Bagaimana AI dan ML Meningkatkan Pengumpulan Data untuk Mengubah Pemantauan Medis

Kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) dapat ditemukan di hampir setiap industri, sehingga mendorong apa yang oleh sebagian orang dianggap sebagai era baru inovasi – khususnya di bidang perawatan kesehatan, yang diperkirakan peran AI akan tumbuh pada tingkat yang sama. Tarif 50% setiap tahun pada tahun 2025. ML semakin memainkan peran penting dalam membantu diagnosis, pencitraan, kesehatan prediktif, Dan banyak lagi.

Dengan adanya perangkat medis dan perangkat wearable baru di pasaran, ML memiliki kemampuan untuk mengubah pemantauan medis dengan mengumpulkan, menganalisis, dan memberikan informasi yang mudah diakses agar masyarakat dapat mengelola kesehatan mereka dengan lebih baik – sehingga meningkatkan kemungkinan deteksi dini atau pencegahan penyakit kronis. Ada beberapa faktor yang harus diingat oleh para peneliti saat mengembangkan teknologi baru ini untuk memastikan mereka mengumpulkan data dengan kualitas terbaik dan membangun algoritme ML yang skalabel, akurat, dan adil yang sesuai untuk kasus penggunaan di dunia nyata.

Menggunakan ML untuk menskalakan penelitian klinis dan analisis data

Selama 25 tahun terakhir, pengembangan alat kesehatan telah meningkat, terutama selama pandemi COVID-19. Kami mulai melihat lebih banyak perangkat konsumen seperti pelacak kebugaran dan perangkat yang dapat dikenakan menjadi komoditas, dan pengembangan beralih ke perangkat diagnostik medis. Saat perangkat ini dipasarkan, kemampuannya terus berkembang. Lebih banyak perangkat medis berarti lebih banyak data yang berkesinambungan dan kumpulan data yang lebih besar dan beragam yang perlu dianalisis. Pemrosesan ini bisa membosankan dan tidak efisien bila dilakukan secara manual. ML memungkinkan kumpulan data yang luas dianalisis lebih cepat dan lebih akurat, mengidentifikasi pola yang dapat menghasilkan wawasan transformatif.

Dengan semua data yang kini ada di ujung jari kita, pertama-tama kita harus memastikan bahwa kita sedang memprosesnya benar data. Data membentuk dan menginformasikan teknologi yang kita gunakan, namun tidak semua data memberikan manfaat yang sama. Kita membutuhkan data yang berkualitas, berkesinambungan, tidak memihak, dengan metode pengumpulan data yang tepat dan didukung dengan referensi medis berstandar emas sebagai dasar perbandingan. Hal ini memastikan kami membangun algoritme ML yang aman, adil, dan akurat.

Memastikan pengembangan sistem yang adil di bidang perangkat medis

Saat mengembangkan algoritme, peneliti dan pengembang harus mempertimbangkan populasi yang dituju secara lebih luas. Bukan hal yang aneh bagi sebagian besar perusahaan untuk melakukan studi dan uji klinis dalam satu contoh yang ideal dan bukan di dunia nyata. Namun, sangat penting bagi pengembang untuk mempertimbangkan semua kasus penggunaan perangkat di dunia nyata, dan semua kemungkinan interaksi yang dapat dilakukan oleh populasi yang mereka tuju dengan teknologi sehari-hari. Kami bertanya: siapakah populasi yang dimaksudkan untuk perangkat ini, dan apakah kita memperhitungkan seluruh populasi? Apakah semua kelompok sasaran mempunyai akses yang adil terhadap teknologi? Bagaimana mereka berinteraksi dengan teknologi? Apakah mereka akan berinteraksi dengan teknologi 24/7 atau sebentar-sebentar?

Saat mengembangkan perangkat medis yang akan diintegrasikan ke dalam kehidupan sehari-hari seseorang, atau berpotensi mengganggu perilaku sehari-hari, kita juga perlu mempertimbangkan keseluruhan orang – pikiran, tubuh, dan lingkungan – dan bagaimana komponen-komponen ini dapat berubah seiring waktu. Setiap manusia menghadirkan peluang unik, dengan variasi pada titik berbeda sepanjang hari. Memahami waktu sebagai komponen dalam pengumpulan data memungkinkan kami memperkuat wawasan yang kami hasilkan.

Dengan mempertimbangkan elemen-elemen ini dan memahami semua komponen fisiologi, psikologi, latar belakang, demografi, dan data lingkungan, peneliti dan pengembang dapat memastikan bahwa mereka mengumpulkan data beresolusi tinggi dan berkelanjutan yang memungkinkan mereka membangun model yang akurat dan kuat untuk aplikasi kesehatan manusia.

Bagaimana ML dapat mengubah manajemen diabetes

Praktik terbaik ML ini akan sangat transformatif dalam bidang manajemen diabetes. Epidemi diabetes berkembang pesat di seluruh dunia: 537 juta orang di seluruh dunia hidup dengan diabetes Tipe 1 dan Tipe 2 dan jumlah tersebut diperkirakan akan terus bertambah 643 juta pada tahun 2030. Dengan banyaknya pasien yang terkena dampak, sangat penting bagi pasien untuk memiliki akses terhadap solusi yang menunjukkan apa yang terjadi di dalam tubuh mereka dan memungkinkan mereka mengelola kondisi mereka secara efektif.

