Si AI dhe ML po shkallëzojnë mbledhjen e të dhënave për të transformuar monitorimin mjekësor

Inteligjenca artificiale (AI) dhe mësimi i makinerive (ML) mund të gjenden në pothuajse çdo industri, duke nxitur atë që disa e konsiderojnë një epokë të re të inovacionit - veçanërisht në kujdesin shëndetësor, ku vlerësohet se roli i AI do të rritet në një Norma 50% në vit deri në vitin 2025. ML po luan gjithnjë e më shumë një rol jetik në asistimin e diagnozave, imazherisë, shëndeti parashikues, Dhe më shumë.

Me pajisjet e reja mjekësore dhe pajisjet e veshura në treg, ML ka aftësinë të transformojë monitorimin mjekësor duke mbledhur, analizuar dhe ofruar informacion lehtësisht të aksesueshëm për njerëzit që të menaxhojnë më mirë shëndetin e tyre – duke përmirësuar gjasat për zbulimin e hershëm ose parandalimin e sëmundjeve kronike. Ka disa faktorë që studiuesit duhet të kenë parasysh kur zhvillojnë këto teknologji të reja për t'u siguruar që po mbledhin të dhëna të cilësisë më të lartë dhe po ndërtojnë algoritme ML të shkallëzueshme, të sakta dhe të barabarta, të përshtatshme për rastet e përdorimit të botës reale.

Përdorimi i ML për të shkallëzuar kërkimin klinik dhe analizën e të dhënave

Gjatë 25 viteve të fundit, zhvillimi i pajisjeve mjekësore është përshpejtuar, veçanërisht gjatë pandemisë COVID-19. Ne po fillojmë të shohim më shumë pajisje të konsumit të tilla si gjurmuesit e fitnesit dhe pajisjet e veshura, si dhe ndryshimin e zhvillimit në pajisjet diagnostikuese mjekësore. Ndërsa këto pajisje sillen në treg, aftësitë e tyre vazhdojnë të zhvillohen. Më shumë pajisje mjekësore do të thotë më shumë të dhëna të vazhdueshme dhe grupe të dhënash më të mëdha dhe më të larmishme që duhet të analizohen. Ky përpunim mund të jetë i lodhshëm dhe joefikas kur bëhet me dorë. ML mundëson që grupet e të dhënave të gjera të analizohen më shpejt dhe me më shumë saktësi, duke identifikuar modele që mund të çojnë në njohuri transformuese.

Me të gjitha këto të dhëna tani në majë të gishtave, ne duhet të sigurohemi para së gjithash që po e përpunojmë e drejtë të dhëna. Të dhënat formojnë dhe informojnë teknologjinë që përdorim, por jo të gjitha të dhënat ofrojnë të njëjtin përfitim. Ne kemi nevojë për të dhëna me cilësi të lartë, të vazhdueshme, të paanshme, me metodat e duhura të mbledhjes së të dhënave të mbështetura nga referenca mjekësore të standardit të artë si bazë krahasuese. Kjo siguron që ne po ndërtojmë algoritme ML të sigurt, të barabartë dhe të saktë.

Sigurimi i zhvillimit të barabartë të sistemit në hapësirën e pajisjeve mjekësore

Kur zhvillojnë algoritme, studiuesit dhe zhvilluesit duhet të marrin në konsideratë popullatat e tyre të synuara më gjerësisht. Nuk është e pazakontë që shumica e kompanive të kryejnë studime dhe prova klinike në një shembull të veçantë, ideal dhe jo-real. Sidoqoftë, është thelbësore që zhvilluesit të marrin në konsideratë të gjitha rastet e përdorimit në botën reale për pajisjen dhe të gjitha ndërveprimet e mundshme që popullsia e tyre e synuar mund të ketë me teknologjinë në baza ditore. Ne pyesim: kush është popullsia e synuar për pajisjen dhe a jemi duke faktorizuar në të gjithë popullsinë? A kanë të gjithë në audiencën e synuar qasje të barabartë në teknologji? Si do të ndërveprojnë me teknologjinë? A do të ndërveprojnë me teknologjinë 24/7 apo me ndërprerje?

