Πώς το AI και το ML Κλιμακώνουν τη Συλλογή Δεδομένων για τη Μεταμόρφωση της Ιατρικής Παρακολούθησης

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) και η μηχανική μάθηση (ML) μπορούν να βρεθούν σχεδόν σε κάθε βιομηχανία, οδηγώντας σε μια νέα εποχή καινοτομίας – ιδιαίτερα στην υγεία, όπου εκτιμάται ότι ο ρόλος του AI θα αυξηθεί με ρυθμό 50% ετησίως μέχρι το 2025. Το ML играє ολοένα και πιο σημαντικό ρόλο στη βοήθεια των διαγνώσεων, της απεικόνισης, προγνωστικής υγείας και πολλά άλλα.

Με νέα ιατρικά συσκευές και wearables στην αγορά, το ML έχει τη δυνατότητα να μεταμορφώσει την ιατρική παρακολούθηση συλλέγοντας, αναλύοντας και παρέχοντας εύκολη πρόσβαση σε πληροφορίες για τους ανθρώπους να διαχειρίζονται καλύτερα την υγεία τους – βελτιώνοντας τις πιθανότητες για την πρώιμη ανίχνευση ή την πρόληψη των χρονίων ασθενειών. Υπάρχουν πολλά στοιχεία που οι ερευνητές πρέπει να λάβουν υπόψη όταν αναπτύσσουν αυτές τις καινοτόμες τεχνολογίες για να διασφαλίσουν ότι συλλέγουν τα υψηλότερα δεδομένα ποιότητας και κατασκευάζουν επεκτάσιμους, ακριβείς και ισότιμους αλγορίθμους ML που ταιριάζουν για πραγματικές περιπτώσεις χρήσης.

Χρήση του ML για την κλιμάκωση της κλινικής έρευνας και ανάλυσης δεδομένων

Τους τελευταίους 25 χρόνια, η ανάπτυξη των ιατρικών συσκευών έχει επιταχύνει, ιδιαίτερα κατά τη διάρκεια της πανδημίας COVID-19. Αρχίζουμε να βλέπουμε περισσότερες καταναλωτικές συσκευές όπως fitness trackers και wearables να γίνονται πιο προσιτές, και η ανάπτυξη να μεταφέρεται σε ιατρικές διαγνωστικές συσκευές. Όσο αυτές οι συσκευές εισάγονται στην αγορά, οι ικανότητές τους συνεχίζουν να εξελίσσονται. Περισσότερες ιατρικές συσκευές σημαίνουν περισσότερα συνεχόμενα δεδομένα και μεγαλύτερα, πιο διαφορετικά σύνολα δεδομένων που πρέπει να αναλυθούν. Αυτή η επεξεργασία μπορεί να είναι χρονοβόρα και αναποτελεσματική όταν γίνεται με το χέρι. Το ML επιτρέπει την ανάλυση εκτενών συνόλων δεδομένων πιο γρήγορα και με μεγαλύτερη ακρίβεια, αναγνωρίζοντας μοτίβα που μπορούν να οδηγήσουν σε μεταμορφωτικές ερμηνείες.

Με όλα αυτά τα δεδομένα τώρα στα δάχτυλά μας, πρέπει να διασφαλίσουμε πρώτα και πάνω από όλα ότι επεξεργαζόμαστε τα σωστά δεδομένα. Τα δεδομένα διαμορφώνουν και ενημερώνουν την τεχνολογία που χρησιμοποιούμε, αλλά δεν όλα τα δεδομένα παρέχουν το ίδιο όφελος. Χρειαζόμαστε υψηλής ποιότητας, συνεχόμενα, αμερόληπτα δεδομένα, με τα σωστά μεθόδους συλλογής δεδομένων που υποστηρίζονται από χρυσοί αναφορές ιατρικής ως συγκριτική βάση. Αυτό διασφαλίζει ότι κατασκευάζουμε ασφαλείς, ισότιμους και ακριβείς αλγορίθμους ML.

Επιβεβαίωση της ισότιμης ανάπτυξης συστημάτων στο χώρο των ιατρικών συσκευών

Όταν αναπτύσσουμε αλγορίθμους, οι ερευνητές και οι dévelopπεροι πρέπει να λάβουν υπόψη τους τους προοριζόμενους πληθυσμούς τους πιο ευρύτερα. Δεν είναι ασυνήθιστο για τις περισσότερες εταιρείες να διεξάγουν μελέτες και κλινικές δοκιμές σε μια μοναδική, ιδανική, μη πραγματική περίπτωση. Ωστόσο, είναι κρίσιμο ότι οι dévelopπεροι λάβουν υπόψη όλες τις πραγματικές περιπτώσεις χρήσης της συσκευής, και όλες τις πιθανές αλληλεπιδράσεις που ο προοριζόμενος πληθυσμός θα είχε με την τεχνολογία σε ημερήσια βάση. Ρωτάμε: ποιος είναι ο προοριζόμενος πληθυσμός για τη συσκευή, και αν λάβουμε υπόψη τον整o πληθυσμό; Έχει όλοι στον στόχο πληθυσμό ισότιμη πρόσβαση στην τεχνολογία; Πώς θα αλληλεπιδράσουν με την τεχνολογία; Θα αλληλεπιδράσουν με την τεχνολογία 24/7 ή περιστασιακά;

