Бодлын удирдагчид
AI болон ML нь эмнэлгийн хяналтыг өөрчлөхийн тулд мэдээлэл цуглуулах ажлыг хэрхэн өргөжүүлж байна вэ?
Хиймэл оюун ухаан (AI) болон машин сурах (ML) нь бараг бүх салбараас олддог бөгөөд энэ нь зарим хүмүүсийн үзэж буйгаар инновацийн шинэ эрин үеийг авчирдаг, ялангуяа хиймэл оюун ухааны үүрэг хурдацтай өсөх болно гэж үздэг эрүүл мэндийн салбарт. 50 он гэхэд жил бүр 2025%. ML нь оношлогоо, дүрслэл, урьдчилан таамаглах эрүүл мэнд, ба түүнээс дээш.
Зах зээл дээр шинэ эмнэлгийн төхөөрөмж болон зүүдэг төхөөрөмжтэй болсноор ML нь эрүүл мэндээ илүү сайн удирдахын тулд хүмүүст хялбар хүртээмжтэй мэдээллийг цуглуулах, дүн шинжилгээ хийх, хүргэх замаар эмнэлгийн хяналтыг өөрчлөх чадвартай бөгөөд архаг өвчнийг эрт илрүүлэх, урьдчилан сэргийлэх боломжийг сайжруулдаг. Эдгээр шинэ технологиудыг боловсруулахдаа хамгийн өндөр чанартай өгөгдөл цуглуулж, бодит хэрэглээнд тохирсон, масштабтай, үнэн зөв, шударга ML алгоритмуудыг бий болгохын тулд судлаачдын анхаарах хэд хэдэн хүчин зүйл байдаг.
Эмнэлзүйн судалгаа, өгөгдлийн шинжилгээг өргөжүүлэхийн тулд ML ашиглах
Сүүлийн 25 жилийн хугацаанд эмнэлгийн хэрэгслийн хөгжил ялангуяа COVID-19 тахлын үед хурдацтай болсон. Фитнесс хянагч, зүүдэг төхөөрөмж гэх мэт илүү олон хэрэглэгчийн төхөөрөмжүүд шинэчлэгдэж, хөгжил нь эмнэлгийн оношлогооны төхөөрөмж рүү шилжиж байгааг бид харж эхэлж байна. Эдгээр төхөөрөмжүүдийг зах зээлд гаргахын хэрээр тэдний чадавхи улам бүр нэмэгдсээр байна. Илүү олон эмнэлгийн төхөөрөмж гэдэг нь илүү тасралтгүй өгөгдөл, илүү том, илүү олон төрлийн өгөгдлийн багцад дүн шинжилгээ хийх шаардлагатай гэсэн үг юм. Энэ боловсруулалтыг гараар хийх үед уйтгартай, үр ашиггүй байж болно. ML нь өргөн хүрээний өгөгдлийн багцыг илүү хурдан, илүү нарийвчлалтай шинжлэх боломжийг олгодог бөгөөд ингэснээр хувиргах ойлголтод хүргэж болох хэв маягийг тодорхойлдог.
Энэ бүх өгөгдөл одоо бидний гарт байгаа тул бид юуны өмнө боловсруулж байгаа эсэхийг баталгаажуулах ёстой эрх өгөгдөл. Өгөгдөл нь бидний ашигладаг технологийг хэлбэржүүлж, мэдээлэл өгдөг боловч бүх өгөгдөл нь ижил ашиг тусыг өгдөггүй. Бидэнд өндөр чанартай, тасралтгүй, шударга бус мэдээлэл, алтны стандартын эмнэлгийн лавлагаагаар батлагдсан мэдээлэл цуглуулах зөв арга, харьцуулсан суурь мэдээлэл хэрэгтэй байна. Энэ нь бид аюулгүй, шударга, үнэн зөв ML алгоритмуудыг бий болгож байгааг баталгаажуулдаг.
Эмнэлгийн төхөөрөмжийн салбарт тэгш тогтолцооны хөгжлийг хангах
Алгоритм боловсруулахдаа судлаачид болон хөгжүүлэгчид өөрсдийн зорилтот популяцийг илүү өргөн хүрээнд авч үзэх ёстой. Ихэнх компаниуд судалгаа, эмнэлзүйн туршилтыг цорын ганц, хамгийн тохиромжтой, бодит бус жишээн дээр хийх нь ердийн зүйл биш юм. Гэсэн хэдий ч хөгжүүлэгчид төхөөрөмжийн бодит хэрэглээний бүх тохиолдлуудыг авч үзэх нь чухал бөгөөд тэдний төлөвлөж буй хүн амын өдөр тутмын технологитой байж болох бүх боломжит харилцан үйлчлэлийг авч үзэх нь чухал юм. Бид асууж байна: төхөөрөмжид зориулагдсан хүн ам нь хэн бэ, бид нийт хүн амд хүчинтэй байна уу? Зорилтот үзэгчдийн бүх хүмүүс технологид тэгш хүртээмжтэй байдаг уу? Тэд технологитой хэрхэн харьцах вэ? Тэд технологитой 24/7 эсвэл үе үе харьцах уу?
