In che modo l'intelligenza artificiale e il machine learning stanno ampliando la raccolta dati per trasformare il monitoraggio medico

L’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico (ML) sono presenti in quasi tutti i settori, guidando quella che alcuni considerano una nuova era di innovazione, in particolare nel settore sanitario, dove si stima che il ruolo dell’IA crescerà a un ritmo esponenziale. Tasso del 50% annuo entro il 2025. Il machine learning svolge sempre più un ruolo vitale nell'assistenza a diagnosi, imaging e salute predittivaE altro ancora.

Con i nuovi dispositivi medici e dispositivi indossabili sul mercato, il machine learning ha la capacità di trasformare il monitoraggio medico raccogliendo, analizzando e fornendo informazioni facilmente accessibili affinché le persone possano gestire meglio la propria salute, migliorando la probabilità di diagnosi precoce o prevenzione di malattie croniche. Ci sono diversi fattori che i ricercatori dovrebbero tenere a mente quando sviluppano queste nuove tecnologie per garantire che raccolgano dati della massima qualità e costruiscano algoritmi ML scalabili, accurati ed equi adatti ai casi d’uso del mondo reale.

Utilizzo del machine learning per ampliare la ricerca clinica e l'analisi dei dati

Negli ultimi 25 anni, il sviluppo di dispositivi medici ha subito un’accelerazione, soprattutto durante la pandemia di COVID-19. Stiamo iniziando a vedere sempre più dispositivi di consumo come fitness tracker e dispositivi indossabili diventare mercificati e lo sviluppo si sposta verso i dispositivi medico-diagnostici. Man mano che questi dispositivi vengono immessi sul mercato, le loro capacità continuano ad evolversi. Più dispositivi medici significano dati più continui e set di dati più ampi e diversificati che devono essere analizzati. Questa elaborazione può essere noiosa e inefficiente se eseguita manualmente. Il ML consente di analizzare estesi set di dati più velocemente e con maggiore precisione, identificando modelli che possono portare a insight trasformativi.

Con tutti questi dati ora a portata di mano, dobbiamo assicurarci innanzitutto di elaborare i dati destra dati. I dati modellano e informano la tecnologia che utilizziamo, ma non tutti i dati offrono lo stesso vantaggio. Abbiamo bisogno di dati di alta qualità, continui e imparziali, con i giusti metodi di raccolta dati supportati da riferimenti medici standard di riferimento come base comparativa. Ciò garantisce che stiamo costruendo algoritmi ML sicuri, equi e accurati.

Garantire uno sviluppo equo del sistema nel settore dei dispositivi medici

Quando sviluppano algoritmi, ricercatori e sviluppatori devono considerare le popolazioni a cui sono destinati in modo più ampio. Non è raro che la maggior parte delle aziende conduca studi e sperimentazioni cliniche in un’istanza singolare, ideale, non reale. Tuttavia, è fondamentale che gli sviluppatori considerino tutti i casi d’uso reali del dispositivo e tutte le possibili interazioni che la popolazione prevista potrebbe avere con la tecnologia su base quotidiana. Ci chiediamo: chi è la popolazione prevista per il dispositivo e stiamo prendendo in considerazione l'intera popolazione? Tutti i membri del pubblico target hanno equo accesso alla tecnologia? Come interagiranno con la tecnologia? Interagiranno con la tecnologia 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX o in modo intermittente?

Quando sviluppiamo dispositivi medici che si integreranno nella vita quotidiana di qualcuno o che potenzialmente interverranno con i comportamenti quotidiani, dobbiamo anche tenere conto dell’intera persona – mente, corpo e ambiente – e di come questi componenti potrebbero cambiare nel tempo. Ogni essere umano presenta un'opportunità unica, con variazioni in momenti diversi durante la giornata. Comprendere il tempo come componente nella raccolta dei dati ci consente di amplificare le intuizioni che generiamo.

Tenendo conto di questi elementi e comprendendo tutti i componenti di fisiologia, psicologia, background, dati demografici e ambientali, ricercatori e sviluppatori possono garantire di raccogliere dati continui ad alta risoluzione che consentano loro di costruire modelli accurati e robusti per applicazioni sulla salute umana.

Come il machine learning può trasformare la gestione del diabete

Queste migliori pratiche di ML saranno particolarmente trasformative nello spazio di gestione del diabete. L’epidemia del diabete sta rapidamente crescendo in tutto il mondo: 537 milioni di persone in tutto il mondo convivono con il diabete di tipo 1 e di tipo 2 e si prevede che tale numero aumenterà 643 milioni entro il 2030. Con così tante persone colpite, è fondamentale che i pazienti abbiano accesso a una soluzione che mostri loro cosa sta accadendo all’interno del loro corpo e consenta loro di gestire efficacemente le loro condizioni.

