Yapay Zeka ve Öğrenim, Tıbbi İzlemeyi Dönüştürmek İçin Veri Toplama'yı Nasıl Ölçeklendiriyor?

Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML), neredeyse her sektörde bulunabilir ve bazılarının yeni bir inovasyon çağı olarak kabul ettiği duruma öncülük eder; özellikle de yapay zekanın rolünün giderek artacağının tahmin edildiği sağlık hizmetlerinde. 50 yılına kadar yıllık %2025 oran. Makine öğrenimi, teşhislere, görüntülemeye yardımcı olmada giderek daha hayati bir rol oynuyor. öngörücü sağlıkVe daha fazlası.

Piyasadaki yeni tıbbi cihazlar ve giyilebilir ürünlerle ML, insanların kendi sağlıklarını daha iyi yönetebilmeleri için kolayca erişilebilen bilgileri toplayarak, analiz ederek ve sunarak tıbbi izlemeyi dönüştürme kapasitesine sahip; bu da kronik hastalıkların erken tespit edilmesi veya önlenmesi olasılığını artırıyor. Araştırmacıların bu yeni teknolojileri geliştirirken, en yüksek kalitede veri topladıklarından ve gerçek dünyadaki kullanım durumlarına uygun ölçeklenebilir, doğru ve eşitlikçi makine öğrenimi algoritmaları oluşturduklarından emin olmak için akılda tutması gereken çeşitli faktörler vardır.

Klinik araştırma ve veri analizini ölçeklendirmek için ML'yi kullanma

Son 25 yılda tıbbi cihazların geliştirilmesi özellikle Kovid-19 salgını sırasında hızlandı. Fitness takipçileri ve giyilebilir cihazlar gibi daha fazla tüketici cihazının metalaştığını ve geliştirmede tıbbi teşhis cihazlarına doğru kayma olduğunu görmeye başlıyoruz. Bu cihazlar pazara sunuldukça yetenekleri de gelişmeye devam ediyor. Daha fazla tıbbi cihaz, daha sürekli veri ve analiz edilmesi gereken daha büyük, daha çeşitli veri setleri anlamına gelir. Bu işlem manuel olarak yapıldığında sıkıcı ve verimsiz olabilir. ML, kapsamlı veri kümelerinin daha hızlı ve daha doğru bir şekilde analiz edilmesini sağlayarak, dönüştürücü içgörülere yol açabilecek kalıpları belirler.

Tüm bu veriler artık parmaklarımızın ucunda olduğundan, her şeyden önce verileri işlediğimizden emin olmalıyız. krallar gibi yaşamaya veri. Veriler, kullandığımız teknolojiyi şekillendirir ve bilgilendirir ancak tüm veriler aynı faydayı sağlamaz. Karşılaştırmalı bir temel olarak altın standart tıbbi referanslarla desteklenen, doğru veri toplama yöntemlerine sahip, yüksek kaliteli, sürekli, tarafsız verilere ihtiyacımız var. Bu, güvenli, adil ve doğru makine öğrenimi algoritmaları oluşturmamızı sağlar.

Tıbbi cihaz alanında adil sistem gelişiminin sağlanması

Algoritmalar geliştirirken araştırmacılar ve geliştiriciler amaçlanan popülasyonları daha geniş bir şekilde dikkate almalıdır. Çoğu şirketin tekil, ideal, gerçek dünya dışı bir örnekte çalışmalar ve klinik araştırmalar yürütmesi alışılmadık bir durum değil. Bununla birlikte, geliştiricilerin cihazın gerçek dünyadaki tüm kullanım durumlarını ve amaçlanan popülasyonun teknolojiyle günlük olarak yapabileceği tüm olası etkileşimleri dikkate alması kritik öneme sahiptir. Şunu soruyoruz: Cihaz için hedeflenen popülasyon kimdir ve tüm popülasyonu hesaba katıyor muyuz? Hedef kitledeki herkesin teknolojiye eşit erişimi var mı? Teknolojiyle nasıl etkileşime girecekler? Teknolojiyle 24/7 mü yoksa aralıklı olarak mı etkileşime girecekler?

Bir kişinin günlük yaşamına entegre olacak veya günlük davranışlara potansiyel olarak müdahale edecek tıbbi cihazlar geliştirirken, aynı zamanda kişinin bütününü (zihin, beden ve çevre) ve bu bileşenlerin zaman içinde nasıl değişebileceğini de hesaba katmamız gerekir. Her insan, gün boyunca farklı noktalarda farklılıklar gösteren benzersiz bir fırsat sunar. Zamanı veri toplamada bir bileşen olarak anlamak, ürettiğimiz içgörüleri güçlendirmemize olanak tanır.

Araştırmacılar ve geliştiriciler, bu unsurları hesaba katarak ve fizyoloji, psikoloji, arka plan, demografik ve çevresel verilerin tüm bileşenlerini anlayarak, insan sağlığı uygulamaları için doğru ve güçlü modeller oluşturmalarına olanak tanıyan yüksek çözünürlüklü, sürekli veriler topladıklarından emin olabilirler.

ML diyabet yönetimini nasıl dönüştürebilir?

Bu ML en iyi uygulamaları diyabet yönetimi alanında özellikle dönüştürücü olacaktır. Diyabet salgını dünya çapında hızla büyüyor: 537 milyon kişi Dünya çapında Tip 1 ve Tip 2 diyabetle yaşamakta ve bu sayının artması beklenmektedir. 643'a kadar 2030 milyon. Pek çok kişinin etkilendiği bir ortamda, hastaların kendi vücutlarında neler olup bittiğini gösteren ve durumlarını etkili bir şekilde yönetmelerine olanak tanıyan bir çözüme erişmeleri zorunludur.

