Kuidas AI ja ML skaleerivad andmete kogumist, et muuta meditsiinilist jälgimist

Tehisintellekti (AI) ja masinõpet (ML) võib leida peaaegu igas tööstusharus, mis viib mõne arvates uue innovatsiooniajastuni – eriti tervishoius, kus tehisintellekti roll hinnanguliselt kasvab 50% aastas 2025. aastaks. ML mängib üha olulisemat rolli diagnoosimisel, pildistamisel, ennustav tervisJa palju muud.

Turul olevate uute meditsiiniseadmete ja kantavate seadmete abil suudab ML muuta meditsiinilist jälgimist, kogudes, analüüsides ja edastades inimestele hõlpsasti juurdepääsetavat teavet, et oma tervist paremini hallata, suurendades krooniliste haiguste varajase avastamise või ennetamise tõenäosust. Teadlased peaksid nende uudsete tehnoloogiate väljatöötamisel silmas pidama mitmeid tegureid, et tagada kõrgeima kvaliteediga andmete kogumine ja skaleeritavate, täpsete ja õiglaste ML-algoritmide loomine, mis sobivad reaalseks kasutuseks.

ML kasutamine kliiniliste uuringute ja andmeanalüüsi skaala suurendamiseks

Viimase 25 aasta jooksul on meditsiiniseadmete arendamine on kiirenenud, eriti COVID-19 pandeemia ajal. Oleme hakanud nägema, et tarbijatele mõeldud seadmeid, nagu treeningujälgijad ja kantavad seadmed, hakatakse kaubaks muutma ning arendus nihkub meditsiinidiagnostika seadmetele. Kuna need seadmed turule tuuakse, arenevad nende võimalused jätkuvalt. Rohkem meditsiiniseadmeid tähendab rohkem pidevaid andmeid ja suuremaid, mitmekesisemaid andmekogumeid, mida tuleb analüüsida. See töötlemine võib käsitsi tehes olla tüütu ja ebaefektiivne. ML võimaldab ulatuslikke andmekogumeid kiiremini ja täpsemini analüüsida, tuvastades mustreid, mis võivad viia transformatiivsete arusaamadeni.

Kuna kõik need andmed on nüüd meie käeulatuses, peame esmajoones tagama, et töötleme õige andmeid. Andmed kujundavad ja teavitavad meie kasutatavat tehnoloogiat, kuid mitte kõik andmed ei anna sama kasu. Vajame kvaliteetseid, pidevaid ja erapooletuid andmeid, mille võrdlusaluseks on õiged andmekogumismeetodid, mida toetavad kuldstandardi meditsiinilised viited. See tagab ohutute, õiglaste ja täpsete ML-algoritmide loomise.

Õiglase süsteemiarenduse tagamine meditsiiniseadmete valdkonnas

Algoritmide väljatöötamisel peavad teadlased ja arendajad arvestama oma kavandatud populatsioonidega laiemalt. Pole haruldane, et enamik ettevõtteid viib uuringuid ja kliinilisi katseid läbi üksikul, ideaalsel, mittereaalsel juhul. Siiski on oluline, et arendajad võtaksid arvesse kõiki seadme tegelikke kasutusjuhtumeid ja kõiki võimalikke koostoimeid, mida nende kavandatud elanikkond võiks igapäevaselt tehnoloogiaga avaldada. Küsime: kes on seadme jaoks mõeldud populatsioon ja kas arvestame kogu populatsiooni? Kas kõigil sihtrühma liikmetel on tehnoloogiale võrdne juurdepääs? Kuidas nad tehnoloogiaga suhtlevad? Kas nad suhtlevad tehnoloogiaga ööpäevaringselt või katkendlikult?

Arendades meditsiiniseadmeid, mis integreeruvad kellegi igapäevaellu või võivad mõjutada igapäevast käitumist, peame arvesse võtma ka kogu inimest – vaimu, keha ja keskkonda – ning seda, kuidas need komponendid aja jooksul muutuda võivad. Iga inimene pakub ainulaadset võimalust, mis varieerub päeva jooksul erinevates punktides. Aja mõistmine andmete kogumise komponendina võimaldab meil genereeritud teadmisi võimendada.

Neid elemente arvesse võttes ja füsioloogia, psühholoogia, tausta, demograafiliste ja keskkonnaandmete kõigi komponentide mõistmisel saavad teadlased ja arendajad tagada, et nad koguvad kõrge eraldusvõimega ja pidevaid andmeid, mis võimaldavad neil luua täpseid ja tugevaid inimtervise rakenduste mudeleid.

Kuidas ML võib diabeedi juhtimist muuta

Need ML parimad tavad on diabeedi haldamise valdkonnas eriti muutlikud. Diabeedi epideemia kasvab kiiresti kogu maailmas: 537 miljonit inimest maailmas elab 1. ja 2. tüüpi diabeeti ning see arv eeldatavasti kasvab 643. aastaks 2030 miljonit. Kuna see mõjutab nii palju, on hädavajalik, et patsientidel oleks juurdepääs lahendusele, mis näitab neile, mis nende kehas toimub, ja võimaldab neil oma haigusseisundeid tõhusalt hallata.

