Kuinka tekoäly ja koneoppiminen laajentavat tietojen keräämistä terveydenvalvonnan muuttamiseksi

TeKOäly ja koneoppiminen voidaan löytää lähes jokaisesta alasta, ajamassa jotain, mitä jotkut pitävät uutena innovaation aikakautena – erityisesti terveydenhuollossa, jossa arvioidaan, että tekoälyn rooli kasvaa 50%:n vuosittaisella kasvuvauhtia vuoteen 2025 mennessä. Koneoppiminen on yhä tärkeämmässä roolissa avustamassa diagnooseja, kuvantamista, ennustavaa terveyttä ja paljon muuta.

Uusien lääkinnällisten laitteiden ja wearables-laitteiden myötä markkinoilla, koneoppimisella on mahdollisuus muuttaa terveydenvalvontaa keräämällä, analysoimalla ja toimittamalla helposti saatavilla olevaa tietoa, jotta ihmiset voivat paremmin hallita omaa terveyttään – parantamalla kroonisten sairauksien varhaisen havaitsemisen tai ehkäisyn todennäköisyyttä. Tutkijoiden on otettava huomioon useita tekijöitä kehittäessään näitä uusia teknologioita, jotta he voivat varmistaa, että he keräävät korkealaatuisia tietoja ja rakentavat skaalautuvia, tarkkoja ja oikeudenmukaisia koneoppimisalgoritmeja, jotka soveltuvat todellisiin käyttötapauksiin.

Koneoppimisen käyttäminen kliinisen tutkimuksen ja tietojen analyysin laajentamiseen

Viimeisen 25 vuoden aikana lääkinnällisten laitteiden kehitys on kiihtynyt, erityisesti COVID-19-pandemian aikana. Alkaamme nähdä enemmän kuluttajalaitteita, kuten fitness-seurantaa ja wearables-laitteita, jotka ovat yleistymässä, ja kehitys siirtyy lääkinnällisiin diagnostisiin laitteisiin. Kun nämä laitteet tuodaan markkinoille, niiden ominaisuudet jatkavat kehittymistä. Enemmän lääkinnällisiä laitteita tarkoittaa enemmän jatkuvaan tietoa ja suurempia, monipuolisempia tietoja, jotka tarvitsevat analyysiä. Tämä prosessi voi olla työlääs ja tehokas, kun se tehdään manuaalisesti. Koneoppiminen mahdollistaa laajojen tietojoukkojen nopeamman ja tarkemman analyysin, tunnistamalla kuvioita, jotka voivat johtaa muuntuvia oivalluksia.

Kun kaikki tämä tieto on nyt sormiemme välissä, meidän on ensisijaisesti varmistettava, että prosessoidaan oikeaa tietoa. Tieto muotoilee ja kertoo teknologiasta, jota käytämme, mutta kaikki tieto ei tarjoa samaa hyötyä. Tarvitsemme korkealaatuisia, jatkuvia, puolueettomia tietoja, joissa on oikeat tietojen keräämismenetelmät, jotka tukevat kultakorun lääketieteellisiä viittauksia vertailukohtana. Tämä varmistaa, että rakennamme turvallisia, oikeudenmukaisia ja tarkkoja koneoppimisalgoritmeja.

Oikeudenmukaisen järjestelmän kehittäminen lääkinnällisessä laitteistossa

Kehittäessään algoritmeja, tutkijoiden ja kehittäjien on otettava huomioon laajempi kohderyhmä. Se ei ole epätavallista, että useimmat yritykset suorittavat tutkimuksia ja kliinisiä kokeita yksittäisessä, ihanteellisessa, ei-reaalimaailman tapauksessa. On kuitenkin olennaista, että kehittäjät ottaa huomioon kaikki todellisen maailman käyttötapaukset laitteelle ja kaikki mahdolliset vuorovaikutukset, joita heidän tavoittelemansa väestö voi laitteella tehdä päivittäin. Kysymme: kuka on laitteen kohderyhmä, ja otammeko huomioon koko väestön? Onko jokaisella kohderyhmässä oikeudenmukainen pääsy teknologiaan? Miten he vuorovaikuttavat teknologian kanssa? Vuorovaikuttavatko he teknologian kanssa 24/7 tai epäsäännöllisesti?

Kun kehitetään lääkinnällisiä laitteita, jotka tulevat integroitumaan jokapäiväiseen elämään tai jotka voivat mahdollisesti puuttua päivittäisiin käyttäytymismalliin, meidän on myös otettava huomioon koko ihminen – mieli, ruumis ja ympäristö – ja miten nämä komponentit voivat muuttua ajan myötä. Jokainen ihminen tarjoaa yksilöllisen mahdollisuuden, jossa on vaihtelua eri päivien ja yhden päivän aikana. Ajan ymmärtäminen tietojen keräämisen komponenttina mahdollistaa meille oivallusten voimistamisen.

