Մտքի առաջնորդներ
Ինչպես են AI-ն և ML-ն մեծացնում տվյալների հավաքագրումը` փոխակերպելու բժշկական մոնիտորինգը
Արհեստական ինտելեկտը (AI) և մեքենայական ուսուցումը (ML) կարելի է գտնել գրեթե բոլոր ոլորտներում, ինչը հանգեցնում է այն, ինչ ոմանք համարում են նորարարության նոր դարաշրջան, մասնավորապես առողջապահության ոլորտում, որտեղ, ըստ գնահատումների, AI-ի դերը կաճի: մինչև 50 թվականը տարեկան 2025% դրույքաչափ. ՄԼ-ն ավելի ու ավելի է կարևոր դեր խաղում ախտորոշման, պատկերավորման, կանխատեսող առողջություն, Եւ այլն:
Շուկայում նոր բժշկական սարքերի և կրելի սարքերի շնորհիվ ML-ն կարող է փոխակերպել բժշկական մոնիտորինգը՝ հավաքելով, վերլուծելով և տրամադրելով մարդկանց համար հեշտ հասանելի տեղեկատվություն՝ սեփական առողջությունն ավելի լավ կառավարելու համար՝ բարելավելով քրոնիկ հիվանդությունների վաղ հայտնաբերման կամ կանխարգելման հավանականությունը: Կան մի քանի գործոններ, որոնք հետազոտողները պետք է ի նկատի ունենան այս նոր տեխնոլոգիաները մշակելիս, որպեսզի համոզվեն, որ նրանք հավաքում են ամենաբարձր որակի տվյալներ և կառուցում են մասշտաբային, ճշգրիտ և արդար ML ալգորիթմներ, որոնք հարմար են իրական օգտագործման դեպքերի համար:
ML-ի օգտագործումը կլինիկական հետազոտությունների և տվյալների վերլուծության մասշտաբների համար
Վերջին 25 տարիների ընթացքում բժշկական սարքերի մշակում արագացել է հատկապես COVID-19 համաճարակի ժամանակ։ Մենք սկսում ենք տեսնել ավելի շատ սպառողական սարքեր, ինչպիսիք են ֆիթնես թրեքերները և կրելի սարքերը, և զարգացումը տեղափոխվում է բժշկական ախտորոշիչ սարքեր: Քանի որ այս սարքերը շուկա են հանվում, նրանց հնարավորությունները շարունակում են զարգանալ: Ավելի շատ բժշկական սարքեր նշանակում է ավելի շարունակական տվյալներ և ավելի մեծ, բազմազան տվյալների հավաքածուներ, որոնք պետք է վերլուծվեն: Այս մշակումը կարող է հոգնեցուցիչ և անարդյունավետ լինել, երբ կատարվում է ձեռքով: ML-ն հնարավորություն է տալիս տվյալների լայնածավալ հավաքածուները վերլուծել ավելի արագ և ավելի ճշգրիտ՝ բացահայտելով օրինաչափություններ, որոնք կարող են հանգեցնել փոխակերպող պատկերացումների:
Այս բոլոր տվյալները այժմ մեր ձեռքի տակ ունենալով, մենք պետք է նախ և առաջ համոզվենք, որ մենք մշակում ենք դրանք իրավունք տվյալները։ Տվյալները ձևավորում և տեղեկացնում են տեխնոլոգիան, որը մենք օգտագործում ենք, բայց ոչ բոլոր տվյալները տալիս են նույն առավելությունը: Մեզ անհրաժեշտ են բարձրորակ, շարունակական, անկողմնակալ տվյալներ՝ տվյալների հավաքագրման ճիշտ մեթոդներով, որոնք աջակցում են ոսկե ստանդարտ բժշկական հղումներով՝ որպես համեմատական ելակետ: Սա ապահովում է, որ մենք ստեղծում ենք անվտանգ, արդար և ճշգրիտ ML ալգորիթմներ:
Բժշկական սարքավորումների ոլորտում համակարգի արդար զարգացման ապահովում
Ալգորիթմներ մշակելիս հետազոտողները և մշակողները պետք է ավելի լայն դիտարկեն իրենց նախատեսված պոպուլյացիաները: Ընկերությունների մեծամասնության համար հազվադեպ չէ ուսումնասիրություններ և կլինիկական փորձարկումներ կատարել եզակի, իդեալական, ոչ իրական օրինակով: Այնուամենայնիվ, շատ կարևոր է, որ ծրագրավորողները հաշվի առնեն սարքի իրական օգտագործման բոլոր դեպքերը և այն բոլոր հնարավոր փոխազդեցությունները, որոնք իրենց նախատեսված բնակչությունը կարող է ունենալ տեխնոլոգիայի հետ ամենօրյա հիմունքներով: Հարցնում ենք՝ ո՞վ է սարքի համար նախատեսված պոպուլյացիան, և արդյոք մենք ֆակտորինգ ենք անում ամբողջ պոպուլյացիայի մեջ։ Արդյո՞ք թիրախային լսարանի բոլոր անդամներն ունե՞ն տեխնոլոգիային հավասար հասանելիություն: Ինչպե՞ս են նրանք համագործակցելու տեխնոլոգիայի հետ: Նրանք շփվելու են տեխնոլոգիայի հետ 24/7, թե ընդհատումներով:
