AI ve ML Nasıl Veri Toplama Yaparak Tıbbi İzlemeyi Dönüştürüyor

Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML),几乎 her endüstride bulunabilir ve bazıları tarafından bir yenilik çağı olarak kabul edilir – özellikle sağlık hizmetleri alanında, burada AI’ın rolünün 2025 yılına kadar %50’lik bir oranda yıllık büyüğe sahip olacağı tahmin edilmektedir. ML, giderek daha önemli bir rol oynayarak teşhis, görüntüleme, tahmin edilebilir sağlık ve daha fazlasına yardımcı olmaktadır.

Piyasada yeni tıbbi cihazlar ve giyilebilir cihazlar ile, ML, verileri toplama, analiz etme ve insanların kendi sağlıklarını daha iyi yönetmelerine olanak tanıyan kolayca erişilebilen bilgiler sunarak tıbbi izlemeyi dönüştürebilir – kronik hastalıkların erken teşhisi veya önlenmesi olasılığını artırır. Araştırmacılar, bu yeni teknolojileri geliştirirken, en yüksek kaliteli verileri toplamak ve gerçek dünya kullanım örnekleri için uygun, doğru ve adil ML algoritmaları oluşturmak için several faktörleri dikkate almalıdır.

ML’yi klinik araştırma ve veri analizi için kullanma

Son 25 yıl içinde, tıbbi cihazların geliştirilmesi hızlandı, özellikle COVID-19 salgını sırasında. Fitness takip cihazları ve giyilebilir cihazlar gibi tüketici cihazlarının artması ve geliştirme sürecinin tıbbi teşhis cihazlarına kaymasıyla, bu cihazların yetenekleri sürekli olarak evrim geçirmektedir. Daha fazla tıbbi cihaz, daha fazla sürekli veri ve daha büyük, daha çeşitli veri setleri anlamına gelir. Bu işlemler manuel olarak yapıldığında zahmetli ve verimsiz olabilir. ML, geniş veri setlerinin daha hızlı ve daha doğru bir şekilde analiz edilmesini sağlar ve dönüştürücü içgörülere yol açabilecek kalıpları tanımlar.

Tüm bu verilere artık elimizde erişebiliyorken, önce ve önce doğru verileri işlediğimizden emin olmalıyız. Veri, kullandığımız teknolojiyi şekillendirir ve bilgilendirir, ancak tüm veriler aynı faydayı sağlamaz. Yüksek kaliteli, sürekli, önyargılı olmayan veri ve altın standart tıbbi referanslar tarafından desteklenen doğru veri toplama yöntemlerine ihtiyacımız vardır. Bu, güvenli, adil ve doğru ML algoritmaları oluşturduğumuzdan emin olmamızı sağlar.

Tıbbi cihaz alanında eşit sistem geliştirme sağlamak

Algoritmalar geliştirirken, araştırmacılar ve geliştiriciler, amaçlanan nüfusları daha geniş bir şekilde dikkate almalıdır. Şirketlerin, genellikle tek bir, ideal, gerçek dışı olmayan bir örnekte çalışmalar ve klinik denemeler yapması alışılmış bir durumdur. Ancak, geliştiricilerin, cihazın tüm gerçek dünya kullanım örneklerini ve amaçlanan nüfusun teknolojiyle olası tüm etkileşimlerini dikkate alması çok önemlidir. Şunu soruyoruz: Cihazın amaçlanan nüfusu kim ve tüm nüfusu mu dikkate alıyoruz? Hedef kitle, teknolojiye eşit şekilde erişebilir mi? Nasıl teknolojiyle etkileşime girerler? Teknolojiyle 7/24 mi yoksa ara sıra mı etkileşime girerler?

Günlük yaşama entegre olacak veya günlük davranışlarla etkileşime girebilecek tıbbi cihazlar geliştirirken, aynı zamanda tüm insanı – zihin, beden ve çevre – ve bu bileşenlerin zaman içinde nasıl değişebileceğini dikkate almalıyız. Her insan, günün farklı noktalarında değişen varyasyonlarla birlikte benzersiz bir fırsat sunar. Veri toplama中的 zaman bileşenini dikkate almak, ürettiğimiz içgörülerin kapsamını genişletmemize olanak tanır.

Bu öğeleri dikkate alarak ve fizyoloji, psikoloji, arka plan, demografi ve çevresel veri gibi tüm bileşenleri anlayarak, araştırmacılar ve geliştiriciler, yüksek çözünürlüklü, sürekli verileri toplamak ve insan sağlığı uygulamaları için doğru ve güçlü modeller oluşturmak için olanak sağlar.

ML’nin diyabet yönetimini dönüştürme şekli

Bu ML en iyi uygulamaları, özellikle diyabet yönetiminde dönüşümsel olacaktır. Diyabet salgını, dünya çapında hızla büyümektedir: 537M insan Tip 1 ve Tip 2 diyabet yaşamaktadır ve bu sayı 2030 yılına kadar 643M olarak beklenmektedir. Bu kadar çok insanın etkilendiği bir durumda, hastaların kendi durumlarını etkili bir şekilde yönetmelerine olanak tanıyan bir çözüme erişimleri olması çok önemlidir.