Kur zhvillojmë pajisje mjekësore që do të integrohen në jetën e përditshme të dikujt, ose potencialisht do të ndërhyjnë në sjelljet e përditshme, ne gjithashtu duhet të marrim parasysh të gjithë personin – mendjen, trupin dhe mjedisin – dhe se si këta përbërës mund të ndryshojnë me kalimin e kohës. Çdo njeri paraqet një mundësi unike, me variacione në pika të ndryshme gjatë ditës. Të kuptuarit e kohës si një komponent në mbledhjen e të dhënave na lejon të përforcojmë njohuritë që gjenerojmë.

Duke marrë parasysh këta elementë dhe duke kuptuar të gjithë komponentët e fiziologjisë, psikologjisë, sfondit, demografisë dhe të dhënave mjedisore, studiuesit dhe zhvilluesit mund të sigurojnë se po mbledhin të dhëna të vazhdueshme me rezolucion të lartë që u mundësojnë atyre të ndërtojnë modele të sakta dhe të forta për aplikimet e shëndetit të njeriut.

Si ML mund të transformojë menaxhimin e diabetit

Këto praktika më të mira të ML do të jenë veçanërisht transformuese në hapësirën e menaxhimit të diabetit. Epidemia e diabetit po rritet me shpejtësi në mbarë globin: 537 milion njerëz në mbarë botën jetojnë me diabet të tipit 1 dhe tip 2 dhe ky numër pritet të rritet në 643 milion deri në vitin 2030. Me kaq shumë ndikime, është e domosdoshme që pacientët të kenë qasje në një zgjidhje që u tregon atyre se çfarë po ndodh brenda trupit të tyre dhe u lejon atyre të menaxhojnë në mënyrë efektive kushtet e tyre.

Vitet e fundit, në përgjigje të epidemisë, studiuesit dhe zhvilluesit kanë filluar të eksplorojnë metoda jo-invazive të matjes së glukozës në gjak, siç janë teknikat e sensorit optik. Megjithatë, këto metoda kanë kufizime të njohura për shkak të faktorëve të ndryshëm njerëzorë si nivelet e melaninës, nivelet e BMI-së ose trashësia e lëkurës.

Teknologjia e sensorit të radiofrekuencës (RF) kapërcen kufizimet e ndjeshmërisë optike dhe ka potencialin të transformojë mënyrën se si njerëzit me diabet dhe prediabet menaxhojnë shëndetin e tyre. Kjo teknologji ofron një zgjidhje më të besueshme kur bëhet fjalë për matjen jo-invazive të glukozës në gjak për shkak të aftësisë së saj për të gjeneruar sasi të mëdha të dhënash dhe për të matur në mënyrë të sigurt përmes grumbullit të plotë të indeve.

Teknologjia e sensorëve RF lejon mbledhjen e të dhënave në disa qindra mijëra frekuenca, duke rezultuar në miliarda vëzhgime të të dhënave për t'u përpunuar dhe duke kërkuar algoritme të fuqishme për të menaxhuar dhe interpretuar grupe të dhënash kaq të mëdha dhe të reja. ML është thelbësore në përpunimin dhe interpretimin e sasisë masive të të dhënave të reja të krijuara nga kjo lloj teknologjie sensori, duke mundësuar zhvillimin më të shpejtë dhe më të saktë të algoritmit - kritik për ndërtimin e një monitori efektiv jo-invaziv të glukozës që përmirëson rezultatet shëndetësore në të gjitha rastet e përdorimit të synuar.