Բժշկական սարքեր մշակելիս, որոնք պատրաստվում են ինտեգրվել ինչ-որ մեկի առօրյային, կամ կարող են միջամտել առօրյա վարքագծին, մենք նաև պետք է հաշվի առնենք ամբողջ անձը՝ միտքը, մարմինը և շրջակա միջավայրը, և ինչպես կարող են այդ բաղադրիչները փոխվել ժամանակի ընթացքում: Յուրաքանչյուր մարդ եզակի հնարավորություն է տալիս՝ օրվա տարբեր կետերում տատանումներով: Ժամանակը որպես տվյալների հավաքագրման բաղադրիչ հասկանալը մեզ թույլ է տալիս ընդլայնել մեր ստեղծած պատկերացումները:
Հաշվի առնելով այս տարրերը և հասկանալով ֆիզիոլոգիայի, հոգեբանության, նախապատմության, ժողովրդագրության և շրջակա միջավայրի բոլոր բաղադրիչները, հետազոտողները և մշակողները կարող են ապահովել, որ նրանք հավաքում են բարձր լուծաչափով, շարունակական տվյալներ, որոնք թույլ են տալիս ստեղծել ճշգրիտ և ուժեղ մոդելներ մարդու առողջության կիրառման համար:
Ինչպես ՄԼ-ն կարող է փոխակերպել շաքարախտի կառավարումը
ՓԼ այս լավագույն փորձը հատկապես կփոխակերպվի շաքարախտի կառավարման ոլորտում: Շաքարախտի համաճարակը արագորեն աճում է ամբողջ աշխարհում. 537 միլիոն մարդ Ամբողջ աշխարհում ապրում են 1-ին և 2-րդ տիպի շաքարախտով, և ակնկալվում է, որ այդ թիվը կաճի մինչև 643 միլիոն մինչև 2030 թվականը. Շատ ազդվածների դեպքում անհրաժեշտ է, որ հիվանդները ունենան այնպիսի լուծում, որը ցույց կտա նրանց, թե ինչ է կատարվում իրենց մարմնի ներսում և թույլ կտա արդյունավետորեն կառավարել իրենց պայմանները:
Վերջին տարիներին, ի պատասխան համաճարակի, հետազոտողները և մշակողները սկսել են ուսումնասիրել արյան գլյուկոզի չափման ոչ ինվազիվ մեթոդներ, ինչպիսիք են օպտիկական զգայական տեխնիկան: Այս մեթոդները, սակայն, ունեն հայտնի սահմանափակումներ՝ պայմանավորված մարդկային տարբեր գործոններով, ինչպիսիք են մելանինի մակարդակը, BMI մակարդակը կամ մաշկի հաստությունը:
Ռադիոհաճախականության (ՌՀ) ընկալման տեխնոլոգիան հաղթահարում է օպտիկական զգայության սահմանափակումները և ներուժ ունի փոխելու շաքարային դիաբետով և նախադիաբետով տառապող մարդկանց իրենց առողջությունը: Այս տեխնոլոգիան առաջարկում է ավելի հուսալի լուծում, երբ խոսքը վերաբերում է արյան գլյուկոզայի ոչ ինվազիվ չափմանը՝ մեծ քանակությամբ տվյալներ ստեղծելու և ամբողջ հյուսվածքի կույտի միջոցով անվտանգ չափելու ունակության շնորհիվ:
RF սենսորային տեխնոլոգիան թույլ է տալիս տվյալների հավաքագրում մի քանի հարյուր հազար հաճախականությամբ, ինչը հանգեցնում է տվյալների միլիարդավոր դիտարկումների մշակման և պահանջում հզոր ալգորիթմներ՝ կառավարելու և մեկնաբանելու նման մեծ և նոր տվյալների հավաքածուները: ML-ն էական նշանակություն ունի այս տեսակի սենսորային տեխնոլոգիայից ստացված նոր տվյալների մշակման և մեկնաբանման համար՝ հնարավորություն տալով ավելի արագ և ճշգրիտ ալգորիթմի մշակմանը, ինչը կարևոր է արդյունավետ ոչ ինվազիվ գլյուկոզայի մոնիտոր ստեղծելու համար, որը բարելավում է առողջության արդյունքները բոլոր նախատեսված օգտագործման դեպքերում:
Դիաբետի տարածության մեջ մենք նաև տեսնում ենք անցում ընդհատվող տվյալներից շարունակական: Օրինակ՝ մատների ծակումը հնարավորություն է տալիս օրվա ընթացքում որոշակի կետերում արյան գլյուկոզի մակարդակի մասին պատկերացում կազմել, սակայն գլյուկոզայի շարունակական մոնիտորը (CGM) տալիս է պատկերացումներ ավելի հաճախակի, բայց ոչ շարունակական աճերով: Այս լուծումները, այնուամենայնիվ, դեռ պահանջում են մաշկը ծակել, ինչը հաճախ հանգեցնում է ցավի և մաշկի զգայունության: Արյան գլյուկոզայի մոնիտորինգի ոչ ինվազիվ լուծումը մեզ հնարավորություն է տալիս հեշտությամբ և առանց չափման հետաձգման բարձրորակ շարունակական տվյալներ ավելի լայն բնակչությանից: Ընդհանուր առմամբ, այս լուծումը կապահովի օգտվողի անկասկած ավելի լավ փորձ և ժամանակի ընթացքում ավելի ցածր ծախսեր:
Բացի այդ, շարունակական տվյալների մեծ ծավալը նպաստում է ավելի արդար և ճշգրիտ ալգորիթմների մշակմանը: Քանի որ ավելի շատ ժամանակային շարքի տվյալներ են հավաքվում, բարձր լուծաչափի տվյալների հետ համատեղ, մշակողները կարող են շարունակել ավելի լավ ալգորիթմներ ստեղծել՝ ժամանակի ընթացքում արյան գլյուկոզի հայտնաբերման ճշգրտությունը բարձրացնելու համար: Այս տվյալները կարող են խթանել ալգորիթմի շարունակական բարելավումը, քանի որ այն ներառում է տարբեր գործոններ, որոնք արտացոլում են, թե ինչպես են մարդիկ փոխվում ամենօրյա (և մեկ օրվա ընթացքում)՝ տալով շատ ճշգրիտ լուծում: Ոչ ինվազիվ լուծումները, որոնք վերահսկում են տարբեր կենսական տարրերը, կարող են փոխակերպել բժշկական մոնիտորինգի արդյունաբերությունը և ավելի խորը պատկերացում կազմել այն մասին, թե ինչպես է աշխատում մարդու մարմինը տարբեր հիվանդների պոպուլյացիաների շարունակական տվյալների միջոցով:
Բժշկական սարքեր, որոնք ստեղծում են փոխկապակցված համակարգ
Քանի որ տեխնոլոգիաների առաջընթացը և բժշկական սարքերի համակարգերը հասնում են ճշգրտության էլ ավելի բարձր մակարդակների, հիվանդներն ու սպառողները ավելի ու ավելի շատ հնարավորություններ են տեսնում վերահսկելու իրենց առօրյա առողջությունը տարբեր ապրանքների առաջադեմ և բազմամոդալ տվյալների միջոցով: Սակայն բժշկական սարքերի և կրելի սարքերի տվյալների առավելագույն ազդեցությունը տեսնելու համար պետք է փոխկապակցված համակարգ լինի՝ բազմաթիվ սարքերի միջև տվյալների հարթ փոխանակում ստեղծելու համար՝ անհատի առողջության ամբողջական պատկերացում ապահովելու համար:
կարեւորելով բժշկական սարքերի փոխգործունակություն կբացի այս սարքերի լիարժեք հնարավորությունները՝ օգնելու կառավարել քրոնիկական պայմանները, ինչպիսիք են շաքարախտը: Անխափան հոսքը և տեղեկատվության փոխանակումը այնպիսի սարքերի միջև, ինչպիսիք են ինսուլինի պոմպերը և CGM-ները, թույլ կտան անհատներին ավելի լավ հասկանալ շաքարախտի կառավարման իրենց համակարգում:
Բարձր հավատարմության տվյալները կարող են փոխակերպել առողջապահական ոլորտը, երբ հավաքվում և օգտագործվում են ճիշտ: AI-ի և ML-ի օգնությամբ բժշկական սարքերը կարող են չափելի զարգացումներ կատարել հիվանդների հեռավոր մոնիտորինգի շրջանակներում՝ անհատներին վերաբերվելով որպես անհատների և հասկանալով մարդու առողջությունը ավելի խորը մակարդակով: ML-ը տվյալներից պատկերացումները բացելու բանալին է՝ կանխատեսող և կանխարգելիչ առողջության կառավարման արձանագրություններին տեղեկացնելու և հիվանդներին սեփական առողջության վերաբերյալ տեղեկատվության հասանելիության հնարավորություն տալու համար՝ փոխակերպելով տվյալների օգտագործման ձևը:
