Πώς η τεχνητή νοημοσύνη και η ML κλιμακώνουν τη συλλογή δεδομένων για να μεταμορφώσουν την ιατρική παρακολούθηση

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) και η μηχανική μάθηση (ML) μπορούν να βρεθούν σε σχεδόν κάθε κλάδο, οδηγώντας αυτό που ορισμένοι θεωρούν μια νέα εποχή καινοτομίας – ιδιαίτερα στον τομέα της υγείας, όπου εκτιμάται ότι ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης θα αυξηθεί σε ποσοστό 50% ετησίως έως το 2025. Η ML διαδραματίζει ολοένα και περισσότερο ζωτικό ρόλο στη βοήθεια με τις διαγνώσεις, την απεικόνιση, προγνωστική υγεία, Και πολλά άλλα.

Με νέες ιατρικές συσκευές και φορητές συσκευές στην αγορά, η ML έχει τη δυνατότητα να μεταμορφώνει την ιατρική παρακολούθηση συλλέγοντας, αναλύοντας και παρέχοντας εύκολα προσβάσιμες πληροφορίες στους ανθρώπους για να διαχειρίζονται καλύτερα την υγεία τους – βελτιώνοντας την πιθανότητα έγκαιρης ανίχνευσης ή πρόληψης χρόνιων ασθενειών. Υπάρχουν αρκετοί παράγοντες που πρέπει να έχουν υπόψη οι ερευνητές κατά την ανάπτυξη αυτών των νέων τεχνολογιών για να διασφαλίσουν ότι συλλέγουν δεδομένα υψηλότερης ποιότητας και δημιουργούν κλιμακωτούς, ακριβείς και ισότιμους αλγόριθμους ML κατάλληλους για περιπτώσεις χρήσης πραγματικού κόσμου.

Χρήση ML για την κλίμακα κλινικής έρευνας και ανάλυσης δεδομένων

Τα τελευταία 25 χρόνια, το ανάπτυξη ιατροτεχνολογικών προϊόντων έχει επιταχυνθεί, ειδικά κατά τη διάρκεια της πανδημίας COVID-19. Αρχίζουμε να βλέπουμε όλο και περισσότερες καταναλωτικές συσκευές, όπως οι ιχνηλάτες γυμναστικής και τα φορητά είδη, να εμπορευματοποιούνται και η ανάπτυξη να μετατοπίζεται σε ιατρικές διαγνωστικές συσκευές. Καθώς αυτές οι συσκευές κυκλοφορούν στην αγορά, οι δυνατότητές τους συνεχίζουν να εξελίσσονται. Περισσότερες ιατρικές συσκευές σημαίνει περισσότερα συνεχή δεδομένα και μεγαλύτερα, πιο διαφορετικά σύνολα δεδομένων που πρέπει να αναλυθούν. Αυτή η επεξεργασία μπορεί να είναι κουραστική και αναποτελεσματική όταν γίνεται με το χέρι. Η ML επιτρέπει την ταχύτερη και μεγαλύτερη ακρίβεια ανάλυση εκτεταμένων συνόλων δεδομένων, εντοπίζοντας μοτίβα που μπορούν να οδηγήσουν σε μετασχηματιστικές πληροφορίες.

Με όλα αυτά τα δεδομένα τώρα στα χέρια μας, πρέπει να διασφαλίσουμε πρώτα και κύρια ότι επεξεργαζόμαστε τα δεξιά δεδομένα. Τα δεδομένα διαμορφώνουν και ενημερώνουν την τεχνολογία που χρησιμοποιούμε, αλλά δεν παρέχουν όλα τα δεδομένα το ίδιο όφελος. Χρειαζόμαστε υψηλής ποιότητας, συνεχή, αμερόληπτα δεδομένα, με τις σωστές μεθόδους συλλογής δεδομένων που υποστηρίζονται από ιατρικές αναφορές χρυσού προτύπου ως συγκριτική βάση. Αυτό διασφαλίζει ότι χτίζουμε ασφαλείς, δίκαιους και ακριβείς αλγόριθμους ML.

