Kuinka AI ja ML laajentavat tietojen keräämistä terveydenvalvonnan muuttamiseksi

Tekoäly (AI) ja koneoppiminen (ML) voidaan löytää lähes jokaisesta teollisuudesta, joka ajaa jotkut uuden innovaation aikakauden – erityisesti terveydenhuollossa, jossa arvioidaan, että tekoälyn rooli kasvaa 50 %:n vuosittaisella kasvuvauhtia vuoteen 2025 mennessä. ML on yhä tärkeämmässä roolissa avustaen diagnooseissa, kuvantamisessa, ennustavassa terveydenhuollossa ja muissa.

Uusien lääketieteellisten laitteiden ja wearables-markkinoiden myötä ML:llä on mahdollisuus muuttaa terveydenvalvontaa keräämällä, analysoimalla ja toimittamalla helposti saatavilla olevaa tietoa ihmisten paremman terveydenhallinnan mahdollistamiseksi – parantamalla kroonisten sairauksien varhaisen havaitsemisen tai ehkäisyn todennäköisyyttä. Tutkijoilla on useita tekijöitä, joita heidän on pidettävä mielessä kehittäessään näitä uusia teknologioita, jotta he voivat varmistaa, että he keräävät korkealaatuisia tietoja ja rakentavat skaalautuvia, tarkkoja ja oikeudenmukaisia ML-algoritmeja, jotka soveltuvat todellisiin käyttötapauksiin.

ML:n käyttäminen kliinisen tutkimuksen ja tietojen analyysin laajentamiseen

Viimeisen 25 vuoden aikana lääketieteellisten laitteiden kehitys on kiihtynyt, erityisesti COVID-19-pandemian aikana. Me olemme alkaneet nähdä enemmän kuluttajalaitteita, kuten kuntourheilumittareita ja wearables-laitteita, ja kehityksen siirtymistä lääketieteellisiin diagnostisiin laitteisiin. Näiden laitteiden myötä niiden ominaisuudet jatkavat kehittymistä. Enemmän lääketieteellisiä laitteita tarkoittaa enemmän jatkuvaan tietoa ja suurempia, monipuolisempia tietoja, jotka tarvitsevat analyysiä. Tämä prosessi voi olla työlääs ja tehokas, kun se tehdään manuaalisesti. ML mahdollistaa laajat tietojoukot nopeammin ja tarkemmin, tunnistamalla kuvioita, jotka voivat johtaa muunnoksiin.

Kaiken tämän tiedon ollessa nyt sormiemme välissä, meidän on ensisijaisesti varmistettava, että me prosessoidaan oikeaa tietoa. Tieto muotoilee ja kertoo teknologiasta, jonka me käytämme, mutta kaikki tieto ei tarjoa samaa hyötyä. Me tarvitsemme korkealaatuisia, jatkuvia, puolueettomia tietoja, joissa on oikeat tiedonkeruumetodit, jotka tukevat kultaisia lääketieteellisiä viittauksia vertailukohdaksi. Tämä varmistaa, että me rakennamme turvallisia, oikeudenmukaisia ja tarkkoja ML-algoritmeja.

Oikeudenmukaisen järjestelmän kehittäminen lääketieteellisessä laitteistossa

Kehittäessään algoritmeja tutkijoiden ja kehittäjien on otettava huomioon laajemmin heidän tarkoitukselliset väestönsä. Se ei ole epätavallista, että useimmat yritykset suorittavat tutkimuksia ja kliinisiä kokeita yksittäisessä, ihanteellisessa, ei-reaalimaailman tapauksessa. Kuitenkin on kriittistä, että kehittäjät ottaisivat huomioon kaikki laitteen todelliset käyttötapaukset ja kaikki mahdolliset vuorovaikutukset, joita heidän tarkoituksellinen väestönsä voisi käydä laitteen kanssa päivittäin. Me kysymme: Kuka on laitteen tarkoituksellinen väestö, ja otammeko huomioon koko väestön? Onko jokaisella kohderyhmän jäsenellä oikeudenmukainen pääsy teknologiaan? Miten he vuorovaikuttavat teknologian kanssa? Vuorovaikuttavatko he teknologian kanssa 24/7 tai epäsäännöllisesti?

Kehittäessämme lääketieteellisiä laitteita, jotka tulevat integroitumaan jokapäiväiseen elämään tai mahdollisesti puuttumaan jokapäiväisiin käyttäytymismalleihin, meidän on myös otettava huomioon koko ihmisen – mieli, ruumis ja ympäristö – ja miten nämä komponentit voivat muuttua ajan myötä. Jokainen ihminen edustaa ainutlaatuista mahdollisuutta, jossa on vaihtelua eri päivien ja päivän aikana. Ajan ymmärtäminen tiedonkeruumenettelynä mahdollistaa meille tietojen syvyyden lisäämisen.

Ottaessamme huomioon nämä tekijät ja ymmärrettäessämme kaikki fysiologian, psykologian, taustan, demografioiden ja ympäristödatan komponentit, tutkijat ja kehittäjät voivat varmistaa, että he keräävät korkearesoluutioisia, jatkuvia tietoja, jotka mahdollistavat heidän rakentaa tarkkoja ja vahvoja malleja terveydensovelluksiin.

