Wie KI und ML die Datenerfassung skalieren, um die medizinische Überwachung zu verändern

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind in fast jeder Branche zu finden und treiben das voran, was manche als neues Zeitalter der Innovation bezeichnen – insbesondere im Gesundheitswesen, wo Schätzungen zufolge die Rolle der KI noch zunehmen wird 50 % jährliche Rate bis 2025. ML spielt zunehmend eine wichtige Rolle bei der Unterstützung bei Diagnosen, Bildgebung, prädiktive Gesundheitund vieles mehr.

Mit neuen medizinischen Geräten und Wearables auf dem Markt hat ML die Möglichkeit, die medizinische Überwachung zu verändern, indem es leicht zugängliche Informationen sammelt, analysiert und bereitstellt, damit Menschen ihre eigene Gesundheit besser verwalten können – und so die Wahrscheinlichkeit für die Früherkennung oder Prävention chronischer Krankheiten erhöht. Bei der Entwicklung dieser neuartigen Technologien sollten Forscher mehrere Faktoren berücksichtigen, um sicherzustellen, dass sie Daten von höchster Qualität sammeln und skalierbare, genaue und gerechte ML-Algorithmen entwickeln, die für reale Anwendungsfälle geeignet sind.

Einsatz von ML zur Skalierung klinischer Forschung und Datenanalyse

In den letzten 25 Jahren hat die Entwicklung medizinischer Geräte hat sich beschleunigt, insbesondere während der COVID-19-Pandemie. Wir sehen, dass immer mehr Verbrauchergeräte wie Fitness-Tracker und Wearables zur Ware werden und sich die Entwicklung hin zu medizinischen Diagnosegeräten verlagert. Mit der Markteinführung dieser Geräte entwickeln sich ihre Fähigkeiten ständig weiter. Mehr medizinische Geräte bedeuten mehr kontinuierliche Daten und größere, vielfältigere Datensätze, die analysiert werden müssen. Diese Verarbeitung kann mühsam und ineffizient sein, wenn sie manuell durchgeführt wird. ML ermöglicht die schnellere und genauere Analyse umfangreicher Datensätze und die Identifizierung von Mustern, die zu transformativen Erkenntnissen führen können.

Da uns nun all diese Daten zur Verfügung stehen, müssen wir in erster Linie sicherstellen, dass wir sie verarbeiten Recht Daten. Daten formen und informieren die von uns verwendete Technologie, aber nicht alle Daten bieten den gleichen Nutzen. Wir benötigen qualitativ hochwertige, kontinuierliche und unvoreingenommene Daten mit den richtigen Datenerfassungsmethoden, die durch medizinische Goldstandard-Referenzen als Vergleichsgrundlage unterstützt werden. Dies stellt sicher, dass wir sichere, gerechte und genaue ML-Algorithmen entwickeln.

Gewährleistung einer gerechten Systementwicklung im Bereich medizinischer Geräte

Bei der Entwicklung von Algorithmen müssen Forscher und Entwickler ihre beabsichtigten Populationen umfassender berücksichtigen. Für die meisten Unternehmen ist es nicht ungewöhnlich, Studien und klinische Studien in einem einzigen, idealen, nicht realen Fall durchzuführen. Es ist jedoch von entscheidender Bedeutung, dass Entwickler alle realen Anwendungsfälle des Geräts und alle möglichen Interaktionen, die ihre Zielgruppe im Alltag mit der Technologie haben könnte, berücksichtigen. Wir fragen: Wer ist die Zielgruppe für das Gerät und berücksichtigen wir die gesamte Bevölkerung? Hat jeder in der Zielgruppe gleichberechtigten Zugang zur Technologie? Wie werden sie mit der Technologie interagieren? Werden sie rund um die Uhr oder nur zeitweise mit der Technologie interagieren?

Bei der Entwicklung medizinischer Geräte, die in das tägliche Leben eines Menschen integriert werden oder möglicherweise in sein tägliches Verhalten eingreifen, müssen wir auch den gesamten Menschen – Geist, Körper und Umwelt – berücksichtigen und wie sich diese Komponenten im Laufe der Zeit verändern können. Jeder Mensch bietet eine einzigartige Chance, mit Variationen zu verschiedenen Zeitpunkten im Laufe des Tages. Das Verständnis der Zeit als Komponente der Datenerfassung ermöglicht es uns, die von uns generierten Erkenntnisse zu verstärken.

Durch die Berücksichtigung dieser Elemente und das Verständnis aller Komponenten der Physiologie, Psychologie, des Hintergrunds, der Demografie und der Umweltdaten können Forscher und Entwickler sicherstellen, dass sie hochauflösende, kontinuierliche Daten sammeln, die es ihnen ermöglichen, genaue und aussagekräftige Modelle für Anwendungen im Bereich der menschlichen Gesundheit zu erstellen.

Wie ML das Diabetes-Management verändern kann

Diese ML-Best Practices werden im Bereich des Diabetes-Managements besonders transformativ sein. Die Diabetes-Epidemie nimmt weltweit rasant zu: 537 Millionen Menschen Weltweit leben mit Typ-1- und Typ-2-Diabetes, und es wird erwartet, dass diese Zahl auf ansteigt 643 Mio. bis 2030. Bei so vielen Betroffenen ist es unerlässlich, dass Patienten Zugang zu einer Lösung haben, die ihnen zeigt, was in ihrem eigenen Körper passiert, und es ihnen ermöglicht, ihre Beschwerden effektiv zu bewältigen.