Ottaessaan huomioon nämä tekijät ja ymmärrettäessä kaikkia fysiologian, psykologian, taustan, demografian ja ympäristötietojen komponentteja, tutkijat ja kehittäjät voivat varmistaa, että he keräävät korkearesoluutioisia, jatkuvia tietoja, jotka mahdollistavat heille rakentaa tarkkoja ja vahvoja malleja ihmisen terveyden sovelluksiin.

Miten koneoppiminen voi muuttaa diabeteksen hallintaa

Nämä koneoppimisen parhaat käytännöt tulevat olemaan erityisen muuntuvia diabeteksen hallinnan alalla. Diabeteksen epidemiassa on nopea kasvu ympäri maailmaa: 537 miljoonaa ihmistä maailmanlaajuisesti elää tyypin 1 ja tyypin 2 diabeteksen kanssa, ja tämä määrä odotetaan kasvavan 643 miljoonaan vuoteen 2030 mennessä. Niin monien vaikuttaessa on olennaista, että potilaat ovat päässeet ratkaisuun, joka näyttää heille, mitä heidän omassa kehossaan tapahtuu, ja joka mahdollistaa heille tehokkaan oman tilansa hallinnan.

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

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

Radiofrekvenssianturitekniikka mahdollistaa tietojen keräämisen useiden satojen tuhansien taajuuksien yli, johtaa miliardeja tietohavaintoja, jotka vaativat voimakkaita algoritmeja hallitakseen ja tulkitakseen näin suuria ja uusia tietoja – olennaista nopeamman ja tarkemman algoritmin kehittämiseen – kriittistä rakentamaan tehokkaan ei-invasiivisen glukoosinseurantalaitteen, joka parantaa terveyden lopputuloksia kaikissa tarkoituksenmukaisissa käyttötapauksissa.

Diabeteksen alalla näemme myös siirtymisen epäjatkuvasta tietoa jatkuvaan tietoon. Sormin pistäminen esimerkiksi antaa oivalluksia verensokeritasoista tiettyinä kohdina päivän aikana, mutta jatkuva glukoosinseuranta antaa oivalluksia useammin, vaikka ei-jatkuvissa välein. Nämä ratkaisut vaativat kuitenkin usein ihon lävistämistä, mikä johtaa kipuun ja ihon herkkyyteen. Ei-invasiivinen verensokerin mittausratkaisu mahdollistaa korkealaatuisen jatkuvaan tietojen keräämisen laajemmalta väestöltä helposti ja ilman viivettä. Kokonaisuutena tämä ratkaisu tarjoaisi epäilemättä paremman käyttäjäkokemuksen ja alhaisemman kustannuksen ajan myötä.

Lisäksi suuri määrä jatkuvaista tietoa edistää oikeudenmukkaampien ja tarkempien algoritmien kehittämistä. Mitä enemmän aikasarjatietoja kerätään, yhdistettynä korkearesoluutioiseen tietoon, kehittäjät voivat jatkaa parempien algoritmien kehittämistä verensokerin tarkemman havaitsemisen lisäämiseksi ajan myötä. Tämä tieto voi polttoainetta jatkuvalle algoritmin parantamiselle, koska se sisältää useita tekijöitä, jotka heijastavat, miten ihmiset muuttuvat päivästä toiseen (ja yhden päivän aikana), johtaa erittäin tarkkaan ratkaisuun. Ei-invasiiviset ratkaisut, jotka seuraavat eri elintarvikkeita, voivat muuttaa lääkinnällisen valvonnan teollisuuden ja antaa syvemmän näyn, miten ihmiskeho toimii jatkuvaan tietoon monipuolisista potilasväestöistä.

Lääkinnälliset laitteet luovat toimivan järjestelmän

Teknologian edetessä ja lääkinnällisten laitteiden järjestelmien saavutessa vielä korkeampia tarkkuustasoja, potilaat ja kuluttajat näkevät yhä enemmän mahdollisuuksia ottaa hallintaansa omaa päivittäistä terveyttään edistyneen ja monimuotoisen tietojen avulla useista tuotteista. Mutta voidakseen nähdä lääkinnällisten laitteiden ja wearables-tietojen vaikutuksen, on olemassa toimiva järjestelmä, joka mahdollistaa tietojen sujuvan vaihdon useiden laitteiden välillä antaen holistisen näyn yksilön terveydestä.

Priorisoidessaan lääkinnällisten laitteiden yhteensopivuutta avataan näiden laitteiden täysi potentiaali auttamaan kroonisten sairauksien, kuten diabeteksen, hallinnassa. Helppo tietojen virta ja vaihto laitteiden välillä, kuten insuliinipumppujen ja glukoosinseurantalaite, antaa yksilöille paremman ymmärryksen diabeteksen hallintajärjestelmästä.

Korkealaatuisella tiedolla on potentiaali muuttaa terveydenhuoltoalaa, kun sitä kerätään ja käytetään oikein. Tekoälyn ja koneoppimisen avulla lääkinnälliset laitteet voivat tehdä mitattavia edistysaskelia etävalvontaa koskien, <onitoring by treating individuals as individuals, and understanding a person’s health on a deeper level. ML is the key to unlocking insights from data to inform predictive and preventative health management protocols and empower patients with access to information on their own health, transforming the way data is used.