วิธีการที่ AI และ ML ขยายการรวบรวมข้อมูลเพื่อเปลี่ยนแปลงการตรวจสอบทางการแพทย์

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) สามารถพบได้ในเกือบทุกอุตสาหกรรม โดยขับเคลื่อนสิ่งที่บางคนถือว่าเป็นยุคใหม่ของนวัตกรรม – โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการดูแลสุขภาพ ซึ่งมีการประมาณการว่าบทบาทของ AI จะเติบโตที่อัตรา 50% ต่อปีภายในปี 2025 ML มีบทบาทสำคัญในการช่วยเหลือในการวินิจฉัย การถ่ายภาพ การคาดการณ์สุขภาพ และอื่นๆ

ด้วยอุปกรณ์ทางการแพทย์ใหม่ๆ และอุปกรณ์สวมใส่ที่มีจำหน่ายในตลาด ML มีความสามารถในการเปลี่ยนแปลงการตรวจสอบทางการแพทย์โดยการรวบรวม วิเคราะห์ และส่งมอบข้อมูลที่สามารถเข้าถึงได้ง่ายๆ ให้กับบุคคลเพื่อจัดการสุขภาพของตนเองได้ดีขึ้น – เพิ่มโอกาสในการตรวจพบหรือป้องกันโรคเรื้อรังตั้งแต่เนิ่นๆ มีหลายปัจจัยที่นักวิจัยควรพิจารณาเมื่อพัฒนาอุปกรณ์เหล่านี้เพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขากำลังรวบรวมข้อมูลที่มีคุณภาพสูงสุดและสร้างอัลกอริทึม ML ที่แม่นยำและยุติธรรมสำหรับการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริง

การใช้ ML เพื่อขยายการวิจัยทางคลินิกและการวิเคราะห์ข้อมูล

ในช่วง 25 ปีที่ผ่านมา การพัฒนาอุปกรณ์ทางการแพทย์ ได้เร่งตัวขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงการระบาดของโควิด-19 เราเริ่มเห็นอุปกรณ์สำหรับผู้บริโภค เช่น ตัวติดตามการออกกำลังกายและอุปกรณ์สวมใส่ ที่มีการพัฒนาและจำหน่ายในตลาดมากขึ้น เมื่ออุปกรณ์เหล่านี้เข้าสู่ตลาด ความสามารถของพวกมันก็ยังคงพัฒนาไปเรื่อยๆ มีอุปกรณ์ทางการแพทย์มากขึ้น ซึ่งหมายความว่ามีข้อมูลที่ต่อเนื่องกันมากขึ้นและชุดข้อมูลที่หลากหลายมากขึ้นที่ต้องถูกวิเคราะห์ การประมวลผลนี้อาจเป็นงานที่น่าเบื่อและไม่มีประสิทธิภาพเมื่อทำด้วยตนเอง ML ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่กว้างขวางได้เร็วขึ้นและแม่นยำยิ่งขึ้น โดยการค้นหารูปแบบที่สามารถนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญ

เมื่อเราได้รับข้อมูลทั้งหมดที่อยู่ในมือของเราแล้ว สิ่งสำคัญที่สุดคือต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าเรากำลังประมวลผล ข้อมูลที่ถูกต้อง ข้อมูลมีรูปทรงและแจ้งให้ทราบถึงเทคโนโลยีที่เรานำมาใช้ แต่ไม่ใช่ทุกข้อมูลที่ให้ประโยชน์เท่ากัน เราต้องการข้อมูลที่มีคุณภาพสูง ต่อเนื่อง ไม่มีอคติ โดยมีวิธีการรวบรวมข้อมูลที่ถูกต้องและมีฐานมาตรฐานการอ้างอิงทางการแพทย์ที่ดีที่สุดเพื่อเปรียบเทียบ สิ่งนี้ช่วยให้แน่ใจว่าเรากำลังสร้างอัลกอริทึม ML ที่ปลอดภัย ยุติธรรม และแม่นยำ

การรับรองระบบพัฒนาที่ยุติธรรมในพื้นที่อุปกรณ์ทางการแพทย์

เมื่อสร้างอัลกอริทึม นักวิจัยและนักพัฒนาต้องคำนึงถึงประชากรที่ตั้งใจไว้ของตนในวงกว้าง มันเป็นเรื่องปกติที่บริษัทต่างๆ จะดำเนินการวิจัยและทดลองทางคลินิกในกรณีที่ไม่เหมือนจริง แต่สิ่งสำคัญคือต้องคำนึงถึงกรณีการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริงทั้งหมดสำหรับอุปกรณ์ และการโต้ตอบที่เป็นไปได้ทั้งหมดที่ประชากรที่ตั้งใจไว้สามารถมีกับเทคโนโลยีในแต่ละวัน เราถามว่า: ใครคือประชากรที่ตั้งใจไว้สำหรับอุปกรณ์นี้ และเรากำลังพิจารณาประชากรทั้งหมดหรือไม่? ทุกคนในกลุ่มเป้าหมายมีการเข้าถึงเทคโนโลยีเท่าเทียมกันหรือไม่? วิธีการที่พวกเขาจะโต้ตอบกับเทคโนโลยีจะเป็นอย่างไร? วิธีการที่พวกเขาจะโต้ตอบกับเทคโนโลยี 24/7 หรือไม่ต่อเนื่องกัน?

