Kuinka tekoäly ja ML skaalaavat tiedonkeruun muuttaakseen lääketieteellistä seurantaa

Tekoälyä (AI) ja koneoppimista (ML) löytyy lähes kaikilla toimialoilla, mikä johtaa joidenkin mielestä innovaatioiden uuteen aikakauteen – erityisesti terveydenhuollossa, jossa tekoälyn roolin arvioidaan kasvavan 50 % vuodessa vuoteen 2025 mennessä. ML:llä on yhä tärkeämpi rooli diagnoosien, kuvantamisen, ennustava terveys, Ja enemmän.

Markkinoilla olevien uusien lääkinnällisten laitteiden ja puettavien laitteiden myötä ML pystyy muuttamaan lääketieteellistä seurantaa keräämällä, analysoimalla ja toimittamalla helposti saatavilla olevaa tietoa, jotta ihmiset voivat hallita omaa terveyttään paremmin – mikä parantaa kroonisten sairauksien varhaisen havaitsemisen tai ehkäisyn todennäköisyyttä. On useita tekijöitä, jotka tutkijoiden tulee pitää mielessä näitä uusia teknologioita kehittäessään varmistaakseen, että he keräävät korkealaatuisinta dataa ja rakentavat skaalautuvia, tarkkoja ja tasapuolisia ML-algoritmeja, jotka sopivat tosielämän käyttötapauksiin.

ML:n käyttö kliinisen tutkimuksen ja data-analyysin mittakaavassa

Viimeisten 25 vuoden aikana ,. lääkinnällisten laitteiden kehittäminen on kiihtynyt erityisesti COVID-19-pandemian aikana. Alamme nähdä yhä enemmän kuluttajalaitteita, kuten kuntoseurantalaitteita ja puettavia laitteita, ja kehitys siirtyy lääketieteellisiin diagnostisiin laitteisiin. Kun nämä laitteet tuodaan markkinoille, niiden ominaisuudet kehittyvät edelleen. Enemmän lääkinnällisiä laitteita tarkoittaa enemmän jatkuvaa dataa ja suurempia, monipuolisempia tietokokonaisuuksia, jotka on analysoitava. Tämä käsittely voi olla työlästä ja tehotonta, kun se tehdään manuaalisesti. ML mahdollistaa laajojen tietojoukkojen analysoinnin nopeammin ja tarkemmin ja tunnistaa malleja, jotka voivat johtaa transformatiivisiin oivalluksiin.

Koska kaikki nämä tiedot ovat nyt käden ulottuvilla, meidän on ennen kaikkea varmistettava, että käsittelemme tietoja oikein tiedot. Data muokkaa ja informoi käyttämäämme tekniikkaa, mutta kaikki tiedot eivät tarjoa samaa hyötyä. Tarvitsemme korkealaatuista, jatkuvaa, puolueetonta dataa ja oikeat tiedonkeruumenetelmät, joita tukevat kultaiset lääketieteelliset referenssit vertailuna. Tämä varmistaa, että rakennamme turvallisia, tasapuolisia ja tarkkoja ML-algoritmeja.

Tasapuolisen järjestelmäkehityksen varmistaminen lääketieteellisten laitteiden alalla

Algoritmeja kehitettäessä tutkijoiden ja kehittäjien on otettava aiotut populaatiot laajemmin huomioon. Ei ole harvinaista, että useimmat yritykset suorittavat tutkimuksia ja kliinisiä kokeita yksittäisessä, ihanteellisessa, ei-reaalimaailmassa. On kuitenkin erittäin tärkeää, että kehittäjät ottavat huomioon laitteen kaikki todelliset käyttötapaukset ja kaikki mahdolliset vuorovaikutukset, joita heidän aiotulla väestöllään voi olla tekniikan kanssa päivittäin. Kysymme: kuka on laitteen tarkoitettu väestö, ja otetaanko huomioon koko väestö? Onko kaikilla kohdeyleisön jäsenillä tasapuolinen pääsy teknologiaan? Miten he tulevat olemaan vuorovaikutuksessa teknologian kanssa? Ovatko he vuorovaikutuksessa teknologian kanssa 24/7 vai ajoittain?

Kun kehitämme lääkinnällisiä laitteita, jotka integroituvat jonkun päivittäiseen elämään tai mahdollisesti vaikuttavat päivittäiseen käyttäytymiseen, meidän on otettava huomioon myös koko henkilö – mieli, keho ja ympäristö – ja se, miten nämä komponentit voivat muuttua ajan myötä. Jokaisella ihmisellä on ainutlaatuinen tilaisuus, jossa on vaihteluita eri kohdissa päivän mittaan. Ajan ymmärtäminen tiedonkeruun komponenttina antaa meille mahdollisuuden vahvistaa luomiamme oivalluksia.

Ottamalla nämä elementit huomioon ja ymmärtämällä kaikki fysiologian, psykologian, taustan, demografiset ja ympäristötiedot, tutkijat ja kehittäjät voivat varmistaa, että he keräävät korkearesoluutioisia ja jatkuvia tietoja, joiden avulla he voivat rakentaa tarkkoja ja vahvoja malleja ihmisten terveyden sovelluksiin.

Kuinka ML voi muuttaa diabeteksen hallintaa

Nämä ML:n parhaat käytännöt tulevat olemaan erityisen mullistavia diabeteksen hallinnassa. Diabetesepidemia kasvaa nopeasti ympäri maailmaa: 537 miljoonaa ihmistä maailmanlaajuisesti tyypin 1 ja tyypin 2 diabetesta sairastavia, ja tämän määrän odotetaan kasvavan 643 miljoonaa vuoteen 2030 mennessä. Koska potilaat vaikuttavat niin moniin, on välttämätöntä, että potilailla on pääsy ratkaisuun, joka näyttää heille, mitä heidän omassa kehossaan tapahtuu, ja antaa heille mahdollisuuden hallita tilojaan tehokkaasti.