Διασφάλιση δίκαιης ανάπτυξης συστημάτων στον χώρο των ιατροτεχνολογικών προϊόντων

Κατά την ανάπτυξη αλγορίθμων, οι ερευνητές και οι προγραμματιστές πρέπει να λαμβάνουν υπόψη τους πληθυσμούς που προορίζονται ευρύτερα. Δεν είναι ασυνήθιστο για τις περισσότερες εταιρείες να διεξάγουν μελέτες και κλινικές δοκιμές σε ένα μοναδικό, ιδανικό, μη πραγματικό παράδειγμα. Ωστόσο, είναι σημαντικό οι προγραμματιστές να λαμβάνουν υπόψη όλες τις περιπτώσεις χρήσης της συσκευής σε πραγματικό κόσμο και όλες τις πιθανές αλληλεπιδράσεις που θα μπορούσε να έχει ο πληθυσμός που προορίζονται για την τεχνολογία σε καθημερινή βάση. Ρωτάμε: ποιος είναι ο πληθυσμός που προορίζεται για τη συσκευή και συνυπολογίζουμε ολόκληρο τον πληθυσμό; Έχουν όλοι στο στοχευόμενο κοινό δίκαιη πρόσβαση στην τεχνολογία; Πώς θα αλληλεπιδράσουν με την τεχνολογία; Θα αλληλεπιδρούν με την τεχνολογία 24/7 ή κατά διαστήματα;

Όταν αναπτύσσουμε ιατρικές συσκευές που πρόκειται να ενσωματωθούν στην καθημερινή ζωή κάποιου ή δυνητικά παρεμβαίνουν στις καθημερινές συμπεριφορές, πρέπει επίσης να λάβουμε υπόψη ολόκληρο το άτομο – μυαλό, σώμα και περιβάλλον – και πώς αυτά τα στοιχεία μπορεί να αλλάξουν με την πάροδο του χρόνου. Κάθε άνθρωπος παρουσιάζει μια μοναδική ευκαιρία, με παραλλαγές σε διαφορετικά σημεία κατά τη διάρκεια της ημέρας. Η κατανόηση του χρόνου ως στοιχείου στη συλλογή δεδομένων μας επιτρέπει να ενισχύσουμε τις πληροφορίες που δημιουργούμε.

Λαμβάνοντας υπόψη αυτά τα στοιχεία και κατανοώντας όλα τα στοιχεία της φυσιολογίας, της ψυχολογίας, του ιστορικού, των δημογραφικών στοιχείων και των περιβαλλοντικών δεδομένων, οι ερευνητές και οι προγραμματιστές μπορούν να εξασφαλίσουν ότι συλλέγουν υψηλής ανάλυσης, συνεχή δεδομένα που τους επιτρέπουν να δημιουργήσουν ακριβή και ισχυρά μοντέλα για εφαρμογές ανθρώπινης υγείας.

Πώς η ML μπορεί να μεταμορφώσει τη διαχείριση του διαβήτη

Αυτές οι βέλτιστες πρακτικές ML θα είναι ιδιαίτερα μεταμορφωτικές στον χώρο διαχείρισης του διαβήτη. Η επιδημία του διαβήτη αυξάνεται ραγδαία σε όλο τον κόσμο: 537 εκατομμύρια άτομα παγκοσμίως ζουν με διαβήτη τύπου 1 και τύπου 2 και ο αριθμός αυτός αναμένεται να αυξηθεί 643 εκατ. έως το 2030. Με τόσα πολλά επηρεαζόμενα, είναι επιτακτική ανάγκη οι ασθενείς να έχουν πρόσβαση σε μια λύση που τους δείχνει τι συμβαίνει μέσα στο σώμα τους και τους επιτρέπει να διαχειρίζονται αποτελεσματικά την κατάστασή τους.

