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 einige als neue Ära der Innovation voran – insbesondere im Gesundheitswesen, wo die Rolle der KI voraussichtlich mit einer 50%igen Rate jährlich bis 2025 wachsen wird. ML spielt zunehmend eine wichtige 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 Informationen 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 Verhinderung 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.

Die Verwendung von ML zur Skalierung klinischer Forschung und Datenanalyse

In den letzten 25 Jahren hat sich die Entwicklung medizinischer Geräte beschleunigt, insbesondere während der COVID-19-Pandemie. Wir sehen zunehmend mehr Consumer-Geräte wie Fitness-Tracker und Wearables, und die Entwicklung verlagert sich auf medizinische Diagnosegeräte. 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 mühsam und ineffizient sein, wenn sie manuell durchgeführt wird. ML ermöglicht es, umfangreiche Datensätze schneller und genauer zu analysieren und Muster zu erkennen, die zu revolutionären Erkenntnissen führen können.

Mit all diesen Daten, die uns jetzt zur Verfügung stehen, müssen wir 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-standardisierten medizinischen Referenzen als Vergleichsbasis unterstützt werden. Dies stellt sicher, dass wir sichere, gerechte und genaue ML-Algorithmen entwickeln.

Sicherstellung einer gerechten Systementwicklung im Bereich medizinischer Geräte

Wenn Algorithmen entwickelt werden, müssen Forscher und Entwickler ihre beabsichtigten Populationen 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 der beabsichtigten Population mit der Technologie im Alltag berücksichtigen. Wir fragen: Wer ist die beabsichtigte Population für das Gerät, und berücksichtigen wir die gesamte Population? Hat jeder in der Zielgruppe gerechten Zugang zur Technologie? Wie werden sie mit der Technologie interagieren? Werden sie mit der Technologie 24/7 oder intermittierend interagieren?

Wenn medizinische Geräte entwickelt werden, 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, berücksichtigen. Jeder Mensch bietet eine einzigartige Gelegenheit, mit Variationen zu verschiedenen Zeitpunkten innerhalb eines Tages. Das Verständnis von Zeit als Komponente bei der Datenerfassung ermöglicht es uns, die Erkenntnisse, die wir generieren, zu verstärken.

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

Wie ML die Diabetes-Management transformieren kann

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

In den letzten Jahren haben Forscher und Entwickler, als Reaktion auf die Epidemie, begonnen, nicht-invasive Methoden zur Messung des Blutzuckerspiegels zu erforschen, wie z.B. optische Sensing-Techniken. Diese Methoden haben jedoch bekannte Einschränkungen aufgrund variierender menschlicher Faktoren wie Melanin-Leveln, BMI-Leveln oder Hautdicke.

Die Radiofrequenz-(RF)-Sensing-Technologie überwindet die Einschränkungen der optischen Sensing 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, wenn es um die nicht-invasive Messung des Blutzuckerspiegels geht, aufgrund ihrer Fähigkeit, große Mengen an Daten zu generieren und sicher durch den gesamten Gewebestapel zu messen.

Die RF-Sensortechnologie ermöglicht die Datenerfassung über mehrere hunderttausend Frequenzen, was zu Milliarden von Datenbeobachtungen führt, die verarbeitet und interpretiert werden müssen, und leistungsstarke Algorithmen erfordert, um solche großen und neuen Datensätze zu verwalten und zu interpretieren. ML ist unerlässlich für die Verarbeitung und Interpretation der großen Menge an neuen Daten, die durch diese Art von Sensortechnologie generiert werden, und ermöglicht eine schnellere und genauere Algorithmusentwicklung – entscheidend für den Bau eines effektiven nicht-invasiven Glukosemonitors, der die Gesundheitsergebnisse in allen beabsichtigten 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 des Tages, aber ein kontinuierlicher Glukosemonitor (CGM) bietet Erkenntnisse in häufigeren, aber nicht kontinuierlichen Abständen. Diese Lösungen erfordern jedoch die Durchstechung der Haut, was oft zu Schmerzen und Hautsensibilität führt. Eine nicht-invasive Blutzuckermesslösung ermöglicht es uns, hochwertige kontinuierliche Daten aus einer breiteren Bevölkerung mit Leichtigkeit und ohne Verzögerung in der Messung zu erfassen. Insgesamt würde diese Lösung eine unbestreitbar bessere Benutzeroberfläche und geringere Kosten über die Zeit bieten.

Darüber hinaus trägt die große Menge an kontinuierlichen Daten zur Entwicklung gerechter und genauer 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 berücksichtigen, die die täglichen Veränderungen der Menschen widerspiegeln (und innerhalb eines Tages), was zu einer hochgenauen 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 aus diversen Patientenpopulationen bieten.

Medizinische Geräte schaffen ein vernetztes System

Wenn die Technologie fortschreitet und medizinische Gerätesysteme noch höhere Genauigkeitslevel erreichen, sehen Patienten und Verbraucher immer mehr Möglichkeiten, ihre eigene tägliche Gesundheit durch fortschrittliche und multimodale Daten aus verschiedenen Produkten zu kontrollieren. Aber um den größten Einfluss von medizinischen Geräten und Wearables-Daten zu sehen, muss es ein vernetztes System geben, um einen reibungslosen Austausch von Daten zwischen verschiedenen Geräten zu ermöglichen, um einen umfassenden Überblick über die Gesundheit eines Individuums zu bieten.

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

Hochauflösende Daten haben das Potenzial, die Gesundheitsbranche zu revolutionieren, wenn sie richtig gesammelt und verwendet werden. Mit der Hilfe von KI und ML können medizinische Geräte messbare Entwicklungen im Bereich der Fernpatientenüberwachung vorantreiben, indem sie Einzelpersonen als Individuen behandeln und das Verständnis für die Gesundheit einer Person 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 Informationen über ihre eigene Gesundheit zu versorgen, und so die Art und Weise, wie Daten verwendet werden, zu revolutionieren.