เมื่อพัฒนาอุปกรณ์ทางการแพทย์ที่จะรวมเข้ากับชีวิตประจำวัน หรืออาจเข้าแทรกแซงพฤติกรรมประจำวัน เรายังต้องพิจารณาบุคคลทั้งหมด – จิตใจ ร่างกาย และสิ่งแวดล้อม – และวิธีการที่ส่วนประกอบเหล่านี้อาจเปลี่ยนแปลงไปตามเวลา ทุกคนนำเสนอโอกาสที่ไม่เหมือนใคร โดยมีความแตกต่างกันในหลายจุดตลอดทั้งวัน การทำความเข้าใจเวลาที่เป็นส่วนประกอบในการรวบรวมข้อมูลช่วยให้เราสามารถเพิ่มความเข้าใจที่เราได้รับ

โดยการคำนึงถึงองค์ประกอบเหล่านี้และทำความเข้าใจทุกส่วนของสรีรวิทยา จิตวิทยา พื้นหลัง ประวัติประชากร และข้อมูลสิ่งแวดล้อม นักวิจัยและนักพัฒนาสามารถรับรองได้ว่าพวกเขากำลังรวบรวมข้อมูลที่มีความละเอียดสูงและต่อเนื่อง ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถสร้างแบบจำลองที่แม่นยำและแข็งแกร่งสำหรับการใช้งานสุขภาพของมนุษย์

วิธีการที่ ML สามารถเปลี่ยนแปลงการบริหารจัดการโรคเบาหวาน

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ ML จะเปลี่ยนแปลงพื้นที่การบริหารจัดการโรคเบาหวานอย่างมาก โรคเบาหวานกำลังเติบโตอย่างรวดเร็วทั่วโลก: 537 ล้านคน ทั่วโลกที่มีโรคเบาหวานชนิดที่ 1 และ 2 และตัวเลขนี้คาดว่าจะเพิ่มขึ้นเป็น 643 ล้านคนภายในปี 2030 ด้วยจำนวนผู้ที่ได้รับผลกระทบมากนี้ ผู้ป่วยจึงต้องมีการเข้าถึงโซลูชันที่แสดงให้พวกเขาเห็นว่าเกิดอะไรขึ้นภายในร่างกายของตนเอง และช่วยให้พวกเขาบริหารจัดการสภาพของตนเองได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ในการตอบสนองต่อการระบาดของโรคเบาหวาน นักวิจัยและนักพัฒนามีการสำรวจวิธีการที่ไม่รุกรานในการวัดระดับน้ำตาลในเลือด เช่น เทคนิคการรับรู้ทางแสง อย่างไรก็ตาม วิธีการเหล่านี้มีข้อจำกัดที่ทราบกันดีเนื่องจากปัจจัยของมนุษย์ที่แตกต่างกัน เช่น ระดับเมลานิน อัตราส่วนมวลกาย หรือความหนาของผิว

เทคโนโลยีการรับรู้ความถี่วิทยุ (RF) สามารถ克服ข้อจำกัดของการรับรู้ทางแสงและมีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงวิธีการที่ผู้ป่วยโรคเบาหวานและผู้ที่มีภาวะก่อนเบาหวานจัดการสุขภาพของตนเอง เทคโนโลยีนี้ให้คำตอบที่น่าเชื่อถือมากขึ้นในการวัดระดับน้ำตาลในเลือดโดยไม่ต้องรุกราน เนื่องจากสามารถสร้างข้อมูลจำนวนมากและวัดระดับน้ำตาลในเลือดได้อย่างปลอดภัยผ่านชั้นเนื้อเยื่อทั้งหมด

เทคโนโลยีการรับรู้ RF ช่วยให้สามารถรวบรวมข้อมูลได้หลายร้อยพันความถี่ ซึ่งหมายถึงการรับข้อมูลหลายพันล้านข้อมูลที่ต้องประมวลผล และต้องการอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพในการจัดการและตีความชุดข้อมูลใหม่ๆ ที่ใหญ่และหลากหลาย ML เป็นสิ่งจำเป็นในการประมวลผลและตีความข้อมูลจำนวนมากที่สร้างขึ้นจากเทคโนโลยีการรับรู้ RF – สิ่งจำเป็นสำหรับการพัฒนาเครื่องมือวัดระดับน้ำตาลในเลือดที่ไม่รุกรานที่มีประสิทธิภาพในการปรับปรุงผลลัพธ์ด้านสุขภาพสำหรับทุกกรณีการใช้งาน