Όταν αναπτύσσουμε ιατρικές συσκευές που θα ενταχθούν στη ζωή κάποιου ή θα παρέμβουν με τις ημερήσιες συμπεριφορές, πρέπει επίσης να λάβουμε υπόψη τον整o άνθρωπο – νους, 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 καθ’ όλη τη διάρκεια της ημέρας. Η κατανόηση του χρόνου ως συνιστώσας της συλλογής δεδομένων μας επιτρέπει να ενισχύσουμε τις ερμηνείες που γεννάμε.

Λαμβάνοντας υπόψη αυτά τα στοιχεία και κατανοώντας όλα τα στοιχεία της φυσιολογίας, της ψυχολογίας, του υπόβαθρου, των δημογραφικών και των περιβαλλοντικών δεδομένων, οι ερευνητές και οι dévelopπεροι μπορούν να διασφαλίσουν ότι συλλέγουν υψηλής ανάλυσης, συνεχόμενα δεδομένα που τους επιτρέπουν να κατασκευάσουν ακριβείς και ισχυρούς μοντέλα για εφαρμογές ανθρώπινης υγείας.

Πώς το ML μπορεί να μεταμορφώσει τη διαχείριση του διαβήτη

Αυτές οι besten πρακτικές ML θα είναι ιδιαίτερα μεταμορφωτικές στο χώρο της διαχείρισης του διαβήτη. Η επιδημία του διαβήτη αυξάνεται γρήγορα σε όλο τον κόσμο: 537 εκατομμύρια άνθρωποι σε όλο τον κόσμο ζουν με διαβήτη τύπου 1 και 2 και αυτό το νούμερο αναμένεται να αυξηθεί σε 643 εκατομμύρια μέχρι το 2030. Με τόσους πολλούς επηρεασμένους, είναι απαραίτητο ότι οι ασθενείς έχουν πρόσβαση σε μια λύση που τους δείχνει τι συμβαίνει μέσα στο σώμα τους και τους επιτρέπει να διαχειρίζονται αποτελεσματικά την κατάστασή τους.

Τις τελευταίες χρόνια, ως απάντηση στην επιδημία, οι ερευνητές και οι dévelopπεροι έχουν αρχίσει να εξερευνούν μη επεμβατικές μεθόδους μέτρησης της γλυκόζης στο αίμα, όπως οι οπτικές μεθόδους ανίχνευσης. Αυτές οι μέθοδοι, ωστόσο, έχουν γνωστές περιορισμοί λόγω διαφορετικών ανθρώπινων παραγόντων, όπως τα επίπεδα μελανίνης, το δείκτη μάζας σώματος ή το πάχος του δέρματος.

Η τεχνολογία ανίχνευσης ραδιοσυχνοτήτων (RF) υπερβαίνει τα περιορισμοί της οπτικής ανίχνευσης και έχει τη δυνατότητα να μεταμορφώσει τον τρόπο με τον οποίο οι άνθρωποι με διαβήτη και προ-διαβήτη διαχειρίζονται την υγεία τους. Αυτή η τεχνολογία προσφέρει μια πιο αξιόπιστη λύση όταν πρόκειται για μη επεμβατική μέτρηση της γλυκόζης στο αίμα λόγω της ικανότητάς της να παράγει μεγάλες ποσότητες δεδομένων και να μετρά ασφαλώς через το πλήρες στρώμα ιστών.

Η τεχνολογία αισθητήρων RF επιτρέπει τη συλλογή δεδομένων σε εκατοντάδες χιλιάδες συχνότητες, με αποτέλεσμα δισεκατομμύρια παρατηρήσεις δεδομένων που πρέπει να επεξεργαστούν και να ερμηνευτούν, απαιτώντας ισχυρούς αλγορίθμους για τη διαχείριση και την ερμηνεία τέτοιων μεγάλων και καινοτόμων συνόλων δεδομένων. Το ML είναι απαραίτητο για την επεξεργασία και την ερμηνεία του τεράστιου όγκου των καινοτόμων δεδομένων που παράγονται από αυτή τη τεχνολογία αισθητήρων, επιτρέποντας τη γρήγορη και ακριβή ανάπτυξη αλγορίθμων – κρίσιμη για την κατασκευή ενός αποτελεσματικού μη επεμβατικού γλυκομετρητή που βελτιώνει τα αποτελέσματα υγείας σε όλες τις προοριζόμενες περιπτώσεις χρήσης.