Als Reaktion auf die Epidemie haben Forscher und Entwickler in den letzten Jahren damit begonnen, nicht-invasive Methoden zur Messung des Blutzuckers zu erforschen, beispielsweise optische Sensortechniken. Diese Methoden weisen jedoch bekannte Einschränkungen aufgrund unterschiedlicher menschlicher Faktoren wie Melaninspiegel, BMI-Werte oder Hautdicke auf.

Die Hochfrequenz-Sensortechnologie (RF) überwindet die Einschränkungen der optischen Sensorik und hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Menschen mit Diabetes und Prädiabetes mit ihrer Gesundheit umgehen, zu verändern. Diese Technologie bietet eine zuverlässigere Lösung für die nicht-invasive Blutzuckermessung, da sie große Datenmengen generieren und den gesamten Gewebestapel sicher messen kann.

Die HF-Sensortechnologie ermöglicht die Datenerfassung über mehrere hunderttausend Frequenzen hinweg, was die Verarbeitung von Milliarden von Datenbeobachtungen zur Folge hat und leistungsstarke Algorithmen erfordert, um solch große und neuartige Datensätze zu verwalten und zu interpretieren. ML ist für die Verarbeitung und Interpretation der riesigen Mengen neuartiger Daten, die aus dieser Art von Sensortechnologie generiert werden, von entscheidender Bedeutung und ermöglicht eine schnellere und genauere Algorithmenentwicklung – entscheidend für den Aufbau eines effektiven nicht-invasiven Glukosemonitors, der die Gesundheitsergebnisse in allen beabsichtigten Anwendungsfällen verbessert.

Auch im Diabetesbereich beobachten wir eine Verschiebung von intermittierenden zu kontinuierlichen Daten. Das Stechen in den Finger beispielsweise liefert Einblicke in den Blutzuckerspiegel zu bestimmten Zeitpunkten im Laufe des Tages, ein kontinuierlicher Glukosemonitor (CGM) liefert jedoch Einblicke in häufigeren, aber nicht kontinuierlichen Schritten. Diese Lösungen erfordern jedoch immer noch das Durchstechen der Haut, was häufig zu Schmerzen und Hautempfindlichkeit führt. Eine nicht-invasive Lösung zur Blutzuckerüberwachung ermöglicht es uns, einfach und ohne Verzögerung bei der Messung qualitativ hochwertige, kontinuierliche Daten einer breiteren Bevölkerung zu erfassen. Insgesamt würde diese Lösung im Laufe der Zeit zweifellos ein besseres Benutzererlebnis und niedrigere Kosten bieten.

Darüber hinaus trägt die große Menge an kontinuierlichen Daten zur Entwicklung gerechterer und genauerer Algorithmen bei. Da mehr Zeitreihendaten in Kombination mit hochauflösenden Daten erfasst werden, können Entwickler weiterhin bessere Algorithmen entwickeln, um die Genauigkeit bei der Bestimmung des Blutzuckers im Laufe der Zeit zu erhöhen. Diese Daten können die kontinuierliche Verbesserung des Algorithmus vorantreiben, da sie verschiedene Faktoren einbeziehen, die widerspiegeln, wie sich Menschen täglich (und im Laufe eines einzelnen Tages) verändern, und so eine äußerst genaue Lösung liefern. Nicht-invasive Lösungen, die verschiedene Vitalwerte überwachen, können die medizinische Überwachungsbranche verändern und durch kontinuierliche Daten von verschiedenen Patientengruppen einen tieferen Einblick in die Funktionsweise des menschlichen Körpers ermöglichen.

Medizinische Geräte bilden ein vernetztes System

Da der technologische Fortschritt voranschreitet und medizinische Gerätesysteme immer höhere Genauigkeitsniveaus erreichen, sehen Patienten und Verbraucher immer mehr Möglichkeiten, die Kontrolle über ihre tägliche Gesundheit durch fortschrittliche und multimodale Daten aus einer Vielzahl von Produkten zu übernehmen. Um jedoch den größtmöglichen Nutzen aus den Daten medizinischer Geräte und Wearables ziehen zu können, muss ein vernetztes System vorhanden sein, das einen reibungslosen Datenaustausch über mehrere Geräte hinweg ermöglicht und so einen ganzheitlichen Überblick über die Gesundheit einer Person bietet.

priorisieren Interoperabilität medizinischer Geräte wird die volle Leistungsfähigkeit dieser Geräte zur Behandlung chronischer Erkrankungen wie Diabetes freisetzen. Ein nahtloser Informationsfluss und -austausch zwischen Geräten wie Insulinpumpen und CGMs wird es Einzelpersonen ermöglichen, eine besseres Verstehen ihres Diabetes-Managementsystems.

High-Fidelity-Daten haben das Potenzial, die Gesundheitsbranche zu verändern, wenn sie richtig erfasst und verwendet werden. Mithilfe von KI und ML können medizinische Geräte messbare Fortschritte bei der Fernüberwachung von Patienten erzielen, indem sie Einzelpersonen als Individuen behandeln und die Gesundheit einer Person auf einer tieferen Ebene verstehen. ML ist der Schlüssel zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten, um prädiktive und präventive Gesundheitsmanagementprotokolle zu unterstützen und Patienten den Zugang zu Informationen über ihre eigene Gesundheit zu ermöglichen, wodurch die Art und Weise, wie Daten verwendet werden, verändert wird.