ในพื้นที่การบริหารจัดการโรคเบาหวาน เรากำลังเห็นการเปลี่ยนแปลงจากข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่องกันเป็นข้อมูลที่ต่อเนื่องกัน ตัวอย่างเช่น การเจาะนิ้วให้ได้ข้อมูลเกี่ยวกับระดับน้ำตาลในเลือดที่จุดต่างๆ ในระหว่างวัน แต่เครื่องวัดระดับน้ำตาลในเลือดแบบต่อเนื่อง (CGM) ให้ข้อมูลในระยะเวลาที่บ่อยขึ้น แต่ไม่ต่อเนื่องกัน วิธีแก้ปัญหาที่ยังต้องเจาะผิวหนัง ซึ่งมักจะทำให้เกิดความเจ็บปวดและความไวต่อผิวหนัง อุปกรณ์วัดระดับน้ำตาลในเลือดที่ไม่รุกรานช่วยให้สามารถรวบรวมข้อมูลที่มีคุณภาพสูงและต่อเนื่องกันจากประชากรที่กว้างขึ้นได้อย่างง่ายดายและไม่มีการล่าช้าโดยรวม

นอกจากนี้ ปริมาณข้อมูลที่ต่อเนื่องกันยังช่วยให้สามารถพัฒนาเครื่องมือที่ยุติธรรมและแม่นยำยิ่งขึ้น เมื่อรวบรวมข้อมูลซีรีส์เวลาเพิ่มขึ้น ร่วมกับข้อมูลที่มีความละเอียดสูง นักพัฒนาสามารถสร้างอัลกอริทึมที่ดีขึ้นเพื่อเพิ่มความแม่นยำในการตรวจจับระดับน้ำตาลในเลือดเมื่อเวลาผ่านไป ข้อมูลนี้สามารถใช้ในการปรับปรุงอัลกอริทึมอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากรวมถึงปัจจัยต่างๆ ที่สะท้อนถึงวิธีการที่ผู้คนเปลี่ยนแปลงไปทุกวัน (และตลอดทั้งวัน) ทำให้เกิดโซลูชันที่แม่นยำยิ่งขึ้น โซลูชันที่ไม่รุกรานที่ติดตามสิ่งสำคัญต่างๆ สามารถเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมการตรวจสอบทางการแพทย์ได้และให้ภาพที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับวิธีการทำงานของร่างกายมนุษย์ผ่านข้อมูลที่ต่อเนื่องกันจากประชากรผู้ป่วยที่หลากหลาย

อุปกรณ์ทางการแพทย์ที่สร้างระบบเชื่อมต่อ

เมื่อเทคโนโลยีก้าวหน้าและระบบอุปกรณ์ทางการแพทย์บรรลุระดับความแม่นยำที่สูงขึ้น ผู้ป่วยและผู้บริโภคสามารถควบคุมสุขภาพประจำวันของตนเองได้มากขึ้นผ่านข้อมูลขั้นสูงและแบบหลายโหมดจากผลิตภัณฑ์ต่างๆ แต่เพื่อให้เห็นผลกระทบสูงสุดจากข้อมูลอุปกรณ์ทางการแพทย์และอุปกรณ์สวมใส่ จำเป็นต้องมีระบบเชื่อมต่อเพื่อสร้างการแลกเปลี่ยนข้อมูลที่ราบรื่นระหว่างอุปกรณ์ต่างๆ เพื่อให้มองเห็นภาพรวมของสุขภาพของบุคคล

การจัดลำดับความสำคัญของ การทำงานร่วมกันของอุปกรณ์ทางการแพทย์ จะปลดปล่อยความสามารถเต็มที่ของอุปกรณ์เหล่านี้ในการช่วยจัดการโรคเรื้อรัง เช่น โรคเบาหวาน การไหลเวียนของข้อมูลที่ราบรื่นและแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างอุปกรณ์ต่างๆ เช่น ปั๊มอินซูลินและเครื่องวัดระดับน้ำตาลในเลือดแบบต่อเนื่อง จะช่วยให้บุคคลสามารถเข้าใจระบบการบริหารจัดการโรคเบาหวานของตนเองได้ดีขึ้น

ข้อมูลที่มีคุณภาพสูงมีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมสุขภาพเมื่อรวบรวมและใช้อย่างถูกต้อง ด้วยความช่วยเหลือของ AI และ ML อุปกรณ์ทางการแพทย์สามารถพัฒนาได้มากในด้านการตรวจสอบผู้ป่วยระยะไกลโดยการรักษาบุคคลเป็นบุคคล และทำความเข้าใจสุขภาพของบุคคลในระดับที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น ML เป็นกุญแจสำคัญในการปลดปล่อยข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลเพื่อแจ้งให้ทราบเกี่ยวกับโพรโทคอลการจัดการสุขภาพที่คาดการณ์ล่วงหน้าและป้องกัน และเพิ่มความสามารถให้กับผู้ป่วยในการเข้าถึงข้อมูลเกี่ยวกับสุขภาพของตนเอง ซึ่งเปลี่ยนแปลงวิธีการใช้ข้อมูล