكل أفضل – مما يحسن من احتمال الكشف المبكر أو منع الأمراض المزمنة. هناك العديد من العوامل التي يجب على الباحثين مراعاتها عند تطوير هذه التكنولوجيا الجديدة لضمان جمعهم لأعلى جودة من البيانات وبناء خوارزميات التعلم الآلي الدقيقة والمناسبة للاستخدامات الحقيقية.

استخدام التعلم الآلي لتوسيع البحث السريري وتحليل البيانات

خلال الـ 25 عامًا الماضية، زادت وتيرة تطوير الأجهزة الطبية، ولا سيما خلال جائحة كوفيد-19. نحن نرى الآن المزيد من الأجهزة الاستهلاكية مثل أجهزة التتبع اللياقة البدنية والwearables التي تُباع في السوق، وتنتقل التطوير إلى أجهزة تشخيصية طبية. مع إدخال هذه الأجهزة إلى السوق، تُطوّر قدراتها بشكل مستمر. ويزيد عدد الأجهزة الطبية، ما يزيد من البيانات المستمرة ومجموعات البيانات الكبيرة والمتنوعة التي تحتاج إلى تحليل. يمكن أن يكون هذا التحليل متعبًا وغير فعال عند القيام به يدوياً. يُمكن التعلم الآلي تحليل مجموعات البيانات الواسعة بسرعة وبدقة أكبر، مما يؤدي إلى رؤى تحويلية.

مع توفر جميع هذه البيانات الآن بين أيدينا، يجب أن نضمن في المقام الأول أننا نعالج 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 قياسية كمعيار مقارنة. هذا يضمن أننا نبني خوارزميات التعلم الآلي الآمنة والمناسبة والدقيقة.

ضمان تطوير النظام العادل في مجال الأجهزة الطبية

عند تطوير الخوارزميات، يجب على الباحثين والمطورين مراعاة السكان المستهدفين بشكل أوسع. ليس من النادر أن تقوم الشركات بإجراء دراسات واختبارات سريرية في حالة مثالية غير حقيقية. ومع ذلك، من المهم أن يعتمد المطورون جميع الحالات المستخدمة في العالم الحقيقي للأجهزة، وجميع التفاعلات الممكنة للسكان المستهدفين مع التكنولوجيا يوميًا. نسأل: من هو السكان المستهدفون للأجهزة، وهل نحن نأخذ 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 الأجهزة الطبية التي ستدمج في حياة شخص ما اليومية، أو التي قد تتداخل مع السلوكيات اليومية، نحن بحاجة أيضًا إلى مراعاة الشخص كله – العقل والجسد والبيئة – وكيف قد تتغير هذه المكونات مع مرور 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 علم الأحياء والpsychology والbackground والبيانات السكانية والبيئية، يمكن للباحثين والمطورين ضمان جمعهم لبيانات عالية الدقة والمستمرة التي تمكنهم من بناء نماذج دقيقة وقوية لتطبيقات الصحة البشرية.

كيف يمكن للتعلم الآلي أن يغير إدارة مرض السكري

ستكون ممارسات التعلم الآلي هذه تحويلية بشكل خاص في مجال إدارة مرض السكري. ينمو وباء السكري بسرعة حول العالم: 537 مليون شخص حول العالم يعانون من السكري من النوع الأول والنوع الثاني، ومن المتوقع أن يصل العدد إلى 643 مليون شخصًا 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 أجسادهم ويسمح لهم بإدارة حالتهم بشكل فعال.

في السنوات الأخيرة، استجابةً للوباء، بدأ الباحثون والمطورون في استكشاف أساليب غير جراحية لقياس نسبة السكر في الدم، مثل تقنيات الحس الضوئي. ومع ذلك، توجد قيود معروفة لهذه الأساليب بسبب العوامل البشرية المختلفة مثل مستويات الميلانين ومؤشر كتلة الجسم أو سمك الجلد.

تتغلب تقنية الحس الإشعاعي (RF) على قيود الحس الضوئي وتتمتع بال潜عة لتحويل طريقة إدارة الصحة للأشخاص الذين يعانون من السكري وسكر الدم قبل السكري. توفر هذه التكنولوجيا حلًا أكثر موثوقية لقياس نسبة السكر في الدم بطرق غير جراحية بسبب khảية توليد كميات كبيرة من البيانات وقياسها بأمان عبر كامل حزمة الأنسجة.

