Cómo la IA y el aprendizaje automático están ampliando la recopilación de datos para transformar la monitorización médica

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) se pueden encontrar en casi todas las industrias, impulsando lo que algunos consideran una nueva era de innovación, particularmente en la atención médica, donde se estima que el papel de la IA crecerá a un ritmo acelerado. Tasa del 50% anual para 2025. ML desempeña cada vez más un papel vital a la hora de ayudar con diagnósticos, imágenes, salud predictiva, y más.

Con nuevos dispositivos médicos y dispositivos portátiles en el mercado, ML tiene la capacidad de transformar el monitoreo médico al recopilar, analizar y entregar información fácilmente accesible para que las personas administren mejor su propia salud, mejorando la probabilidad de detección temprana o prevención de enfermedades crónicas. Hay varios factores que los investigadores deben tener en cuenta al desarrollar estas nuevas tecnologías para garantizar que estén recopilando datos de la más alta calidad y creando algoritmos de aprendizaje automático escalables, precisos y equitativos que se adapten a casos de uso del mundo real.

Uso del aprendizaje automático para escalar la investigación clínica y el análisis de datos

En los últimos 25 años, el desarrollo de dispositivos médicos se ha acelerado, especialmente durante la pandemia de COVID-19. Estamos empezando a ver que más dispositivos de consumo, como rastreadores de actividad física y dispositivos portátiles, se mercantilizan y el desarrollo se desplaza hacia los dispositivos de diagnóstico médico. A medida que estos dispositivos salen al mercado, sus capacidades continúan evolucionando. Más dispositivos médicos significan más datos continuos y conjuntos de datos más grandes y diversos que deben analizarse. Este procesamiento puede resultar tedioso e ineficiente cuando se realiza manualmente. El aprendizaje automático permite analizar conjuntos de datos extensos con mayor rapidez y precisión, identificando patrones que pueden conducir a conocimientos transformadores.

Con todos estos datos ahora a nuestro alcance, debemos asegurarnos, ante todo, de que estamos procesando los derecha datos. Los datos dan forma e informan la tecnología que utilizamos, pero no todos los datos brindan el mismo beneficio. Necesitamos datos de alta calidad, continuos e imparciales, con los métodos de recopilación de datos adecuados respaldados por referencias médicas de referencia como referencia comparativa. Esto garantiza que estemos creando algoritmos de aprendizaje automático seguros, equitativos y precisos.

Garantizar el desarrollo equitativo de sistemas en el espacio de los dispositivos médicos

Al desarrollar algoritmos, los investigadores y desarrolladores deben considerar las poblaciones a las que están destinados de manera más amplia. No es raro que la mayoría de las empresas realicen estudios y ensayos clínicos en un caso singular, ideal y no real. Sin embargo, es fundamental que los desarrolladores consideren todos los casos de uso del dispositivo en el mundo real y todas las posibles interacciones que la población prevista podría tener con la tecnología en el día a día. Preguntamos: ¿quién es la población prevista para el dispositivo? ¿Estamos teniendo en cuenta a toda la población? ¿Todos los miembros del público objetivo tienen acceso equitativo a la tecnología? ¿Cómo interactuarán con la tecnología? ¿Interactuarán con la tecnología las 24 horas del día, los 7 días de la semana o de forma intermitente?

Al desarrollar dispositivos médicos que se integrarán en la vida diaria de una persona, o que potencialmente intervendrán en los comportamientos cotidianos, también debemos tener en cuenta a la persona en su totalidad (mente, cuerpo y entorno) y cómo estos componentes pueden cambiar con el tiempo. Cada ser humano presenta una oportunidad única, con variaciones en diferentes momentos del día. Comprender el tiempo como un componente en la recopilación de datos nos permite amplificar los conocimientos que generamos.

Al tener en cuenta estos elementos y comprender todos los componentes de fisiología, psicología, antecedentes, demografía y datos ambientales, los investigadores y desarrolladores pueden asegurarse de recopilar datos continuos y de alta resolución que les permitan construir modelos precisos y sólidos para aplicaciones de salud humana.

Cómo el aprendizaje automático puede transformar el control de la diabetes

Estas mejores prácticas de aprendizaje automático serán particularmente transformadoras en el ámbito del control de la diabetes. La epidemia de diabetes está creciendo rápidamente en todo el mundo: 537M personas en todo el mundo viven con diabetes tipo 1 y tipo 2 y se espera que ese número aumente a 643 millones para 2030. Con tantas personas afectadas, es imperativo que los pacientes tengan acceso a una solución que les muestre lo que sucede dentro de su propio cuerpo y les permita controlar eficazmente sus afecciones.