Son yıllarda, salgına yanıt olarak araştırmacılar ve geliştiriciler, optik algılama teknikleri gibi kan şekeri ölçümünün invaziv olmayan yöntemlerini keşfetmeye başladılar. Ancak bu yöntemlerin melanin seviyeleri, BMI seviyeleri veya cilt kalınlığı gibi değişen insan faktörlerine bağlı olarak bilinen sınırlamaları vardır.

Radyofrekans (RF) algılama teknolojisi, optik algılamanın sınırlamalarının üstesinden gelir ve diyabetli ve prediyabetli kişilerin sağlıklarını yönetme biçimini dönüştürme potansiyeline sahiptir. Bu teknoloji, büyük miktarlarda veri üretme ve tüm doku yığınını güvenli bir şekilde ölçme yeteneği nedeniyle, kan şekerinin invazif olmayan bir şekilde ölçülmesi söz konusu olduğunda daha güvenilir bir çözüm sunar.

RF sensör teknolojisi, birkaç yüz bin frekansta veri toplanmasına olanak tanır, bu da milyarlarca veri gözleminin işlenmesiyle sonuçlanır ve bu kadar büyük ve yeni veri kümelerini yönetmek ve yorumlamak için güçlü algoritmalar gerektirir. ML, bu tür sensör teknolojisinden üretilen devasa miktarda yeni verinin işlenmesi ve yorumlanması açısından önemlidir; bu da daha hızlı ve daha doğru algoritma geliştirmeyi mümkün kılar; bu, amaçlanan tüm kullanım durumlarında sağlık sonuçlarını iyileştiren etkili, invaziv olmayan bir glikoz monitörü oluşturmak için kritik öneme sahiptir.

Diyabet alanında da aralıklı verilerden sürekli verilere doğru bir geçiş görüyoruz. Örneğin parmak delme, gün boyunca belirli noktalardaki kan şekeri seviyelerine ilişkin bilgi sağlar, ancak sürekli bir glikoz monitörü (CGM), daha sık ancak sürekli olmayan artışlarla ilgili bilgiler sağlar. Ancak bu çözümler yine de cildin delinmesini gerektirir ve bu da sıklıkla ağrıya ve ciltte hassasiyete neden olur. İnvaziv olmayan bir kan şekeri izleme çözümü, daha geniş bir popülasyondan yüksek kaliteli, sürekli verileri kolaylıkla ve ölçümde gecikme olmadan yakalamamıza olanak tanır. Genel olarak bu çözüm, tartışmasız şekilde daha iyi bir kullanıcı deneyimi sağlayacak ve zaman içinde daha düşük maliyet sağlayacaktır.

Ayrıca sürekli veri hacminin yüksek olması, daha adil ve doğru algoritmaların geliştirilmesine katkıda bulunur. Daha fazla zaman serisi verisi toplandıkça, yüksek çözünürlüklü verilerle birlikte geliştiriciler, zaman içinde kan şekeri tespitindeki doğruluğu artırmak için daha iyi algoritmalar oluşturmaya devam edebilir. Bu veriler, insanların günden güne (ve tek bir gün boyunca) nasıl değiştiğini yansıtan çeşitli faktörleri içerdiğinden ve son derece doğru bir çözüm ürettiğinden, algoritmanın sürekli iyileştirilmesine katkıda bulunabilir. Farklı hayati değerleri izleyen invaziv olmayan çözümler, tıbbi izleme endüstrisini dönüştürebilir ve çeşitli hasta popülasyonlarından alınan sürekli veriler aracılığıyla insan vücudunun nasıl çalıştığına daha derinlemesine bir bakış sağlayabilir.

Birbirine bağlı bir sistem oluşturan tıbbi cihazlar

Teknoloji ilerledikçe ve tıbbi cihaz sistemleri daha da yüksek doğruluk seviyelerine ulaştıkça, hastalar ve tüketiciler, çeşitli ürünlerden elde edilen gelişmiş ve çok modlu veriler aracılığıyla kendi günlük sağlıklarının kontrolünü ellerine almak için giderek daha fazla fırsat görüyorlar. Ancak tıbbi cihaz ve giyilebilir cihaz verilerinden en fazla etkiyi görmek için, bireyin sağlığına ilişkin bütünsel bir görünüm sağlamak amacıyla birden fazla cihaz arasında sorunsuz veri alışverişi sağlayacak birbirine bağlı bir sistemin olması gerekiyor.

öncelik tıbbi cihaz birlikte çalışabilirliği diyabet gibi kronik durumların yönetilmesine yardımcı olmak için bu cihazların tam kapasitesinin kilidini açacak. İnsülin pompaları ve CGM'ler gibi cihazlar arasındaki kesintisiz bilgi akışı ve alışverişi, bireylerin daha iyi anlama diyabet yönetim sistemlerinin

Yüksek doğruluklu veriler, doğru şekilde toplanıp kullanıldığında sağlık sektörünü dönüştürme potansiyeline sahiptir. AI ve ML'nin yardımıyla tıbbi cihazlar, bireyleri birey olarak ele alarak ve kişinin sağlığını daha derin bir düzeyde anlayarak uzaktan hasta takibinde ölçülebilir gelişmeler sağlayabilir. Makine öğrenimi, tahmine dayalı ve önleyici sağlık yönetimi protokollerini bilgilendirmek ve hastaların kendi sağlıklarıyla ilgili bilgilere erişmesini sağlayarak verilerin kullanılma biçimini dönüştürmek için verilerden içgörülerin kilidini açmanın anahtarıdır.