AI와 ML이 의료 모니터링을 혁신하기 위해 데이터 수집을 확장하는 방법

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 거의 모든 산업에서 찾아볼 수 있으며, 일부에서는 새로운 혁신 시대를 주도하고 있습니다. 특히 의료 분야에서는 AI의 역할이 점점 더 커질 것으로 예상됩니다. 50년까지 매년 2025% 비율. ML은 진단, 영상 촬영, 예측 건강수록.

시장에 출시된 새로운 의료 기기 및 웨어러블을 통해 ML은 사람들이 자신의 건강을 더 잘 관리할 수 있도록 쉽게 액세스할 수 있는 정보를 수집, 분석, 제공함으로써 의료 모니터링을 혁신하여 만성 질환의 조기 발견 또는 예방 가능성을 높이는 기능을 갖추고 있습니다. 연구자들이 최고 품질의 데이터를 수집하고 실제 사용 사례에 적합한 확장 가능하고 정확하며 공평한 ML 알고리즘을 구축하기 위해 이러한 새로운 기술을 개발할 때 명심해야 할 몇 가지 요소가 있습니다.

ML을 사용하여 임상 연구 및 데이터 분석 확장

지난 25년 동안, 의료기기 개발 특히 코로나19 팬데믹 기간 동안 더욱 가속화됐다. 피트니스 트래커, 웨어러블 기기 등 더 많은 소비자 기기가 상품화되고 의료 진단 기기로 개발이 전환되는 모습이 보이기 시작했습니다. 이러한 장치가 시장에 출시되면서 그 기능은 계속해서 발전하고 있습니다. 의료 기기가 많다는 것은 분석해야 할 데이터 세트가 더 많고 더 크고 다양하다는 것을 의미합니다. 이 처리를 수동으로 수행하면 지루하고 비효율적일 수 있습니다. ML을 사용하면 광범위한 데이터 세트를 더 빠르고 정확하게 분석하여 혁신적인 통찰력으로 이어질 수 있는 패턴을 식별할 수 있습니다.

이제 이 모든 데이터를 손쉽게 확인할 수 있으므로 무엇보다도 우리가 처리하고 있는 데이터가 무엇인지 확인해야 합니다. 연락해주세요 데이터. 데이터는 우리가 사용하는 기술을 형성하고 정보를 제공하지만 모든 데이터가 동일한 이점을 제공하는 것은 아닙니다. 우리는 최고의 표준 의학 참고자료를 비교 기준으로 지원하는 올바른 데이터 수집 방법과 함께 고품질의 지속적이고 편견 없는 데이터가 필요합니다. 이를 통해 안전하고 공평하며 정확한 ML 알고리즘을 구축할 수 있습니다.

의료기기 분야의 공평한 시스템 개발 보장

알고리즘을 개발할 때 연구자와 개발자는 의도한 모집단을 보다 광범위하게 고려해야 합니다. 대부분의 회사가 이상적이고 현실이 아닌 단일 사례에서 연구와 임상 시험을 수행하는 것은 드문 일이 아닙니다. 그러나 개발자는 장치에 대한 모든 실제 사용 사례와 의도한 인구가 일상적으로 기술과 가질 수 있는 가능한 모든 상호 작용을 고려하는 것이 중요합니다. 우리는 다음과 같이 질문합니다. 장치를 사용할 대상 인구는 누구이며, 전체 인구를 고려하고 있습니까? 대상 청중 모두가 기술에 공평하게 접근할 수 있습니까? 그들은 기술과 어떻게 상호작용할 것인가? 연중무휴로 또는 간헐적으로 기술과 상호 작용합니까?

누군가의 일상 생활에 통합되거나 일상적인 행동에 잠재적으로 개입할 의료 기기를 개발할 때 우리는 또한 정신, 신체, 환경 등 사람 전체를 고려하고 이러한 구성 요소가 시간이 지남에 따라 어떻게 변할 수 있는지 고려해야 합니다. 모든 인간은 하루 종일 다양한 시점에 변화가 있는 독특한 기회를 제공합니다. 데이터 수집의 구성 요소로서 시간을 이해하면 우리가 생성하는 통찰력을 증폭시킬 수 있습니다.

이러한 요소를 고려하고 생리학, 심리학, 배경, 인구 통계 및 환경 데이터의 모든 구성 요소를 이해함으로써 연구원과 개발자는 인간 건강 응용 분야를 위한 정확하고 강력한 모델을 구축할 수 있는 고해상도의 지속적인 데이터를 수집할 수 있습니다.

ML이 당뇨병 관리를 혁신하는 방법

이러한 ML 모범 사례는 당뇨병 관리 분야에서 특히 획기적인 변화를 가져올 것입니다. 당뇨병 전염병은 전 세계적으로 빠르게 증가하고 있습니다. 537억XNUMX천XNUMX백만명 전 세계적으로 제1형 및 제2형 당뇨병을 앓고 있으며 그 수는 다음과 같이 증가할 것으로 예상됩니다. 643년까지 2030억 XNUMX만 명. 많은 사람들이 영향을 받기 때문에 환자는 자신의 신체 내부에서 일어나는 일을 보여주고 자신의 상태를 효과적으로 관리할 수 있는 솔루션에 접근할 수 있어야 합니다.