Viime vuosina vastauksena epidemiaan tutkijat ja kehittäjät ovat alkaneet tutkia ei-invasiivisia verensokerin mittausmenetelmiä, kuten optisia tunnistustekniikoita. Näillä menetelmillä on kuitenkin tunnettuja rajoituksia, jotka johtuvat erilaisista ihmistekijöistä, kuten melaniinitasoista, BMI-tasoista tai ihon paksuudesta.

Radiotaajuinen (RF) tunnistustekniikka voittaa optisen havainnoinnin rajoitukset ja sillä on potentiaalia muuttaa tapaa, jolla diabeetikot ja esidiabetekset hoitavat terveytensä. Tämä tekniikka tarjoaa luotettavamman ratkaisun verensokerin ei-invasiiviseen mittaukseen, koska se pystyy tuottamaan suuria tietomääriä ja mittaamaan turvallisesti koko kudospinon läpi.

RF-anturitekniikka mahdollistaa tiedonkeruun useilta sadoilta tuhansilta taajuuksilta, mikä johtaa miljardeihin datahavaintoihin prosessoitavaksi ja vaatii tehokkaita algoritmeja tällaisten suurten ja uusien tietojoukkojen hallintaan ja tulkitsemiseen. ML on välttämätön tämän tyyppisestä anturitekniikasta tuotetun valtavan uuden datan käsittelyssä ja tulkinnassa, mikä mahdollistaa nopeamman ja tarkemman algoritmin kehittämisen – ratkaisevan tärkeän tehokkaan ei-invasiivisen glukoosimonitorin rakentamisen, joka parantaa terveystuloksia kaikissa suunnitelluissa käyttötapauksissa.

Diabetes-avaruudessa näemme myös siirtymisen ajoittaisesta datasta jatkuvaan. Esimerkiksi sormen pistely antaa tietoa verensokeritasoista tietyissä kohdissa koko päivän ajan, mutta jatkuva glukoosimonitori (CGM) tarjoaa tietoa useammin, mutta ei-jatkuvasti. Nämä ratkaisut edellyttävät kuitenkin edelleen ihon puhkaisua, mikä johtaa usein kipuun ja ihon herkkyyteen. Ei-invasiivinen verensokerin seurantaratkaisu mahdollistaa korkealaatuisen jatkuvan tiedon keräämisen laajemmalta väestöltä helposti ja ilman mittauksen viivettä. Kaiken kaikkiaan tämä ratkaisu tarjoaisi kiistatta paremman käyttökokemuksen ja pienemmät kustannukset ajan myötä.

Lisäksi jatkuvan tiedon suuri määrä edistää tasapuolisempien ja tarkempien algoritmien kehittämistä. Mitä enemmän aikasarjatietoja kerätään ja yhdessä korkearesoluutioisten tietojen kanssa, kehittäjät voivat jatkaa parempien algoritmien rakentamista lisätäkseen tarkkuutta verensokerin havaitsemisessa ajan myötä. Nämä tiedot voivat edistää algoritmien jatkuvaa parantamista, koska ne sisältävät useita tekijöitä, jotka heijastavat sitä, miten ihmiset muuttuvat päivittäin (ja yhden päivän aikana), mikä tuottaa erittäin tarkan ratkaisun. Ei-invasiiviset ratkaisut, jotka valvovat erilaisia ​​elintärkeitä tekijöitä, voivat muuttaa lääketieteellisen seurantateollisuuden ja tarjota syvemmän katsauksen ihmiskehon toimintaan jatkuvan tiedon avulla eri potilasryhmistä.

Lääketieteelliset laitteet, jotka luovat toisiinsa yhdistetyn järjestelmän

Teknologian kehittyessä ja lääkinnällisten laitteiden järjestelmien saavuttaessa entistä korkeamman tarkkuuden potilaat ja kuluttajat näkevät yhä enemmän mahdollisuuksia hallita omaa päivittäistä terveyttään monien tuotteiden kehittyneiden ja multimodaalisten tietojen avulla. Mutta jotta lääkinnällisten laitteiden ja puettavien laitteiden tiedoista saataisiin suurin vaikutus, tarvitaan yhteenliitetty järjestelmä, joka luo sujuvan tiedonvaihdon useiden laitteiden välillä kokonaisvaltaisen kuvan muodostamiseksi yksilön terveydestä.

priorisointi lääkinnällisten laitteiden yhteentoimivuus vapauttaa näiden laitteiden täyden kyvyn kroonisten sairauksien, kuten diabeteksen, hallinnassa. Saumaton tiedonkulku ja tiedonvaihto laitteiden, kuten insuliinipumppujen ja CGM:ien välillä antaa yksilöille mahdollisuuden parempi ymmärrys diabeteksen hallintajärjestelmästään.

Tarkka data voi muuttaa terveydenhuoltoalaa, kun se kerätään ja käytetään oikein. Tekoälyn ja ML:n avulla lääketieteelliset laitteet voivat tehdä mitattavaa kehitystä potilaan etävalvonnassa kohtelemalla yksilöitä yksilöinä ja ymmärtämällä ihmisen terveyttä syvemmällä tasolla. ML on avain tiedoista saatujen oivallusten avaamiseen ennakoivien ja ennaltaehkäisevien terveydenhallinnan protokollien antamiseksi ja potilaiden mahdollisuus saada tietoa omasta terveydestään, mikä muuttaa tapaa, jolla dataa käytetään.