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

Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) finden sich in fast jeder Branche, treiben eine neue Ära der Innovation voran – insbesondere im Gesundheitswesen, wo die Rolle der KI voraussichtlich mit einer Rate von 50% pro Jahr bis 2025 wachsen wird. ML spielt eine immer wichtigere Rolle bei der Unterstützung von Diagnosen, Bildgebung, prädiktiver Gesundheit und mehr.

Mit neuen medizinischen Geräten und Wearables auf dem Markt hat ML die Fähigkeit, die medizinische Überwachung zu revolutionieren, indem es Daten sammelt, analysiert und leicht zugängliche Informationen für Menschen bereitstellt, um ihre eigene Gesundheit besser zu managen – und damit die Wahrscheinlichkeit für die frühzeitige Erkennung oder Prävention von chronischen Krankheiten erhöht. Es gibt mehrere Faktoren, die Forscher bei der Entwicklung dieser neuen Technologien berücksichtigen sollten, um sicherzustellen, dass sie die höchste Qualität an Daten sammeln und skalierbare, genaue und gerechte ML-Algorithmen für den Einsatz in der realen Welt entwickeln.

ML zur Skalierung klinischer Forschung und Datenanalyse einsetzen

In den letzten 25 Jahren hat sich die Entwicklung medizinischer Geräte beschleunigt, insbesondere während der COVID-19-Pandemie. Wir sehen immer mehr Verbrauchergeräte wie Fitness-Tracker und Wearables, die zu medizinischen Diagnosegeräten werden. Wenn diese Geräte auf den Markt kommen, entwickeln sich ihre Fähigkeiten weiter. Mehr medizinische Geräte bedeuten mehr kontinuierliche Daten und größere, vielfältigere Datensätze, die analysiert werden müssen. Diese Verarbeitung kann langwierig und ineffizient sein, wenn sie manuell durchgeführt wird. ML ermöglicht es, umfangreiche Datensätze schneller und genauer zu analysieren und Muster zu erkennen, die zu bahnbrechenden Erkenntnissen führen können.

Mit all diesen Daten, die jetzt zu unseren Fingern liegen, müssen wir uns vor allem sicherstellen, dass wir die richtigen Daten verarbeiten. Daten formen und informieren die Technologie, die wir verwenden, aber nicht alle Daten bieten den gleichen Nutzen. Wir benötigen hochwertige, kontinuierliche, unvoreingenommene Daten mit den richtigen Datenerfassungsmethoden, die von Gold-Standard-Medizinreferenzen als Vergleichsbasis unterstützt werden. Dies stellt sicher, dass wir sichere, gerechte und genaue ML-Algorithmen entwickeln.

Gerechte Systementwicklung im medizinischen Gerätebereich sicherstellen

Wenn Algorithmen entwickelt werden, müssen Forscher und Entwickler ihre Zielgruppen umfassender berücksichtigen. Es ist nicht ungewöhnlich, dass die meisten Unternehmen Studien und klinische Tests in einem einzigen, idealen, nicht realen Szenario durchführen. Es ist jedoch entscheidend, dass Entwickler alle realen Einsatzszenarien für das Gerät und alle möglichen Interaktionen ihrer Zielgruppe mit der Technologie im Alltag berücksichtigen. Wir fragen: Wer ist die Zielgruppe für das Gerät, und berücksichtigen wir die gesamte Bevölkerung? Hat jeder in der Zielgruppe gleichen Zugang zur Technologie? Wie werden sie mit der Technologie interagieren? Werden sie mit der Technologie 24/7 oder intermittierend interagieren?

Wenn wir medizinische Geräte entwickeln, die in das tägliche Leben integriert werden oder möglicherweise mit täglichen Verhaltensweisen interferieren, müssen wir auch den ganzen Menschen – Geist, Körper und Umgebung – und wie diese Komponenten im Laufe der Zeit ändern können, berücksichtigen. Jeder Mensch bietet eine einzigartige Gelegenheit, mit Variationen zu verschiedenen Zeitpunkten im Laufe des Tages. Das Verständnis von Zeit als Komponente der Datenerfassung ermöglicht es uns, die Erkenntnisse, die wir generieren, zu verstärken.

Indem wir diese Elemente berücksichtigen und alle Komponenten der Physiologie, Psychologie, des Hintergrunds, der Demografie und der Umweltdaten verstehen, können Forscher und Entwickler sicherstellen, dass sie hochauflösende, kontinuierliche Daten sammeln, die es ihnen ermöglichen, genaue und starke Modelle für Anwendungen im Gesundheitswesen zu entwickeln.

Wie ML die Diabetes-Management transformieren kann

Diese ML-Best-Practices werden insbesondere im Bereich des Diabetes-Managements bahnbrechend sein. Die Diabetes-Epidemie wächst weltweit rasant: 537 Mio. Menschen weltweit leiden an Typ-1- und Typ-2-Diabetes, und diese Zahl wird voraussichtlich auf 643 Mio. bis 2030 ansteigen. Da so viele Menschen betroffen sind, ist es unerlässlich, dass Patienten Zugang zu einer Lösung haben, die ihnen zeigt, was in ihrem eigenen Körper passiert, und es ihnen ermöglicht, ihre Erkrankung effektiv zu managen.