Бид хэн нэгний өдөр тутмын амьдралд нийцэх эсвэл өдөр тутмын зан үйлд нь хөндлөнгөөс оролцох боломжтой эмнэлгийн төхөөрөмжийг бүтээхдээ тухайн хүний оюун ухаан, бие махбод, хүрээлэн буй орчныг бүхэлд нь, мөн эдгээр бүрэлдэхүүн хэсэг нь цаг хугацааны явцад хэрхэн өөрчлөгдөж болохыг анхаарч үзэх хэрэгтэй. Хүн бүр өдрийн турш өөр өөр цэгүүдэд өөрчлөлттэй өвөрмөц боломжийг олгодог. Цагийг өгөгдөл цуглуулах бүрэлдэхүүн хэсэг гэж ойлгох нь бидэнд бий болгосон ойлголтыг нэмэгдүүлэх боломжийг олгодог.
Эдгээр элементүүдийг нэгтгэж, физиологи, сэтгэл зүй, суурь байдал, хүн ам зүй, хүрээлэн буй орчны мэдээллийн бүх бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг ойлгосноор судлаачид болон хөгжүүлэгчид хүний эрүүл мэндийн хэрэглээнд үнэн зөв, бат бөх загвар бүтээх боломжийг олгодог өндөр нарийвчлалтай, тасралтгүй өгөгдөл цуглуулж чадна.
ML нь чихрийн шижингийн менежментийг хэрхэн өөрчилж чадах вэ?
Эдгээр ML шилдэг туршлагууд нь чихрийн шижингийн менежментийн орон зайд онцгой хувь нэмэр оруулах болно. Чихрийн шижин өвчний тархалт дэлхий даяар хурдацтай хөгжиж байна: 537 сая хүн Дэлхий даяар 1 ба 2-р хэлбэрийн чихрийн шижинтэй амьдарч байгаа бөгөөд энэ тоо өсөх төлөвтэй байна 643 он гэхэд 2030 сая. Маш олон хүн өртөж байгаа тул өвчтөнүүд өөрсдийнхөө биед юу болж байгааг харуулж, нөхцөл байдлыг үр дүнтэй удирдах боломжийг олгодог шийдлийг олж авах нь зайлшгүй чухал юм.
Сүүлийн жилүүдэд тахлын хариуд судлаачид болон хөгжүүлэгчид оптик мэдрэгч гэх мэт цусан дахь глюкозыг хэмжих инвазив бус аргуудыг судалж эхэлсэн. Гэсэн хэдий ч эдгээр аргууд нь меланиний түвшин, BMI түвшин эсвэл арьсны зузаан зэрэг хүний янз бүрийн хүчин зүйлээс шалтгаалан тодорхой хязгаарлалттай байдаг.
Радио давтамж (RF) мэдрэгч технологи нь оптик мэдрэгчийн хязгаарлалтыг даван туулж, чихрийн шижин, чихрийн шижин өвчтэй хүмүүсийн эрүүл мэндийг удирдах арга барилыг өөрчлөх чадвартай. Энэхүү технологи нь их хэмжээний өгөгдөл гаргаж авах, бүх эд эсийг найдвартай хэмжих чадвартай тул цусан дахь глюкозыг инвазив бус аргаар хэмжихэд илүү найдвартай шийдлийг санал болгодог.
RF мэдрэгчийн технологи нь хэдэн зуун мянган давтамжаар өгөгдөл цуглуулах боломжийг олгодог бөгөөд үүний үр дүнд олон тэрбум өгөгдөл ажиглалтыг боловсруулж, ийм том, шинэ мэдээллийн багцыг удирдах, тайлбарлахад хүчирхэг алгоритм шаарддаг. ML нь энэ төрлийн мэдрэгчийн технологиос бий болсон асар их хэмжээний шинэ өгөгдлийг боловсруулж, тайлбарлахад чухал ач холбогдолтой бөгөөд алгоритмыг илүү хурдан бөгөөд үнэн зөв боловсруулах боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь ашиглалтын бүх тохиолдлуудад эрүүл мэндийн үр дүнг сайжруулдаг инвазив бус глюкозын үр дүнтэй хяналтыг бий болгоход чухал ач холбогдолтой юм.
