ผู้นำทางความคิด
วิธีการที่ AI และ ML ขยายการรวบรวมข้อมูลเพื่อเปลี่ยนแปลงการตรวจสอบทางการแพทย์
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) สามารถพบได้ในแทบทุกอุตสาหกรรม ซึ่งขับเคลื่อนสิ่งที่บางคนพิจารณาว่าเป็นยุคใหม่ของนวัตกรรม – โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการดูแลสุขภาพ ซึ่งมีการประมาณการว่าบทบาทของ AI จะเติบโตที่อัตรา 50% ต่อปีภายในปี 2025 ML มีบทบาทสำคัญในการช่วยเหลือในการวินิจฉัย การถ่ายภาพ การทำนายสุขภาพ และอื่นๆ
ด้วยอุปกรณ์ทางการแพทย์ใหม่ๆ และอุปกรณ์สวมใส่ในตลาด ML มีความสามารถในการเปลี่ยนแปลงการตรวจสอบทางการแพทย์โดยการรวบรวม วิเคราะห์ และส่งมอบข้อมูลที่สามารถเข้าถึงได้ง่ายสำหรับบุคคลในการจัดการสุขภาพของตนเองได้ดีขึ้น – เพิ่มโอกาสในการตรวจพบหรือป้องกันโรคเรื้อรังตั้งแต่เนิ่นๆ มีหลายปัจจัยที่นักวิจัยควรพิจารณาเมื่อพัฒนาเทคโนโลยีใหม่เหล่านี้เพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขากำลังรวบรวมข้อมูลที่มีคุณภาพสูงสุดและสร้างอัลกอริทึม ML ที่มีประสิทธิภาพ มีประสิทธิภาพ และยุติธรรมสำหรับการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริง
การใช้ ML เพื่อขยายการวิจัยทางคลินิกและการวิเคราะห์ข้อมูล
ในช่วง 25 ปีที่ผ่านมา การพัฒนาเครื่องมือทางการแพทย์ ได้เร่งตัวขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงการระบาดของโควิด-19 เราเริ่มเห็นอุปกรณ์ผู้บริโภค เช่น ตัวติดตามการออกกำลังกายและอุปกรณ์สวมใส่ในตลาด และการเปลี่ยนแปลงไปสู่อุปกรณ์วินิจฉัยทางการแพทย์ เมื่ออุปกรณ์เหล่านี้เข้าสู่ตลาด ความสามารถของพวกมันยังคงพัฒนาไปเรื่อยๆ มีอุปกรณ์ทางการแพทย์มากขึ้น ซึ่งหมายถึงข้อมูลที่ต่อเนื่องกันมากขึ้นและชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นและหลากหลายมากขึ้นที่ต้องถูกวิเคราะห์ การประมวลผลนี้อาจเป็นงานที่น่าเบื่อและไม่มีประสิทธิภาพเมื่อทำด้วยมือ ML ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่กว้างขวางได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น โดยการระบุรูปแบบที่สามารถนำไปสู่การมองเห็นที่เปลี่ยนแปลงได้
เมื่อข้อมูลทั้งหมดนี้อยู่ที่ปลายนิ้วของเราแล้ว สิ่งสำคัญที่สุดคือต้องแน่ใจว่าเรากำลังประมวลผล ข้อมูลที่ถูกต้อง ข้อมูลมีรูปและมีผลต่อเทคโนโลยีที่เราใช้ แต่ไม่ใช่ทุกข้อมูลที่ให้ประโยชน์เท่ากัน เราต้องการข้อมูลที่มีคุณภาพสูง ต่อเนื่อง ไม่มีอคติ โดยมีวิธีการรวบรวมข้อมูลที่ถูกต้องและมีมาตรฐานการอ้างอิงทางการแพทย์ที่ดีที่สุดเป็นฐานการเปรียบเทียบ ซึ่งจะช่วยให้แน่ใจว่าเรากำลังสร้างอัลกอริทึม ML ที่ปลอดภัย ยุติธรรม และแม่นยำ