In den letzten Jahren haben Forscher und Entwickler, als Reaktion auf die Epidemie, nicht-invasive Methoden zur Messung des Blutzuckerspiegels wie optische Sensortechniken erforscht. Diese Methoden haben jedoch bekannte Einschränkungen aufgrund variierender menschlicher Faktoren wie Melaninspiegel, BMI oder Hautdicke.

Radiofrequenz-(RF)-Sensortechnologie überwindet die Einschränkungen der optischen Sensortechnologie und hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Menschen mit Diabetes und Prädiabetes ihre Gesundheit managen, zu revolutionieren. Diese Technologie bietet eine zuverlässigere Lösung für die nicht-invasive Messung des Blutzuckerspiegels aufgrund ihrer Fähigkeit, große Mengen an Daten zu generieren und sicher durch den gesamten Gewebestapel zu messen.

RF-Sensortechnologie ermöglicht die Datenerfassung über mehrere hunderttausend Frequenzen, was zu Milliarden von Datenbeobachtungen führt, die verarbeitet und interpretiert werden müssen. ML ist unerlässlich für die Verarbeitung und Interpretation der großen Mengen an neuen Daten, die durch diese Sensortechnologie generiert werden, und ermöglicht eine schnellere und genauere Algorithmusentwicklung – entscheidend für den Bau eines effektiven nicht-invasiven Glukosemonitors, der die Gesundheitsergebnisse in allen vorgesehenen Anwendungsfällen verbessert.

Im Diabetes-Bereich sehen wir auch einen Wechsel von intermittierenden zu kontinuierlichen Daten. Das Anstechen des Fingers beispielsweise bietet Erkenntnisse über den Blutzuckerspiegel zu bestimmten Zeitpunkten im Laufe des Tages, aber ein kontinuierlicher Glukosemonitor (CGM) bietet Erkenntnisse in häufigeren, aber nicht kontinuierlichen Abständen. Diese Lösungen erfordern jedoch immer noch das Anstechen der Haut, was oft zu Schmerzen und Hautsensibilität führt. Eine nicht-invasive Blutzuckermesslösung ermöglicht es uns, hochwertige kontinuierliche Daten von einer breiteren Bevölkerung mit Leichtigkeit und ohne Verzögerung in der Messung zu erfassen. Insgesamt würde diese Lösung eine unbestreitbar bessere Benutzererfahrung und geringere Kosten über die Zeit bieten.

Darüber hinaus trägt der große Umfang an kontinuierlichen Daten zur Entwicklung von gerechteren und genauereren Algorithmen bei. Wenn mehr Zeitreihendaten gesammelt werden, in Kombination mit hochauflösenden Daten, können Entwickler weiterhin bessere Algorithmen entwickeln, um die Genauigkeit bei der Erkennung des Blutzuckerspiegels im Laufe der Zeit zu erhöhen. Diese Daten können die kontinuierliche Verbesserung der Algorithmen antreiben, da sie verschiedene Faktoren enthalten, die zeigen, wie sich Menschen von Tag zu Tag (und innerhalb eines Tages) ändern, was zu einer sehr genauen Lösung führt. Nicht-invasive Lösungen, die verschiedene Vitale messen, können die medizinische Überwachungsindustrie revolutionieren und einen tieferen Einblick in die Funktionsweise des menschlichen Körpers durch kontinuierliche Daten von vielfältigen Patientenpopulationen bieten.

Medizinische Geräte schaffen ein vernetztes System

Wenn die Technologie fortschreitet und medizinische Gerätesysteme immer genauere Ergebnisse liefern, sehen Patienten und Verbraucher immer mehr Möglichkeiten, ihre eigene tägliche Gesundheit durch fortschrittliche und multimodale Daten von verschiedenen Produkten zu kontrollieren. Um jedoch den größten Einfluss auf die medizinischen Geräte- und Wearable-Daten zu sehen, muss es ein vernetztes System geben, um einen reibungslosen Austausch von Daten zwischen verschiedenen Geräten zu ermöglichen und so einen umfassenden Überblick über die Gesundheit eines Individuums zu bieten.

Die Priorisierung der Medizinprodukt-Interoperabilität wird die volle Kapazität dieser Geräte freischalten, um chronische Krankheiten wie Diabetes zu managen. Ein nahtloser Fluss und Austausch von Informationen zwischen Geräten wie Insulinpumpen und CGMs ermöglicht es Individuen, ein besseres Verständnis ihres Diabetes-Managementsystems zu haben.

Hochwertige Daten haben das Potenzial, die Gesundheitsbranche zu revolutionieren, wenn sie richtig gesammelt und verwendet werden. Mit Hilfe von KI und ML können medizinische Geräte messbare Fortschritte in der Fernüberwachung von Patienten erzielen, indem sie Einzelpersonen als Einzelpersonen behandeln und das Verständnis der Gesundheit eines Menschen auf einer tieferen Ebene ermöglichen. ML ist der Schlüssel, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, um prädiktive und präventive Gesundheitsmanagement-Protokolle zu informieren und Patienten mit Zugang zu Informationen über ihre eigene Gesundheit zu versorgen, was die Art und Weise, wie Daten verwendet werden, revolutioniert.