Son yıllarda, salgına yanıt olarak, araştırmacılar ve geliştiriciler, optik algılama teknikleri gibi kan şekeri ölçümünün invazif olmayan yöntemlerini keşfetmeye başladılar. Ancak bu yöntemler, melanin seviyeleri, VKİ seviyeleri veya cilt kalınlığı gibi çeşitli insan faktörleri nedeniyle bilinen sınırlamalara sahiptir.

Radyo frekans (RF) algılama teknolojisi, optik algılamanın sınırlamalarını aşar ve diyabetli ve prediyabetli kişilerin sağlıklarını yönetme şeklini dönüştürme potansiyeline sahiptir. Bu teknoloji, daha güvenilir bir çözüm sunar, çünkü tam doku yığınından güvenli bir şekilde ölçüm yapabilme yeteneğine sahiptir.

RF sensör teknolojisi, birkaç yüz bin frekans boyunca veri toplama olanağı sağlar, milyarlarca veri gözlemi ile sonuçlanır ve bu büyük ve yeni veri setlerini yönetmek ve yorumlamak için güçlü algoritmalar gerektirir. ML, bu tür sensör teknolojisi tarafından üretilen büyük miktarda yeni verilerin işlenmesinde ve yorumlanmasında çok önemlidir, böylece daha hızlı ve daha doğru algoritma geliştirme olanağı sağlar – etkili bir invazif olmayan glukoz monitörü oluşturmak ve tüm amaçlanan kullanım örneklerinde sağlık sonuçlarını iyileştirmek için çok önemlidir.

Diyabet alanında, ayrıca ara sıra veriden sürekli veriye doğru bir kayma görüyoruz. Parmak delme, örneğin, gün boyunca belirli noktalarda kan şekeri seviyeleri hakkında içgörüler sağlar, ancak bir sürekli glukoz monitörü (CGM), daha sık ancak sürekli olmayan artımlarla içgörüler sağlar. Bu çözümler,仍需要 cilt delinmesi, genellikle ağrı ve cilt duyarlılığına neden olur. Invazif olmayan bir kan şekeri izleme çözümü, daha geniş bir nüfus için kolayca ve ölçüm gecikmesi olmadan yüksek kaliteli sürekli verileri toplama olanağı sağlar.

Ayrıca, yüksek hacimli sürekli veri, daha adil ve doğru algoritmaların geliştirilmesine katkıda bulunur. Zaman serisi verileri toplandıkça, yüksek çözünürlüklü veri ile birleştirilerek, geliştiriciler, kan şekeri seviyelerini tespit etme doğruluğunu artırmak için daha iyi algoritmalar oluşturmaya devam edebilir. Bu veri, gün içinde (ve gün boyunca) insanların nasıl değişebileceğini yansıtan çeşitli faktörleri içerir, böylece çok doğru bir çözüm sağlar. Invazif olmayan çözümler, farklı vital işareti izler ve tıbbi izleme endüstrisini dönüştürebilir ve çeşitli hasta popülasyonlarından sürekli veri ile insan vücudunun nasıl çalıştığını daha derinlemesine incelemeye olanak tanır.

Tıbbi cihazların bağlantılı bir sistem oluşturması

Teknoloji ilerledikçe ve tıbbi cihaz sistemleri daha yüksek doğruluk seviyelerine ulaştıkça, hastalar ve tüketiciler, gelişmiş ve çok modlu verilerden oluşan çeşitli ürünlerden günlük sağlıklarını kontrol etme fırsatları görmektedir. Ancak tıbbi cihaz ve giyilebilir cihaz verilerinin en büyük etkisini görmek için, verileri birden fazla cihaz arasında sorunsuz bir şekilde değiştirmek için bağlantılı bir sistem oluşturmak gerekir, böylece bir kişinin sağlığının kapsamlı bir görünümü sağlanabilir.

Tıbbi cihaz bağlantılılığını önceliklendirmek, diyabet gibi kronik hastalıkları yönetmek için bu cihazların tam kapasitesini açığa çıkaracaktır. İnsülin pompaları ve CGM’ler gibi cihazlar arasındaki bilgi akışı ve değişimi, bireylerin diyabet yönetim sistemleri hakkında daha iyi bir anlayışa sahip olmalarına olanak tanır.

Yüksek kaliteli veri, doğru şekilde toplandığında ve kullanıldığında, sağlık hizmetleri endüstrisini dönüştürebilir. AI ve ML’nin yardımıyla, tıbbi cihazlar, uzaktan hasta izleme alanında ölçülebilir gelişmeler kaydedebilir, bireyleri bireysel olarak ele alır ve bir kişinin sağlığını daha derinlemesine anlar. ML, verileri işleyerek ve yorumlayarak, öngörülü ve önleyici sağlık yönetimi protokollerini bilgilendirmek ve hastalara kendi sağlıkları hakkında bilgi erişimini sağlamak için anahtardır, böylece verilerin kullanımı şeklini dönüştürür.