최근 몇 년 동안 전염병에 대응하여 연구원과 개발자는 광학 감지 기술과 같은 비침습적 혈당 측정 방법을 탐색하기 시작했습니다. 그러나 이러한 방법에는 멜라닌 수준, BMI 수준 또는 피부 두께와 같은 다양한 인간 요인으로 인해 알려진 한계가 있습니다.

고주파(RF) 감지 기술은 광학 감지의 한계를 극복하고 당뇨병 및 당뇨병 전증 환자가 건강을 관리하는 방식을 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이 기술은 대량의 데이터를 생성하고 전체 조직 스택을 통해 안전하게 측정할 수 있기 때문에 비침습적으로 혈당을 측정할 때 보다 안정적인 솔루션을 제공합니다.

RF 센서 기술을 사용하면 수십만 개의 주파수에 걸쳐 데이터를 수집할 수 있으므로 처리해야 할 수십억 개의 데이터 관찰이 발생하고 이러한 대규모의 새로운 데이터 세트를 관리하고 해석하려면 강력한 알고리즘이 필요합니다. ML은 이러한 유형의 센서 기술에서 생성된 엄청난 양의 새로운 데이터를 처리하고 해석하는 데 필수적이며 더 빠르고 정확한 알고리즘 개발을 가능하게 합니다. 이는 모든 의도된 사용 사례에서 건강 결과를 향상시키는 효과적인 비침습적 혈당 모니터를 구축하는 데 중요합니다.

당뇨병 분야에서도 간헐적인 데이터가 연속적인 데이터로 전환되고 있습니다. 예를 들어, 손가락을 찌르는 것은 하루 중 특정 지점의 혈당 수준에 대한 통찰력을 제공하지만 연속 혈당 모니터(CGM)는 더 자주, 그러나 비연속적인 증분에 대한 통찰력을 제공합니다. 그러나 이러한 솔루션을 사용하려면 여전히 피부에 구멍을 뚫어야 하므로 통증과 피부 민감성을 초래하는 경우가 많습니다. 비침습적 혈당 모니터링 솔루션을 사용하면 측정 지연 시간 없이 더 광범위한 인구로부터 고품질의 연속 데이터를 쉽게 캡처할 수 있습니다. 전반적으로 이 솔루션은 의심할 여지 없이 더 나은 사용자 경험을 제공하고 시간이 지남에 따라 비용을 절감할 것입니다.

또한, 대량의 연속 데이터는 보다 공평하고 정확한 알고리즘 개발에 기여합니다. 더 많은 시계열 데이터가 수집됨에 따라 개발자는 고해상도 데이터와 함께 더 나은 알고리즘을 지속적으로 구축하여 시간이 지남에 따라 혈당을 감지하는 정확도를 높일 수 있습니다. 이 데이터에는 사람들이 매일(그리고 하루 동안) 변화하는 방식을 반영하는 다양한 요소가 포함되어 있어 지속적인 알고리즘 개선을 촉진하여 매우 정확한 솔루션을 제공할 수 있습니다. 다양한 생체 정보를 모니터링하는 비침습적 솔루션은 의료 모니터링 산업을 변화시키고 다양한 환자 집단의 지속적인 데이터를 통해 인체가 어떻게 작동하는지에 대한 심층적인 관찰을 제공할 수 있습니다.

상호 연결된 시스템을 만드는 의료기기

기술이 발전하고 의료 기기 시스템이 더 높은 수준의 정확도를 달성함에 따라 환자와 소비자는 다양한 제품의 고급 다중 모드 데이터를 통해 자신의 일상 건강을 관리할 수 있는 기회가 점점 더 많아지고 있습니다. 그러나 의료 기기 및 웨어러블 데이터에서 가장 큰 영향을 보려면 개인의 건강에 대한 전체적인 관점을 제공하기 위해 여러 장치에서 데이터를 원활하게 교환할 수 있는 상호 연결된 시스템이 필요합니다.

우선 순위 의료기기 상호운용성 당뇨병과 같은 만성 질환을 관리하는 데 도움이 되도록 이러한 장치의 모든 기능을 활용하게 됩니다. 인슐린 펌프 및 CGM과 같은 장치 간의 원활한 흐름과 정보 교환을 통해 개인은 더 나은 이해 당뇨병 관리 시스템의 일부입니다.

충실도가 높은 데이터는 올바르게 수집되고 사용될 경우 의료 산업을 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. AI와 ML의 도움으로 의료 기기는 개인을 개인으로 치료하고 개인의 건강을 더 깊은 수준에서 이해함으로써 원격 환자 모니터링 내에서 측정 가능한 발전을 이룰 수 있습니다. ML은 예측 및 예방 건강 관리 프로토콜을 알리고 환자가 자신의 건강에 대한 정보에 액세스할 수 있도록 지원하여 데이터 사용 방식을 변화시키기 위해 데이터에서 통찰력을 얻는 열쇠입니다.