Τα τελευταία χρόνια, ως απάντηση στην επιδημία, ερευνητές και προγραμματιστές έχουν αρχίσει να εξερευνούν μη επεμβατικές μεθόδους μέτρησης της γλυκόζης στο αίμα, όπως τεχνικές οπτικής ανίχνευσης. Αυτές οι μέθοδοι, ωστόσο, έχουν γνωστούς περιορισμούς λόγω ποικίλων ανθρώπινων παραγόντων όπως τα επίπεδα μελανίνης, τα επίπεδα ΔΜΣ ή το πάχος του δέρματος.

Η τεχνολογία ανίχνευσης ραδιοσυχνοτήτων (RF) ξεπερνά τους περιορισμούς της οπτικής αίσθησης και έχει τη δυνατότητα να μεταμορφώσει τον τρόπο με τον οποίο τα άτομα με διαβήτη και προδιαβήτη διαχειρίζονται την υγεία τους. Αυτή η τεχνολογία προσφέρει μια πιο αξιόπιστη λύση όσον αφορά τη μη επεμβατική μέτρηση της γλυκόζης του αίματος λόγω της ικανότητάς της να δημιουργεί μεγάλες ποσότητες δεδομένων και να μετράει με ασφάλεια μέσω της πλήρους στοίβας ιστών.

Η τεχνολογία αισθητήρων ραδιοσυχνοτήτων επιτρέπει τη συλλογή δεδομένων σε αρκετές εκατοντάδες χιλιάδες συχνότητες, με αποτέλεσμα δισεκατομμύρια παρατηρήσεις δεδομένων για επεξεργασία και απαιτώντας ισχυρούς αλγόριθμους για τη διαχείριση και την ερμηνεία τέτοιων μεγάλων και νέων συνόλων δεδομένων. Η ML είναι απαραίτητη για την επεξεργασία και την ερμηνεία του τεράστιου όγκου νέων δεδομένων που παράγονται από αυτόν τον τύπο τεχνολογίας αισθητήρων, επιτρέποντας ταχύτερη και ακριβέστερη ανάπτυξη αλγορίθμων – κρίσιμης σημασίας για τη δημιουργία μιας αποτελεσματικής μη επεμβατικής παρακολούθησης γλυκόζης που βελτιώνει τα αποτελέσματα υγείας σε όλες τις περιπτώσεις χρήσης που προορίζονται.

Στον χώρο του διαβήτη, βλέπουμε επίσης μια μετατόπιση από τα διαλείποντα σε συνεχή δεδομένα. Το τρύπημα των δακτύλων, για παράδειγμα, παρέχει πληροφορίες για τα επίπεδα γλυκόζης στο αίμα σε επιλεγμένα σημεία κατά τη διάρκεια της ημέρας, αλλά μια συνεχής παρακολούθηση γλυκόζης (CGM) παρέχει πληροφορίες σε πιο συχνές, αλλά μη συνεχείς αυξήσεις. Αυτές οι λύσεις, ωστόσο, εξακολουθούν να απαιτούν τρύπημα του δέρματος, με αποτέλεσμα συχνά πόνο και ευαισθησία του δέρματος. Μια μη επεμβατική λύση παρακολούθησης της γλυκόζης του αίματος μας δίνει τη δυνατότητα να συλλέγουμε υψηλής ποιότητας συνεχή δεδομένα από έναν ευρύτερο πληθυσμό με ευκολία και χωρίς χρόνο καθυστέρησης στη μέτρηση. Συνολικά, αυτή η λύση θα παρείχε αναμφισβήτητα καλύτερη εμπειρία χρήστη και χαμηλότερο κόστος με την πάροδο του χρόνου.