En los últimos años, en respuesta a la epidemia, los investigadores y desarrolladores han comenzado a explorar métodos no invasivos para medir la glucosa en sangre, como las técnicas de detección óptica. Sin embargo, estos métodos tienen limitaciones conocidas debido a diversos factores humanos, como los niveles de melanina, los niveles de IMC o el grosor de la piel.

La tecnología de detección por radiofrecuencia (RF) supera las limitaciones de la detección óptica y tiene el potencial de transformar la forma en que las personas con diabetes y prediabetes manejan su salud. Esta tecnología ofrece una solución más confiable cuando se trata de medir la glucosa en sangre de forma no invasiva debido a su capacidad para generar grandes cantidades de datos y medir de manera segura todo el tejido.

La tecnología de sensores de RF permite la recopilación de datos en varios cientos de miles de frecuencias, lo que da como resultado miles de millones de observaciones de datos para procesar y requiere algoritmos potentes para gestionar e interpretar conjuntos de datos tan grandes y novedosos. El aprendizaje automático es esencial para procesar e interpretar la enorme cantidad de datos novedosos generados a partir de este tipo de tecnología de sensores, lo que permite un desarrollo de algoritmos más rápido y preciso, fundamental para crear un monitor de glucosa no invasivo eficaz que mejore los resultados de salud en todos los casos de uso previstos.

En el ámbito de la diabetes, también estamos viendo un cambio de datos intermitentes a datos continuos. Pincharse el dedo, por ejemplo, proporciona información sobre los niveles de glucosa en sangre en momentos seleccionados a lo largo del día, pero un monitor continuo de glucosa (MCG) proporciona información en incrementos más frecuentes, aunque no continuos. Sin embargo, estas soluciones aún requieren perforar la piel, lo que a menudo provoca dolor y sensibilidad cutánea. Una solución de monitoreo de glucosa en sangre no invasiva nos permite capturar datos continuos de alta calidad de una población más amplia con facilidad y sin demoras en la medición. En general, esta solución proporcionaría indiscutiblemente una mejor experiencia de usuario y un menor costo con el tiempo.

Además, el gran volumen de datos continuos contribuye al desarrollo de algoritmos más equitativos y precisos. A medida que se recopilan más datos de series temporales, en combinación con datos de alta resolución, los desarrolladores pueden continuar creando mejores algoritmos para aumentar la precisión en la detección de glucosa en sangre a lo largo del tiempo. Estos datos pueden impulsar la mejora continua de los algoritmos, ya que incluyen varios factores que reflejan cómo las personas cambian día a día (y a lo largo de un solo día), lo que genera una solución altamente precisa. Las soluciones no invasivas que monitorean diferentes signos vitales pueden transformar la industria de la monitorización médica y brindar una visión más profunda de cómo funciona el cuerpo humano a través de datos continuos de diversas poblaciones de pacientes.

Dispositivos médicos que crean un sistema interconectado

A medida que la tecnología avanza y los sistemas de dispositivos médicos alcanzan niveles de precisión aún mayores, los pacientes y consumidores ven cada vez más oportunidades para tomar el control de su propia salud diaria a través de datos avanzados y multimodales de una variedad de productos. Pero para poder ver el mayor impacto de los datos de dispositivos médicos y wearables, es necesario que haya un sistema interconectado para crear un intercambio fluido de datos entre múltiples dispositivos con el fin de proporcionar una visión holística de la salud de un individuo.

Priorizando interoperabilidad de dispositivos médicos desbloqueará la capacidad total de estos dispositivos para ayudar a controlar enfermedades crónicas, como la diabetes. Un flujo fluido y un intercambio de información entre dispositivos como bombas de insulina y MCG permitirán a las personas tener una mejor entendimiento de su sistema de control de la diabetes.

Los datos de alta fidelidad tienen el potencial de transformar la industria de la salud si se recopilan y utilizan correctamente. Con la ayuda de la IA y el aprendizaje automático, los dispositivos médicos pueden lograr avances mensurables en la monitorización remota de pacientes al tratar a las personas como individuos y comprender su salud a un nivel más profundo. El aprendizaje automático es la clave para desbloquear conocimientos de los datos para informar los protocolos de gestión de la salud predictivos y preventivos y brindar a los pacientes acceso a información sobre su propia salud, transformando la forma en que se utilizan los datos.