Viimastel aastatel on teadlased ja arendajad vastuseks epideemiale asunud uurima mitteinvasiivseid veresuhkru mõõtmise meetodeid, näiteks optilise anduri tehnikaid. Nendel meetoditel on aga teadaolevad piirangud, mis tulenevad erinevatest inimteguritest, nagu melaniini tase, BMI tase või naha paksus.

Raadiosagedustuvastustehnoloogia ületab optilise anduri piirangud ja võib muuta seda, kuidas diabeeti põdevad ja prediabeetiga inimesed oma tervisega toime tulevad. See tehnoloogia pakub usaldusväärsemat lahendust veresuhkru mitteinvasiivseks mõõtmiseks, kuna see suudab genereerida suuri andmemahtusid ja mõõta ohutult läbi terve koe.

RF-andurite tehnoloogia võimaldab andmete kogumist mitmesaja tuhande sageduse ulatuses, mille tulemuseks on miljardeid andmevaatlusi töödelda ning selliste suurte ja uudsete andmekogumite haldamiseks ja tõlgendamiseks on vaja võimsaid algoritme. ML on ülioluline seda tüüpi anduritehnoloogiast genereeritud tohutu hulga uudsete andmete töötlemisel ja tõlgendamisel, võimaldades kiiremat ja täpsemat algoritmi arendamist – see on ülioluline tõhusa mitteinvasiivse glükoosimonitori ehitamiseks, mis parandab tervisetulemusi kõigil kavandatud kasutusjuhtudel.

Diabeedi valdkonnas näeme ka üleminekut katkendlikelt andmetelt pidevatele andmetele. Näiteks sõrmede torkimine annab ülevaate vere glükoositasemest valitud punktides kogu päeva jooksul, kuid pidev glükoosimonitor (CGM) annab ülevaate sagedasematest, kuid mittepidevatest sammudest. Need lahendused nõuavad siiski naha läbitorkamist, mis sageli põhjustab valu ja naha tundlikkust. Mitteinvasiivne veresuhkru jälgimise lahendus võimaldab meil hõlpsalt ja ilma mõõtmise viivituseta koguda kvaliteetseid pidevaid andmeid laiemast elanikkonnast. Üldiselt pakuks see lahendus vaieldamatult paremat kasutuskogemust ja aja jooksul madalamaid kulusid.

Lisaks aitab pidevate andmete suur hulk kaasa õiglasemate ja täpsemate algoritmide väljatöötamisele. Kuna aegridade andmeid kogutakse rohkem ja koos kõrge eraldusvõimega andmetega, saavad arendajad jätkata paremate algoritmide loomist, et aja jooksul veresuhkru määramise täpsust suurendada. Need andmed võivad kiirendada algoritmi pidevat täiustamist, kuna need hõlmavad erinevaid tegureid, mis kajastavad seda, kuidas inimesed igapäevaselt (ja ühe päeva jooksul) muutuvad, andes väga täpse lahenduse. Mitteinvasiivsed lahendused, mis jälgivad erinevaid elutähtsaid näitajaid, võivad muuta meditsiinilise monitooringu tööstust ja anda sügavama ülevaate inimkeha toimimisest erinevate patsientide populatsioonide pidevate andmete kaudu.

Meditsiiniseadmed, mis loovad omavahel ühendatud süsteemi

Kuna tehnoloogia areneb ja meditsiiniseadmete süsteemid saavutavad veelgi kõrgema täpsuse, näevad patsiendid ja tarbijad üha rohkem võimalusi oma igapäevase tervise üle kontrolli alla võtta mitmesuguste toodete täiustatud ja multimodaalsete andmete kaudu. Kuid selleks, et näha meditsiiniseadmete ja kantavate seadmete andmetest kõige suuremat mõju, peab olema omavahel ühendatud süsteem, mis loob sujuva andmevahetuse mitme seadme vahel, et anda terviklik ülevaade inimese tervisest.

prioritiseerimine meditsiiniseadmete koostalitlusvõime avab nende seadmete täieliku võimekuse aidata hallata kroonilisi haigusi, nagu diabeet. Sujuv teabevoog ja -vahetus selliste seadmete nagu insuliinipumbad ja CGM-id vahel võimaldab inimestel parem arusaamine oma diabeedi juhtimissüsteemist.

Kõrgtäpsusega andmed võivad tervishoiutööstust muuta, kui neid kogutakse ja õigesti kasutatakse. AI ja ML abil saavad meditsiiniseadmed teha mõõdetavaid arenguid patsientide kaugseires, koheldes üksikisikuid kui üksikisikuid ja mõistes inimese tervist sügavamal tasandil. ML on võti andmetest ülevaate saamiseks, et anda teavet ennustavate ja ennetavate tervisehaldusprotokollide kohta ning anda patsientidele juurdepääs oma tervist puudutavale teabele, muutes andmete kasutamise viisi.