Чихрийн шижингийн орон зайд бид мөн тасалдсан мэдээллээс тасралтгүй мэдээлэл рүү шилжиж байгааг харж байна. Жишээлбэл, хуруугаараа хатгах нь өдрийн турш тодорхой цэгүүдэд цусан дахь глюкозын түвшинг тодорхойлох боломжийг олгодог боловч тасралтгүй глюкозын хяналт (CGM) нь илүү олон давтамжтай боловч тасралтгүй өсөлтөөр мэдээлэл өгдөг. Гэсэн хэдий ч эдгээр шийдлүүд нь арьсыг цоолох шаардлагатай хэвээр байгаа бөгөөд энэ нь ихэвчлэн өвдөлт, арьсыг мэдрэмтгий болгодог. Цусан дахь глюкозын хяналтын инвазив бус шийдэл нь бидэнд хэмжилтийн хоцрогдолгүйгээр илүү өргөн хүрээний хүн амаас өндөр чанарын тасралтгүй өгөгдлийг хялбархан авах боломжийг олгодог. Ерөнхийдөө энэ шийдэл нь эргэлзээгүй илүү сайн хэрэглэгчийн туршлагыг бий болгож, цаг хугацаа өнгөрөх тусам хямд өртөгтэй байх болно.
Үүнээс гадна, тасралтгүй өгөгдлийн өндөр хэмжээ нь илүү шударга, үнэн зөв алгоритмуудыг боловсруулахад хувь нэмэр оруулдаг. Илүү их цаг хугацааны цуваа мэдээлэл цуглуулах тусам өндөр нарийвчлалтай өгөгдөлтэй хослуулан хөгжүүлэгчид цаг хугацааны явцад цусан дахь глюкозыг илрүүлэх нарийвчлалыг нэмэгдүүлэхийн тулд илүү сайн алгоритмуудыг үргэлжлүүлэн боловсруулж чадна. Энэхүү өгөгдөл нь хүмүүс өдөр тутам (мөн нэг өдрийн турш) хэрхэн өөрчлөгдөж байгааг тусгасан янз бүрийн хүчин зүйлсийг багтаасан тул алгоритмыг үргэлжлүүлэн сайжруулахад түлхэц өгч, өндөр нарийвчлалтай шийдлийг гаргаж чадна. Төрөл бүрийн амин чухал үзүүлэлтүүдийг хянадаг инвазив бус шийдлүүд нь эмнэлгийн хяналтын салбарыг өөрчилж, янз бүрийн өвчтөний популяциас авсан тасралтгүй мэдээллээр хүний бие хэрхэн ажилладагийг илүү гүнзгий харах боломжийг олгодог.
Эмнэлгийн төхөөрөмж нь харилцан уялдаатай системийг бий болгодог
Технологийн дэвшил, эмнэлгийн төхөөрөмжийн системүүд нарийвчлалын өндөр түвшинд хүрэхийн хэрээр өвчтөнүүд болон хэрэглэгчид төрөл бүрийн бүтээгдэхүүний дэвшилтэт, олон төрлийн мэдээллийн тусламжтайгаар өдөр тутмын эрүүл мэндээ хянах боломж улам бүр нэмэгдэж байна. Гэхдээ эмнэлгийн төхөөрөмж болон зүүдэг төхөөрөмжийн өгөгдлөөс хамгийн их нөлөө үзүүлэхийг харахын тулд хувь хүний эрүүл мэндийн байдлыг цогцоор нь харуулахын тулд олон төхөөрөмжөөр мэдээлэл солилцох харилцан уялдаатай систем байх шаардлагатай.
Эрэмбэлэх эмнэлгийн төхөөрөмжийн харилцан үйлчлэл чихрийн шижин зэрэг архаг өвчнийг эмчлэхэд туслах эдгээр төхөөрөмжүүдийн бүрэн чадавхийг нээх болно. Инсулины шахуурга болон CGM гэх мэт төхөөрөмжүүдийн хооронд тасралтгүй урсгал, мэдээлэл солилцох нь хувь хүмүүст илүү сайн ойлгох тэдний чихрийн шижингийн менежментийн тогтолцоо.
Өндөр нарийвчлалтай мэдээлэл нь зөв цуглуулж, хэрэглэвэл эрүүл мэндийн салбарыг өөрчлөх боломжтой. AI болон ML-ийн тусламжтайгаар эмнэлгийн төхөөрөмж нь хувь хүнийг хувь хүн гэж үзэж, хүний эрүүл мэндийг илүү гүн гүнзгий ойлгох замаар өвчтөний алсын зайн мониторингийн хүрээнд хэмжигдэхүйц хөгжлийг бий болгож чадна. ML нь урьдчилан таамаглах болон урьдчилан сэргийлэх эрүүл мэндийн менежментийн протоколуудад мэдээлэл өгөх, өгөгдлийг ашиглах арга замыг өөрчлөх, өвчтөнд өөрсдийн эрүүл мэндийн талаарх мэдээлэлд хандах боломжийг олгох зорилгоор өгөгдлөөс ойлголтыг нээх түлхүүр юм.