Επιπλέον, ο μεγάλος όγκος συνεχών δεδομένων συμβάλλει στην ανάπτυξη πιο δίκαιων και ακριβών αλγορίθμων. Καθώς συλλέγονται περισσότερα δεδομένα χρονοσειρών, σε συνδυασμό με δεδομένα υψηλής ανάλυσης, οι προγραμματιστές μπορούν να συνεχίσουν να δημιουργούν καλύτερους αλγόριθμους για να αυξάνουν την ακρίβεια στην ανίχνευση της γλυκόζης στο αίμα με την πάροδο του χρόνου. Αυτά τα δεδομένα μπορούν να τροφοδοτήσουν τη συνεχή βελτίωση του αλγορίθμου, καθώς περιλαμβάνει διάφορους παράγοντες που αντικατοπτρίζουν τον τρόπο με τον οποίο οι άνθρωποι αλλάζουν καθημερινά (και κατά τη διάρκεια μιας ημέρας), δίνοντας μια εξαιρετικά ακριβή λύση. Οι μη επεμβατικές λύσεις που παρακολουθούν διαφορετικά ζωτικά στοιχεία μπορούν να μεταμορφώσουν τη βιομηχανία ιατρικής παρακολούθησης και να παρέχουν μια βαθύτερη ματιά στον τρόπο λειτουργίας του ανθρώπινου σώματος μέσω συνεχών δεδομένων από διαφορετικούς πληθυσμούς ασθενών.

Ιατρικές συσκευές που δημιουργούν ένα διασυνδεδεμένο σύστημα

Καθώς η τεχνολογία προχωρά και τα συστήματα ιατρικών συσκευών επιτυγχάνουν ακόμη υψηλότερα επίπεδα ακρίβειας, οι ασθενείς και οι καταναλωτές βλέπουν όλο και περισσότερες ευκαιρίες να αναλαμβάνουν τον έλεγχο της καθημερινής τους υγείας μέσω προηγμένων και πολλαπλών δεδομένων από μια ποικιλία προϊόντων. Ωστόσο, για να δούμε τον μεγαλύτερο αντίκτυπο από τα δεδομένα ιατρικών συσκευών και φορητών συσκευών, πρέπει να υπάρχει ένα διασυνδεδεμένο σύστημα για τη δημιουργία μιας ομαλής ανταλλαγής δεδομένων μεταξύ πολλών συσκευών, προκειμένου να παρέχεται μια ολιστική εικόνα της υγείας ενός ατόμου.

ιεράρχηση διαλειτουργικότητα ιατροτεχνολογικών προϊόντων θα ξεκλειδώσει την πλήρη ικανότητα αυτών των συσκευών να βοηθήσουν στη διαχείριση χρόνιων παθήσεων, όπως ο διαβήτης. Μια απρόσκοπτη ροή και ανταλλαγή πληροφοριών μεταξύ συσκευών όπως αντλίες ινσουλίνης και CGM θα επιτρέψει στα άτομα να έχουν καλύτερη κατανόηση του συστήματος διαχείρισης του διαβήτη τους.

Τα δεδομένα υψηλής πιστότητας έχουν τη δυνατότητα να μεταμορφώσουν τον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης όταν συλλέγονται και χρησιμοποιούνται σωστά. Με τη βοήθεια του AI και του ML, οι ιατρικές συσκευές μπορούν να κάνουν μετρήσιμες εξελίξεις στην απομακρυσμένη παρακολούθηση ασθενών, αντιμετωπίζοντας τα άτομα ως άτομα και κατανοώντας την υγεία ενός ατόμου σε βαθύτερο επίπεδο. Η ML είναι το κλειδί για το ξεκλείδωμα των πληροφοριών από τα δεδομένα για την ενημέρωση των πρωτοκόλλων πρόβλεψης και προληπτικής διαχείρισης της υγείας και για την παροχή στους ασθενείς πρόσβασης σε πληροφορίες για τη δική τους υγεία, μεταμορφώνοντας τον τρόπο χρήσης των δεδομένων.