การรับรองการสร้างระบบที่ยุติธรรมในพื้นที่อุปกรณ์ทางการแพทย์
เมื่อสร้างอัลกอริทึม นักวิจัยและผู้พัฒนาต้องคำนึงถึงประชากรที่ตั้งใจไว้ของตนในวงกว้าง มันไม่ใช่เรื่องแปลกที่บริษัทส่วนใหญ่จะทำการศึกษาและทดลองทางคลินิกในกรณีที่เหมาะสม ไม่ใช่ในโลกแห่งความเป็นจริง อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือผู้พัฒนาต้องคำนึงถึงกรณีการใช้งานจริงทั้งหมดของอุปกรณ์ และการโต้ตอบที่เป็นไปได้ทั้งหมดที่ประชากรที่ตั้งใจไว้สามารถมีกับเทคโนโลยีได้ในแต่ละวัน เราถามว่า: ใครคือประชากรที่ตั้งใจไว้สำหรับอุปกรณ์นี้ และเรากำลังพิจารณาประชากรทั้งหมดหรือไม่ ทุกคนในกลุ่มเป้าหมายมีการเข้าถึงเทคโนโลยีนี้อย่างเท่าเทียมกันหรือไม่ พวกเขาจะโต้ตอบกับเทคโนโลยีนี้อย่างไร พวกเขาจะโต้ตอบกับเทคโนโลยีนี้ตลอด 24 ชั่วโมงหรือไม่ต่อเนื่องกัน
เมื่อสร้างอุปกรณ์ทางการแพทย์ที่จะรวมเข้ากับชีวิตประจำวันของบุคคล หรืออาจเข้าแทรกแซงพฤติกรรมประจำวัน เรายังต้องคำนึงถึงบุคคลทั้งหมด – จิตใจ ร่างกาย และสิ่งแวดล้อม – และวิธีที่ส่วนประกอบเหล่านี้อาจเปลี่ยนแปลงไปตามเวลา ทุกคนมีโอกาสที่เป็นเอกลักษณ์ โดยมีความแตกต่างกันที่จุดต่างๆ ในช่วงเวลาเดียวกัน ความเข้าใจในเวลาเป็นส่วนประกอบในการรวบรวมข้อมูลช่วยให้เราสามารถเพิ่มความเข้าใจที่เราสร้างขึ้นได้
โดยการคำนึงถึงองค์ประกอบเหล่านี้และเข้าใจส่วนประกอบทั้งหมดของสรีรวิทยา จิตวิทยา พื้นหลัง ประชากรศาสตร์ และข้อมูลสิ่งแวดล้อม นักวิจัยและผู้พัฒนาสามารถรับรองได้ว่าพวกเขากำลังรวบรวมข้อมูลที่ต่อเนื่องและมีความละเอียดสูง ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถสร้างแบบจำลองที่แม่นยำและแข็งแกร่งสำหรับการใช้งานด้านสุขภาพของมนุษย์
วิธีการที่ ML สามารถเปลี่ยนแปลงการบริหารจัดการโรคเบาหวาน
แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดของ ML เหล่านี้จะมีผลการเปลี่ยนแปลงอย่างมากในพื้นที่การบริหารจัดการโรคเบาหวาน การระบาดของโรคเบาหวานกำลังเติบโตอย่างรวดเร็วทั่วโลก: 537 ล้านคน ทั่วโลกที่มีโรคเบาหวานประเภท 1 และ 2 และจำนวนผู้ป่วยโรคเบาหวานคาดว่าจะเพิ่มขึ้นเป็น 643 ล้านคนภายในปี 2030 ด้วยจำนวนผู้ป่วยที่ได้รับผลกระทบมากนี้ ผู้ป่วยจึงต้องมีการเข้าถึงโซลูชันที่แสดงให้พวกเขาเห็นว่าเกิดอะไรขึ้นภายในร่างกายของตนเอง และช่วยให้พวกเขาบริหารจัดการสภาพของตนเองได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ในการตอบสนองต่อการระบาด ผู้วิจัยและผู้พัฒนาได้เริ่มสำรวจวิธีการที่ไม่ผ่านการบุกรุกในการวัดระดับน้ำตาลในเลือด เช่น เทคนิคการรับรู้ด้วยแสง อย่างไรก็ตาม วิธีการเหล่านี้มีข้อจำกัดที่ทราบกันดีเนื่องจากปัจจัยของมนุษย์ที่แตกต่างกัน เช่น ระดับเมลานิน อัตราส่วนมวลกาย หรือความหนาของผิว
เทคโนโลยีการรับรู้ด้วยคลื่นความถี่วิทยุ (RF) สามารถเอาชนะข้อจำกัดของการรับรู้ด้วยแสงและสามารถเปลี่ยนแปลงวิธีการที่ผู้ป่วยโรคเบาหวานและโรคเบาหวานก่อนวัยอันควรจัดการสุขภาพของตน เทคโนโลยีนี้ให้โซลูชันที่น่าเชื่อถือมากกว่าเมื่อพูดถึงการวัดระดับน้ำตาลในเลือดที่ไม่ผ่านการบุกรุก เนื่องจากความสามารถในการสร้างข้อมูลจำนวนมากและวัดได้อย่างปลอดภัยผ่านชั้นเนื้อเยื่อทั้งหมด
เทคโนโลยีการรับรู้ด้วยคลื่นความถี่วิทยุช่วยให้สามารถรวบรวมข้อมูลได้หลายร้อยพันความถี่ ซึ่งนำไปสู่การสร้างข้อมูลหลายพันล้านรายการในการประมวลผลและต้องใช้อัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพในการจัดการและตีความชุดข้อมูลใหม่และใหญ่ขนาดนี้ ML เป็นสิ่งจำเป็นในการประมวลผลและตีความข้อมูลจำนวนมากที่สร้างขึ้นจากเทคโนโลยีการรับรู้ด้วยคลื่นความถี่วิทยุ ช่วยให้สามารถพัฒนาและสร้างอัลกอริทึมได้เร็วขึ้นและแม่นยำยิ่งขึ้น – สิ่งสำคัญในการสร้างตัวตรวจวัดระดับน้ำตาลในเลือดที่ไม่ผ่านการบุกรุกที่มีประสิทธิภาพในการปรับปรุงผลลัพธ์ด้านสุขภาพ
ในพื้นที่โรคเบาหวาน เรากำลังเห็นการเปลี่ยนแปลงจากการรวบรวมข้อมูลแบบไม่ต่อเนื่องไปสู่การรวบรวมข้อมูลแบบต่อเนื่อง ตัวอย่างเช่น การทดสอบระดับน้ำตาลในเลือดด้วยการป้ายเล็บนิ้วให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับระดับน้ำตาลในเลือดในจุดต่างๆ ของวัน แต่ตัวตรวจวัดระดับน้ำตาลในเลือดแบบต่อเนื่องให้ข้อมูลเชิงลึกบ่อยขึ้น แต่ไม่ต่อเนื่องกัน โซลูชันเหล่านี้ยังคงต้องเจาะผิวหนัง ซึ่งมักจะทำให้เกิดความเจ็บปวดและความไวต่อผิวหนัง โซลูชันการตรวจวัดระดับน้ำตาลในเลือดที่ไม่ผ่านการบุกรุกช่วยให้สามารถรวบรวมข้อมูลที่มีคุณภาพสูงแบบต่อเนื่องจากประชากรที่กว้างขึ้นได้อย่างง่ายดายและไม่มีการล่าช้าในการวัด