Në hapësirën e diabetit, ne po shohim gjithashtu një zhvendosje nga të dhënat e ndërprera në të vazhdueshme. Goditja e gishtit, për shembull, ofron njohuri për nivelet e glukozës në gjak në pika të caktuara gjatë ditës, por një monitor i vazhdueshëm i glukozës (CGM) ofron njohuri në rritje më të shpeshta, por jo të vazhdueshme. Këto zgjidhje, megjithatë, ende kërkojnë shpim të lëkurës, duke rezultuar shpesh në dhimbje dhe ndjeshmëri të lëkurës. Një zgjidhje jo-invazive e monitorimit të glukozës në gjak na mundëson të kapim të dhëna të vazhdueshme me cilësi të lartë nga një popullatë më e gjerë me lehtësi dhe pa vonesë në matje. Në përgjithësi, kjo zgjidhje do të siguronte një përvojë padiskutim më të mirë të përdoruesit dhe kosto më të ulët me kalimin e kohës.

Përveç kësaj, vëllimi i lartë i të dhënave të vazhdueshme kontribuon në zhvillimin e algoritmeve më të drejta dhe të sakta. Ndërsa mblidhen më shumë të dhëna të serive kohore, në kombinim me të dhënat me rezolucion të lartë, zhvilluesit mund të vazhdojnë të ndërtojnë algoritme më të mira për të rritur saktësinë në zbulimin e glukozës në gjak me kalimin e kohës. Këto të dhëna mund të nxisin përmirësimin e vazhdueshëm të algoritmit pasi përfshin faktorë të ndryshëm që pasqyrojnë mënyrën se si njerëzit ndryshojnë çdo ditë (dhe gjatë një dite të vetme), duke dhënë një zgjidhje shumë të saktë. Zgjidhjet jo-invazive që monitorojnë elemente të ndryshme jetësore mund të transformojnë industrinë e monitorimit mjekësor dhe të ofrojnë një vështrim më të thellë se si funksionon trupi i njeriut përmes të dhënave të vazhdueshme nga popullata të ndryshme pacientësh.

Pajisjet mjekësore që krijojnë një sistem të ndërlidhur

Ndërsa teknologjia përparon dhe sistemet e pajisjeve mjekësore arrijnë nivele edhe më të larta saktësie, pacientët dhe konsumatorët po shohin gjithnjë e më shumë mundësi për të marrë kontrollin e shëndetit të tyre të përditshëm përmes të dhënave të avancuara dhe multimodale nga një shumëllojshmëri produktesh. Por për të parë ndikimin më të madh nga të dhënat e pajisjeve mjekësore dhe pajisjeve të veshura, duhet të ekzistojë një sistem i ndërlidhur për të krijuar një shkëmbim të qetë të të dhënave nëpër pajisje të shumta, në mënyrë që të ofrohet një pamje holistike e shëndetit të një individi.

prioritet ndërveprueshmëria e pajisjeve mjekësore do të zhbllokojë aftësinë e plotë të këtyre pajisjeve për të ndihmuar në menaxhimin e kushteve kronike, të tilla si diabeti. Një rrjedhë dhe shkëmbim i pandërprerë informacioni midis pajisjeve të tilla si pompat e insulinës dhe CGM-të do t'i lejojë individët të kenë një kuptim më të mirë të sistemit të tyre të menaxhimit të diabetit.

Të dhënat me besueshmëri të lartë kanë potencialin për të transformuar industrinë e kujdesit shëndetësor kur mblidhen dhe përdoren në mënyrë korrekte. Me ndihmën e AI dhe ML, pajisjet mjekësore mund të bëjnë zhvillime të matshme brenda monitorimit të pacientit në distancë duke i trajtuar individët si individë dhe duke kuptuar shëndetin e një personi në një nivel më të thellë. ML është çelësi për zhbllokimin e njohurive nga të dhënat për të informuar protokollet parashikuese dhe parandaluese të menaxhimit të shëndetit dhe për të fuqizuar pacientët me akses në informacionin mbi shëndetin e tyre, duke transformuar mënyrën se si përdoren të dhënat.