Dalam beberapa tahun terakhir, sebagai respons terhadap epidemi ini, para peneliti dan pengembang telah mulai mengeksplorasi metode non-invasif untuk mengukur glukosa darah, seperti teknik penginderaan optik. Namun, metode-metode ini memiliki keterbatasan karena berbagai faktor manusia seperti kadar melanin, kadar BMI, atau ketebalan kulit.

Teknologi penginderaan frekuensi radio (RF) mengatasi keterbatasan penginderaan optik dan berpotensi mengubah cara penderita diabetes dan pradiabetes dalam mengelola kesehatannya. Teknologi ini menawarkan solusi yang lebih andal dalam pengukuran glukosa darah non-invasif karena kemampuannya menghasilkan data dalam jumlah besar dan mengukur secara aman melalui seluruh tumpukan jaringan.

Teknologi sensor RF memungkinkan pengumpulan data pada beberapa ratus ribu frekuensi, sehingga menghasilkan miliaran pengamatan data untuk diproses dan memerlukan algoritma yang kuat untuk mengelola dan menafsirkan kumpulan data yang besar dan baru. ML sangat penting dalam memproses dan menafsirkan sejumlah besar data baru yang dihasilkan dari jenis teknologi sensor ini, sehingga memungkinkan pengembangan algoritma yang lebih cepat dan akurat – penting untuk membangun monitor glukosa non-invasif yang efektif yang meningkatkan hasil kesehatan di semua kasus penggunaan yang dimaksudkan.

Dalam bidang diabetes, kami juga melihat pergeseran dari data yang bersifat intermiten menjadi data yang berkelanjutan. Menusuk jari, misalnya, memberikan wawasan tentang kadar glukosa darah pada titik-titik tertentu sepanjang hari, namun monitor glukosa berkelanjutan (CGM) memberikan wawasan dalam peningkatan yang lebih sering, namun tidak terus-menerus. Namun solusi ini tetap memerlukan penusukan pada kulit, yang sering kali mengakibatkan rasa sakit dan sensitivitas kulit. Solusi pemantauan glukosa darah non-invasif memungkinkan kami menangkap data berkelanjutan berkualitas tinggi dari populasi yang lebih luas dengan mudah dan tanpa jeda waktu dalam pengukuran. Secara keseluruhan, solusi ini akan memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik dan biaya yang lebih rendah dari waktu ke waktu.

Selain itu, tingginya volume data berkelanjutan berkontribusi pada pengembangan algoritma yang lebih adil dan akurat. Semakin banyak data runtun waktu yang dikumpulkan, dikombinasikan dengan data resolusi tinggi, pengembang dapat terus membangun algoritme yang lebih baik untuk meningkatkan akurasi dalam mendeteksi glukosa darah dari waktu ke waktu. Data ini dapat mendorong peningkatan algoritma yang berkelanjutan karena mencakup berbagai faktor yang mencerminkan perubahan orang sehari-hari (dan sepanjang hari), sehingga menghasilkan solusi yang sangat akurat. Solusi non-invasif yang memantau berbagai tanda vital dapat mengubah industri pemantauan medis dan memberikan gambaran lebih mendalam tentang cara kerja tubuh manusia melalui data berkelanjutan dari beragam populasi pasien.

Alat kesehatan menciptakan suatu sistem yang saling berhubungan

Seiring kemajuan teknologi dan sistem perangkat medis mencapai tingkat akurasi yang lebih tinggi, pasien dan konsumen melihat semakin banyak peluang untuk mengendalikan kesehatan mereka sehari-hari melalui data canggih dan multi-modal dari berbagai produk. Namun untuk melihat dampak terbesar dari data perangkat medis dan perangkat yang dapat dikenakan, diperlukan sistem yang saling terhubung untuk menciptakan pertukaran data yang lancar di beberapa perangkat guna memberikan gambaran menyeluruh tentang kesehatan seseorang.

memprioritaskan interoperabilitas perangkat medis akan membuka kemampuan penuh perangkat ini untuk membantu mengelola kondisi kronis, seperti diabetes. Aliran dan pertukaran informasi yang lancar antar perangkat seperti pompa insulin dan CGM akan memungkinkan individu untuk memiliki pemahaman yang lebih baik sistem manajemen diabetes mereka.

Data dengan ketelitian tinggi berpotensi mengubah industri layanan kesehatan jika dikumpulkan dan digunakan dengan benar. Dengan bantuan AI dan ML, perangkat medis dapat membuat perkembangan terukur dalam pemantauan pasien jarak jauh dengan memperlakukan individu sebagai individu, dan memahami kesehatan seseorang secara lebih mendalam. ML adalah kunci untuk membuka wawasan dari data guna menginformasikan protokol manajemen kesehatan prediktif dan preventif serta memberdayakan pasien dengan akses terhadap informasi tentang kesehatan mereka sendiri, sehingga mengubah cara data digunakan.