ML:n muuttaminen diabeteksen hallintaan

Nämä ML-parhaat käytännöt tulevat erityisesti muunnoksiin diabeteksen hallinnassa. Diabeteksen epidemi on nopeasti kasvamassa maailmanlaajuisesti: 537 miljoonaa ihmistä maailmanlaajuisesti elää tyypin 1 ja tyypin 2 diabeteksen kanssa, ja tämä määrä on odotettavissa kasvavan 643 miljoonaan vuoteen 2030 mennessä. Niin monien vaikuttaessa on ehdottoman tärkeää, että potilailla on pääsy ratkaisuun, joka näyttää, mitä tapahtuu heidän omassa kehossaan, ja sallii heidän tehokkaasti hallita oman terveytensä – parantamalla kroonisten sairauksien varhaisen havaitsemisen tai ehkäisyn todennäköisyyttä.

Viime vuosina vastauksena epidemiin tutkijat ja kehittäjät ovat alkaneet tutkia ei-invasiivisia menetelmiä verensokerin mittaamiseksi, kuten optisia anturitekniikoita. Nämä menetelmät ovat kuitenkin tunnettuja rajoituksista johtuen vaihtelevista ihmisten tekijöistä, kuten melanini, BMI tai ihon paksuus.

Radiofrekvenssianturitekniikka ylittää optisen anturitekniikan rajoitukset ja voi muuttaa tapaa, jolla diabeetikot ja pre-diabeetikot hallitsevat terveyttään. Tämä tekniikka tarjoaa luotettavamman ratkaisun ei-invasiiviseen verensokerin mittaamiseen sen kyvyn vuoksi generoida suuria määriä tietoa ja turvallisesti mitata koko kudoksen läpi.

RF-anturitekniikka mahdollistaa tiedonkeruumenettelyn useiden satojen tuhansien taajuuksien yli, johtuen miljardeista tietohavaintoja, jotka vaativat voimakkaita algoritmeja hallitakseen ja tulkitakseen näin suuria ja uusia tietoja. ML on välttämätöntä prosessoidakseen ja tulkitakseen massiivisen määrän uutta tietoa, joka generoidaan tästä anturitekniikasta, mahdollistaen nopeamman ja tarkan algoritmin kehittämisen – kriittistä rakentamaan tehokkaan ei-invasiivisen glukoosin seurantajärjestelmän, joka parantaa terveyden lopputuloksia kaikissa tarkoituksellisissa käyttötapauksissa.

Diabeteksen alalla me näemme myös siirtymisen epäsäännöllisestä jatkuvaan tietoon. Sormenpistokohtaus esimerkiksi tarjoaa näkymän verensokerin tasoihin valituissa kohdissa päivän aikana, mutta jatkuva glukoosin seurantalaitteisto tarjoaa näkymän useammin, mutta ei-jatkuvaan välein. Nämä ratkaisut vaativat kuitenkin usein ihon lävistämistä, usein johtuen kivusta ja ihon herkkyydestä. Ei-invasiivinen verensokerin seurantalaitteisto mahdollistaa meidän kerätä korkealaatuisia jatkuvia tietoja laajemmalta väestöltä helposti ja ilman viiveitä.

Lisäksi suuri määrä jatkuvaan tietoa edistää oikeudenmukkaampien ja tarkempien algoritmien kehittämistä. Mitä enemmän aikasarjatietoa kerätään yhdessä korkearesoluutioisen tiedon kanssa, kehittäjät voivat jatkaa parempien algoritmien kehittämistä verensokerin tarkemman havaitsemisen lisäämiseksi ajan myötä. Tämä tieto voi polttoainetta jatkuvalle algoritmin parantamiselle, koska se sisältää eri tekijöitä, jotka heijastavat, miten ihmiset muuttuvat päivästä toiseen (ja yhden päivän aikana), johtuen erittäin tarkasta ratkaisusta. Ei-invasiiviset ratkaisut, jotka seuraavat eri elintoimintoja, voivat muuttaa terveydenvalvontateollisuuden ja tarjoavat syvemmän näkymän, miten ihmiskeho toimii jatkuvaan tiedon kautta monipuolisista potilasväestöistä.

Lääketieteelliset laitteet luovat toimivan järjestelmän

Teknologian edetessä ja lääketieteellisten laitteiden järjestelmien saavutettua vielä korkeampia tarkkuustasoja, potilaat ja kuluttajat näkevät yhä enemmän mahdollisuuksia ottaa hallintaansa omaa päivittäistä terveyttään edistyneen ja monitahoisen tiedon kautta useista tuotteista. Mutta voidakseen nähdä eniten vaikutusta lääketieteellisistä laitteista ja wearables-tiedosta, on oltava toimiva järjestelmä, joka luo sileän tiedonvaihdon useiden laitteiden välillä, jotta voidaan tarjota holistinen näkymä yksilön terveydestä.

Lääketieteellisen laitteiden yhteensopivuuden priorisointi avaa näiden laitteiden täyden kyvyn hallita kroonisia sairauksia, kuten diabetesta. Tietojen sileä virtaus ja vaihto laitteiden, kuten insuliinipumppujen ja jatkuvaan glukoosin seurantalaitteiden, välillä mahdollistaa yksilöiden paremman ymmärryksen diabeteksen hallinnasta.

Korkealaatuinen tieto voi muuttaa terveydenhuoltoalaa, kun se kerätään ja käytetään oikein. Tekoälyn ja ML:n avulla lääketieteelliset laitteet voivat tehdä mittaavia edistysaskelia etäpotilaan seurannassa, kohtelemalla yksilöitä yksilöinä ja ymmärtämällä yksilön terveyttä syvemmin. ML on avain tietojen avaamiseen, jotta voidaan kehittää ennustavia ja ehkäiseviä terveydenhallintaprotokollia ja antaa potilaille pääsy tietoihin omasta terveydestään, muuttaen tiedon käyttötapaa.