Στον χώρο του διαβήτη, βλέπουμε επίσης μια μετατόπιση από τις περιστασιακές στις συνεχείς δεδομένα. Η μέτρηση της γλυκόζης στο αίμα με το δάχτυλο, για παράδειγμα, παρέχει ερμηνείες για τα επίπεδα γλυκόζης στο αίμα σε επιλεγμένα σημεία καθ’ όλη τη διάρκεια της ημέρας, αλλά ένας συνεχής γλυκομετρητής (CGM) παρέχει ερμηνείες σε πιο συχνά, αλλά μη συνεχόμενα, διαστήματα. Αυτές οι λύσεις, ωστόσο, απαιτούν ακόμη την τρύπηση του δέρματος, που συχνά οδηγεί σε πόνο και ευαισθησία του δέρματος. Μια μη επεμβατική λύση μέτρησης της γλυκόζης στο αίμα επιτρέπει να συλλέγουμε υψηλής ποιότητας συνεχόμενα δεδομένα από ένα ευρύτερο πληθυσμό με ευκολία και χωρίς καθυστέρηση. Συνολικά, αυτή η λύση θα παρείχε μια αδιαμφισβήτητα καλύτερη εμπειρία χρήστη και χαμηλότερο κόστος με την πάροδο του χρόνου.

Επιπλέον, ο μεγάλος όγκος συνεχών δεδομένων συνεισφέρει στην ανάπτυξη πιο ισότιμων και ακριβών αλγορίθμων. Όσο περισσότερα δεδομένα σειράς χρόνου συλλέγονται, σε συνδυασμό με δεδομένα υψηλής ανάλυσης, οι dévelopπεροι μπορούν να συνεχίσουν να κατασκευάζουν καλύτερους αλγορίθμους για να αυξήσουν την ακρίβεια στην ανίχνευση της γλυκόζης στο αίμα με την πάροδο του χρόνου. Αυτά τα δεδομένα μπορούν να τροφοδοτήσουν τη συνεχιζόμενη βελτίωση των αλγορίθμων, поскольку περιλαμβάνουν διάφορους παράγοντες που αντανακλούν πώς οι άνθρωποι αλλάζουν από ημέρα σε ημέρα (και καθ’ όλη τη διάρκεια μιας ημέρας), οδηγώντας σε μια εξαιρετικά ακριβή λύση. Μη επεμβατικές λύσεις που παρακολουθούν διαφορετικά ζωτικά σημεία μπορούν να μεταμορφώσουν την ιατρική παρακολούθηση και να παρέχουν μια πιο sâuινή ματιά σε πώς λειτουργεί το ανθρώπινο σώμα μέσω συνεχών δεδομένων από διαφορετικούς πληθυσμούς ασθενών.

Ιατρικές συσκευές που δημιουργούν ένα διασυνδεμένο σύστημα

Όσο η τεχνολογία προχωρά και τα ιατρικά συστήματα συσκευών επιτυγχάνουν ακόμη υψηλότερα επίπεδα ακρίβειας, οι ασθενείς και οι καταναλωτές βλέπουν ολοένα και περισσότερες ευκαιρίες να λάβουν τον έλεγχο της ημερήσιας υγείας τους μέσω προηγμένων και πολυμορφικών δεδομένων από eine ποικιλία προϊόντων. Αλλά για να δούμε την μεγαλύτερη επίδραση από τα δεδομένα των ιατρικών συσκευών και των wearables, πρέπει να υπάρχει ένα διασυνδεμένο σύστημα για να δημιουργηθεί μια ομαλή ανταλλαγή δεδομένων μεταξύ πολλών συσκευών, προκειμένου να παρέχεται μια ολιστική εικόνα της υγείας ενός ατόμου.

Η προτεραιότητα της ιατρικής συσκευής interoperability θα ξεκλειδώσει την πλήρη ικανότητα αυτών των συσκευών για να βοηθήσουν στη διαχείριση των χρονίων ασθενειών, όπως ο διαβήτης. Μια ομαλή ροή και ανταλλαγή πληροφοριών μεταξύ συσκευών όπως αντλίες ινσουλίνης και CGM θα επιτρέψουν στους ανθρώπους να έχουν μια καλύτερη κατανόηση του συστήματος διαχείρισης του διαβήτη τους.

Δεδομένα υψηλής πιστότητας έχουν τη δυνατότητα να μεταμορφώσουν την ιατρική βιομηχανία όταν συλλέγονται και χρησιμοποιούνται σωστά. Με τη βοήθεια του AI και του ML, οι ιατρικές συσκευές μπορούν να κάνουν μετρήσιμες εξελίξεις στην τηλεϊατρική παρακολούθηση, αντιμετωπίζοντας τους ανθρώπους ως άτομα, και κατανοώντας την υγεία ενός ατόμου σε ένα βαθύτερο επίπεδο. Το ML είναι το κλειδί για την αποκάλυψη ερμηνειών από τα δεδομένα για να ενημερώσει προγνωστικά και προληπτικά πρωτόκολλα διαχείρισης υγείας και να ενδυναμώσει τους ασθενείς με πρόσβαση σε πληροφορίες για την υγεία τους, μεταμορφώνοντας τον τρόπο με τον οποίο χρησιμοποιούμε τα δεδομένα.