Negli ultimi anni, in risposta all’epidemia, ricercatori e sviluppatori hanno iniziato a esplorare metodi non invasivi per misurare la glicemia, come le tecniche di rilevamento ottico. Questi metodi, tuttavia, presentano limitazioni note dovute a diversi fattori umani come i livelli di melanina, i livelli di BMI o lo spessore della pelle.

La tecnologia di rilevamento a radiofrequenza (RF) supera i limiti del rilevamento ottico e ha il potenziale per trasformare il modo in cui le persone con diabete e prediabete gestiscono la propria salute. Questa tecnologia offre una soluzione più affidabile quando si tratta di misurare la glicemia in modo non invasivo grazie alla sua capacità di generare grandi quantità di dati e misurare in modo sicuro l’intero stack di tessuti.

La tecnologia dei sensori RF consente la raccolta di dati su diverse centinaia di migliaia di frequenze, risultando in miliardi di osservazioni di dati da elaborare e richiedendo potenti algoritmi per gestire e interpretare set di dati così grandi e nuovi. Il machine learning è essenziale per elaborare e interpretare l’enorme quantità di nuovi dati generati da questo tipo di tecnologia di sensori, consentendo uno sviluppo di algoritmi più rapido e accurato, fondamentale per costruire un efficace monitor del glucosio non invasivo che migliori i risultati sanitari in tutti i casi d’uso previsti.

Anche nel campo del diabete stiamo assistendo al passaggio dai dati intermittenti a quelli continui. La puntura del dito, ad esempio, fornisce informazioni sui livelli di glucosio nel sangue in punti selezionati durante la giornata, ma un monitoraggio continuo del glucosio (CGM) fornisce informazioni con incrementi più frequenti, ma non continui. Queste soluzioni, tuttavia, richiedono comunque la puntura della pelle, che spesso provoca dolore e sensibilità cutanea. Una soluzione non invasiva per il monitoraggio della glicemia ci consente di acquisire dati continui di alta qualità da una popolazione più ampia con facilità e senza ritardi nella misurazione. Nel complesso, questa soluzione fornirebbe un’esperienza utente senza dubbio migliore e costi inferiori nel tempo.

Inoltre, l’elevato volume di dati continui contribuisce allo sviluppo di algoritmi più equi e accurati. Man mano che vengono raccolti più dati di serie temporali, in combinazione con dati ad alta risoluzione, gli sviluppatori possono continuare a creare algoritmi migliori per aumentare la precisione nel rilevamento della glicemia nel tempo. Questi dati possono alimentare il miglioramento continuo dell’algoritmo poiché includono vari fattori che riflettono il modo in cui le persone cambiano giorno per giorno (e nel corso di un singolo giorno), producendo una soluzione altamente accurata. Le soluzioni non invasive che monitorano diversi parametri vitali possono trasformare il settore del monitoraggio medico e fornire uno sguardo più approfondito sul funzionamento del corpo umano attraverso dati continui provenienti da diverse popolazioni di pazienti.

Dispositivi medici che creano un sistema interconnesso

Man mano che la tecnologia avanza e i sistemi di dispositivi medici raggiungono livelli di precisione ancora più elevati, pazienti e consumatori vedono sempre più opportunità di assumere il controllo della propria salute quotidiana attraverso dati avanzati e multimodali provenienti da una varietà di prodotti. Ma per ottenere il massimo impatto dai dati relativi ai dispositivi medici e ai dispositivi indossabili, è necessario che esista un sistema interconnesso per creare uno scambio regolare di dati tra più dispositivi al fine di fornire una visione olistica della salute di un individuo.

Dare priorità interoperabilità dei dispositivi medici sbloccherà la piena capacità di questi dispositivi per aiutare a gestire condizioni croniche, come il diabete. Un flusso e uno scambio di informazioni senza soluzione di continuità tra dispositivi come pompe per insulina e CGM consentiranno alle persone di avere un miglior comprensione del loro sistema di gestione del diabete.

I dati ad alta fedeltà hanno il potenziale per trasformare il settore sanitario se raccolti e utilizzati correttamente. Con l’aiuto dell’intelligenza artificiale e del machine learning, i dispositivi medici possono apportare sviluppi misurabili nel monitoraggio remoto dei pazienti, trattando gli individui come individui e comprendendo la salute di una persona a un livello più profondo. Il ML è la chiave per sbloccare informazioni approfondite dai dati per informare protocolli di gestione sanitaria predittiva e preventiva e consentire ai pazienti di accedere alle informazioni sulla propria salute, trasformando il modo in cui vengono utilizzati i dati.