AIとMLが医療モニタリングを変えるデータ収集のスケール化方法

人工知能（AI）と機械学習（ML）は、ほぼすべての業界で見られ、新しいイノベーションの時代を牽引している。特にヘルスケア業界では、AIの役割が2025年までに年間50%の成長率で成長することが予測されている。MLは、診断、画像診断、予測ヘルスケアなどで重要な役割を果たしている。

新しい医療機器やウェアラブルデバイスが市場に出てきているが、MLは医療モニタリングを変える可能性を持っている。MLは、データを収集、分析、提供することで、人々が自分の健康をよりよく管理できるようにする。ただし、研究者は、最高品質のデータを収集し、スケーラブルで正確で公平なMLアルゴリズムを開発するために、いくつかの要素を考慮する必要がある。

MLを使用して臨床研究とデータ分析をスケール化する

過去25年間で、医療機器の開発は加速し、特にCOVID-19のパンデミック期間中に顕著だった。コンシューマー向けデバイス such as フィットネストラッカーとウェアラブルデバイスが市場に出てきており、開発は医療診断デバイスに向かっている。これらのデバイスが市場に出てくると、機能が進化している。多くの医療機器は、より多くの連続データとより大きな、より多様なデータセットを分析する必要がある。これらの処理は、手動で行うと面倒で非効率的である。MLは、広範なデータセットをより迅速に、より正確に分析することを可能にし、変革的な洞察につながるパターンを特定する。

医療機器スペースでの公平なシステム開発を確保する

アルゴリズムを開発する際、研究者と開発者は、より広い意味での対象人口を考慮する必要がある。多くの企業が、単一の、理想的な、現実世界とは異なるインスタンスで研究と臨床試験を実施することは珍しくない。しかし、開発者は、デバイスのすべての現実世界での使用ケースと、対象人口がデバイスと日常的にどのように相互作用するかを考慮することが重要である。私たちは、デバイスの対象人口は誰か、そして全人口を考慮しているかどうかを尋ねる。対象オーディエンスのすべての人がテクノロジーに公平にアクセスできるか。彼らはテクノロジーとどのように相互作用するか。彼らはテクノロジーと24時間体制で、または間欠的に相互作用するか。

医療機器を開発する際、デバイスが誰かの日常生活に統合される、または日常的な行動に介入する可能性があるため、全人格 – 心、体、環境 – と、これらの要素が時間の経過とともにどのように変化するかを考慮する必要がある。毎人の人間は、異なる時点での異なる機会を提供する。時間をデータ収集の要素として理解することで、生成される洞察を増幅できる。

これらの要素を考慮し、生理学、心理学、背景、人口統計、環境データのすべての要素を理解することで、研究者と開発者は、高解像度の連続データを収集し、人間のヘルスケアアプリケーションに適した正確で強力なモデルを構築できる。

MLが糖尿病管理を変える方法

これらのMLベストプラクティスは、糖尿病管理の分野で特に変革的なものとなる。糖尿病の世界的な発生率は急速に増加しており、2021年には5億3700万人が1型または2型糖尿病を患っている。さらに、2030年までに6億4300万人に増加することが予測されている。そう多くの人々が影響を受けているため、患者が自分の体内で起こっていることを理解し、状態を効果的に管理できるソリューションにアクセスすることが不可欠である。

最近、研究者と開発者は、光学的センシング技術などの非侵襲的な血糖測定方法を探求し始めた。しかし、これらの方法には、メラニンレベル、BMI、または皮膚の厚さなどのさまざまな人間の要因による制限がある。

無線周波数（RF）センシング技術は、光学的センシングの限界を克服し、糖尿病と予糖尿病の管理方法を変える可能性がある。この技術は、フルティッシュスタックを安全に測定できるため、非侵襲的な血糖測定においてより信頼性の高いソリューションを提供する。

RFセンサーテクノロジーは、数十万の周波数をまたぐデータを収集し、数十億のデータ観測を処理する必要があるため、強力なアルゴリズムを必要とする。MLは、このようなセンサーテクノロジーから生成される大量の新しいデータを処理および解釈するために不可欠である。より迅速で正確なアルゴリズム開発を可能にし、すべての使用ケースで健康成果を改善する非侵襲的なグルコースモニターを構築することができる。

糖尿病の分野では、間欠的なデータから連続的なデータへの移行も見られる。指の刺し傷は、1日を通して血糖レベルに関する洞察を提供するが、連続グルコースモニター（CGM）は、より頻繁で非連続的なインクリメントで洞察を提供する。これらのソリューションは、皮膚に穿刺する必要があるため、痛みと皮膚の敏感性を引き起こすことがある。非侵襲的な血糖モニタリングソリューションにより、より広い人口から簡単に、高品質の連続データを収集できる。全体的なユーザーエクスペリエンスは、より優れており、長期的なコストも低くなる。

さらに、連続データの大量収集は、より公平で正確なアルゴリズムの開発に貢献する。時系列データと高解像度データを組み合わせると、開発者は、血糖レベルを時間の経過とともにより正確に検出するためのより優れたアルゴリズムを構築し続けることができる。このデータは、人々が日ごとに、そして1日の中でどのように変化するかを反映するさまざまな要素を含むため、非常に正確なソリューションを提供する。さまざまなバイタルサインをモニタリングする非侵襲的なソリューションは、医療モニタリング業界を変え、多様な患者集団からの連続データを提供することで、人間の身体がどのように機能するかについてより深い洞察を提供する。

医療機器が相互接続システムを作成する

テクノロジーが進化し、医療機器システムがより高い精度を達成するにつれて、患者と消費者は、さまざまな製品からの高度で多様なデータを使用して、日常の健康を管理するための多くの機会を得るようになっている。しかし、医療機器とウェアラブルデバイスのデータから最大の影響を得るには、個人の健康に関する包括的なビューを提供するために、医療機器間でデータのスムーズな交換を可能にする相互接続システムが必要である。

医療機器の相互運用性を優先することで、インスリンポンプやCGMなどのデバイス間で情報のシームレスなフローと交換を可能にし、糖尿病管理システムに関するより深い理解を得ることができる。

高忠実度データは、正しく収集および使用された場合、ヘルスケア業界を変える可能性がある。AIとMLの助けを借りて、医療機器はリモートパティエントモニタリングで測定可能な進歩を遂げることができる。MLは、データから洞察を引き出して予測的および予防的ヘルスケア管理プロトコルを情報にし、患者が自分の健康に関する情報にアクセスできるようにするための鍵である。データの使用方法を変えることである。