นอกจากนี้ ปริมาณข้อมูลที่ต่อเนื่องกันสูงนี้ช่วยให้เกิดการสร้างอัลกอริทึมที่ยุติธรรมและแม่นยำยิ่งขึ้น เมื่อมีการรวบรวมข้อมูลชุดเวลาเพิ่มขึ้น ร่วมกับข้อมูลที่มีความละเอียดสูง ผู้พัฒนาสามารถสร้างอัลกอริทึมที่ดีขึ้นเพื่อเพิ่มความแม่นยำในการตรวจจับระดับน้ำตาลในเลือดเมื่อเวลาผ่านไป ข้อมูลนี้สามารถขับเคลื่อนการปรับปรุงอัลกอริทึมอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากมีปัจจัยต่างๆ ที่สะท้อนถึงวิธีการที่ผู้คนเปลี่ยนแปลงไปทุกวัน (และตลอดช่วงวันเดียว) ทำให้เกิดโซลูชันที่มีความแม่นยำสูง โซลูชันที่ไม่ผ่านการบุกรุกที่ตรวจสอบสิ่งสำคัญต่างๆ สามารถเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมการตรวจสอบทางการแพทย์และให้มุมมองที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับวิธีการทำงานของร่างกายมนุษย์ผ่านข้อมูลที่ต่อเนื่องจากประชากรผู้ป่วยที่หลากหลาย
อุปกรณ์ทางการแพทย์ที่สร้างระบบที่เชื่อมต่อกัน
เมื่อเทคโนโลยีเพิ่มขึ้นและระบบอุปกรณ์ทางการแพทย์บรรลุระดับความแม่นยำที่สูงขึ้น ผู้ป่วยและผู้บริโภคจึงมีโอกาสมากขึ้นในการควบคุมสุขภาพประจำวันของตนเองผ่านข้อมูลหลายรูปแบบจากผลิตภัณฑ์ต่างๆ แต่เพื่อให้เห็นผลกระทบสูงสุดจากข้อมูลอุปกรณ์ทางการแพทย์และอุปกรณ์สวมใส่ จึงจำเป็นต้องมีระบบที่เชื่อมต่อกันเพื่อสร้างการแลกเปลี่ยนข้อมูลที่ราบรื่นระหว่างอุปกรณ์ต่างๆ เพื่อให้มีมุมมองที่ครอบคลุมเกี่ยวกับสุขภาพของแต่ละบุคคล
การให้ความสำคัญกับ การทำงานร่วมกันของอุปกรณ์ทางการแพทย์ จะปลดปล่อยความสามารถเต็มที่ของอุปกรณ์เหล่านี้ในการช่วยจัดการโรคเรื้อรัง เช่น โรคเบาหวาน การไหลเวียนของข้อมูลที่ราบรื่นระหว่างอุปกรณ์ต่างๆ เช่น ปั๊มอินซูลินและตัวตรวจวัดระดับน้ำตาลในเลือดแบบต่อเนื่อง จะช่วยให้บุคคลสามารถมีความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับระบบการบริหารจัดการโรคเบาหวานของตนเอง
ข้อมูลที่มีคุณภาพสูงมีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมด้านการดูแลสุขภาพเมื่อรวบรวมและใช้อย่างถูกต้อง ด้วยความช่วยเหลือของ AI และ ML อุปกรณ์ทางการแพทย์สามารถสร้างความก้าวหน้าที่วัดได้ในด้านการตรวจสอบผู้ป่วยระยะไกลโดยการรักษาบุคคลเป็นบุคคล และเข้าใจสุขภาพของบุคคลในระดับที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น ML คือกุญแจสำคัญในการปลดปล่อยข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลเพื่อแจ้งคำสั่งการดูแลสุขภาพแบบคาดการณ์ล่วงหน้าและป้องกัน และเพิ่มศักยภาพให้กับผู้ป่วยในการเข้าถึงข้อมูลเกี่ยวกับสุขภาพของตนเอง ซึ่งเปลี่ยนแปลงวิธีการใช้ข้อมูล