تسمح تقنية المستشعر الإشعاعي (RF) بجمع البيانات عبر مئات الآلاف من الترددات، مما يؤدي إلى مليارات الملاحظات البيانية لتحليلها ومتطلبات خوارزميات قوية لإدارة وتفسير هذه المجموعات الكبيرة والجديدة من البيانات. يعد التعلم الآلي ضروريًا في معالجة وتفسير الكم الهائل من البيانات الجديدة التي تُولّد من هذه التقنية، مما يسمح بتطوير خوارزميات أسرع وأكثر دقة – أمر بالغ الأهمية لبناء جهاز مراقبة سكر الدم غير جراحي فعال يُحسّن النتائج الصحية عبر جميع حالات الاستخدام المقصودة.

في مجال السكري، نشهد أيضًا تحولًا من البيانات المتقطعة إلى البيانات المستمرة. على سبيل المثال، توفر اختبارات الدم التي تُجرى عن طريق وخز الإصبع رؤى حول مستويات السكر في الدم في نقاط محددة على مدار اليوم، بينما توفر أجهزة مراقبة السكر المستمرة رؤى أكثر تكرارًا ولكن غير مستمرة. ومع ذلك، تتطلب هذه الحلول ثقب الجلد، مما يؤدي إلى الألم وتحسس الجلد. تسمح حل مراقبة سكر الدم غير الجراحي بجمع بيانات عالية الجودة ومستمرة من سكان أوسع بسهولة وبدون تأخير في القياس. بشكل عام، سيوفر هذا الحل تجربة مستخدم أفضل وتكلفة أقل مع مرور الوقت.

بالإضافة إلى ذلك، يساهم حجم البيانات المستمرة الكبير في تطوير خوارزميات أكثر عادلية ودقة. مع جمع المزيد من البيانات الزمنية، بالاشتراك مع البيانات عالية الدقة، يمكن للمطورين الاستمرار في بناء خوارزميات أفضل لزيادة الدقة في الكشف عن السكر في الدم بمرور الوقت. هذه البيانات يمكن أن تغذي تحسين الخوارزميات المستمرة لأنها تشمل عوامل مختلفة تعكس كيفية تغير الناس يومًا بعد يوم (وخلال يوم واحد)، مما يؤدي إلى حل دقيق للغاية. يمكن أن تحول الحلول غير الجراحية التي تراقب مختلف العوامل الحيوية صناعة مراقبة الصحة وتوفر نظرة أعمق إلى كيفية عمل الجسم البشري من خلال البيانات المستمرة من مجموعات المرضى المتنوعة.

الأجهزة الطبية التي تُنشئ نظامًا مترابطًا

随着 تقدم التكنولوجيا وصولًا إلى مستويات دقة أعلى للأجهزة الطبية، يرى المرضى والمستهلكون المزيد من الفرص لاتخاذ زمام الأمور في صحةهم اليومية من خلال بيانات متقدمة ومتعددة النماذج من مجموعة من المنتجات. ومع ذلك، من أجل رؤية أكبر تأثير لبيانات الأجهزة الطبية والwearables، يتعين وجود نظام مترابط لإنشاء تبادل سلس للبيانات عبر أجهزة متعددة لتوفير نظرة شاملة لصحة الفرد.

التركيز على التوافقية بين الأجهزة الطبية سيؤدي إلى إطلاق القدرة الكاملة لهذه الأجهزة لمساعدة إدارة الحالات المزمنة، مثل السكري. سيتيح تدفق المعلومات السلس والتبادل بين الأجهزة مثل أجهزة ضخ الإنسولين وأجهزة مراقبة السكر المستمرة للأفراد فهمًا أفضل لأنظمة إدارة السكري.

البيانات عالية الدقة لها القدرة على تحويل صناعة الرعاية الصحية عند جمعها واستخدامها بشكل صحيح. بمساعدة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يمكن للأجهزة الطبية تحقيق تطورات قابلة للقياس في مراقبة المرضى عن بُعد عن طريق معالجة الأفراد كأفراد، وفهم صحة الشخص على مستوى أعمق. التعلم الآلي هو المفتاح لفتح الرؤى من البيانات لتزويد بروتوكولات إدارة الصحة التنبؤية والوقائية وتمكين المرضى بالوصول إلى المعلومات حول صحةهم، مما يغير طريقة استخدام البيانات.