Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Nasıl Tıbbi İzleme Verilerini Ölçeklendirerek Dönüştürüyor

Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) neredeyse her endüstride bulunabilir ve bazıları tarafından yeni bir yenilik çağı olarak kabul edilir – özellikle sağlık hizmetleri alanında, burada AI’ın rolünün 2025 yılına kadar %50’lik bir oranla annually büyüyeceği tahmin edilmektedir. ML, teşhis, görüntüleme, prediktif sağlık ve daha fazlasında yardımcı olmak için giderek daha önemli bir rol oynamaktadır.

Yeni tıbbi cihazlar ve giyilebilir cihazlar piyasada bulununca, ML, verileri toplamak, analiz etmek ve insanların kendi sağlıklarını daha iyi yönetmelerine olanak tanıyan kolayca erişilebilen bilgileri sunmak için tıbbi izlemeyi dönüştürme yeteneğine sahiptir – kronik hastalıkların erken teşhisi veya önlenmesi olasılığını artırır. Araştırmacılar, bu yeni teknolojileri geliştirirken, en yüksek kaliteli verileri topladıklarından ve gerçek dünya kullanım örnekleri için ölçeklenebilir, doğru ve adil ML algoritmaları oluşturduklarından emin olmak için several faktörü dikkate almalıdır.

ML ile klinik araştırma ve veri analizini ölçeklendirme

Son 25 yıl içinde, tıbbi cihazların geliştirilmesi hızlandı, özellikle COVID-19 salgını sırasında. Tüketici cihazları gibi fitness takip cihazları ve giyilebilir cihazların daha çok piyasada bulunması ve geliştirme faaliyetlerinin tıbbi tanı cihazlarına kaymasıyla birlikte, bu cihazların yetenekleri devam etmektedir. Bu cihazlar piyasaya sürüldükçe, yetenekleri devam etmektedir. Daha fazla tıbbi cihaz, daha fazla sürekli veri ve daha büyük, daha çeşitli veri setleri anlamına gelmektedir – bu veriler analiz edilmelidir. Bu işlemler manuel olarak yapıldığında zahmetli ve verimsiz olabilir. ML, geniş veri setlerini daha hızlı ve doğru bir şekilde analiz etmeyi sağlar ve dönüşümsel içgörülere yol açabilecek kalıpları tanımlar.

Bu veriler şimdi elimizde olduğuna göre, önce ve прежде всего doğru verilerin işlendiğinden emin olmalıyız. Veri, kullandığımız teknolojiyi şekillendirmektedir, ancak tüm veriler aynı faydayı sağlamaz. Yüksek kaliteli, sürekli, önyargılı olmayan veri toplama yöntemleri ile desteklenen altın standart tıbbi referanslara sahip olmalıyız. Bu, güvenli, adil ve doğru ML algoritmaları oluşturduğumuz anlamına gelmektedir.

Tıbbi cihaz alanında eşit sistem geliştirmeyi sağlamak

Algoritmalar geliştirilirken, araştırmacılar ve geliştiriciler, hedeflenen popülasyonları daha geniş bir şekilde dikkate almalıdır. Şirketlerin tek bir, ideal, gerçek dünya dışı örnekte çalışmalar yapması nadir değildir. Ancak, geliştiricilerin cihazın tüm gerçek dünya kullanım örneklerini dikkate almaları ve hedeflenen popülasyonun teknoloji ile günlük olarak nasıl etkileşime gireceğini dikkate almaları çok önemlidir. Şunu soruyoruz: Cihazın hedeflenen popülasyonu kimdir ve tüm popülasyonu dikkate alıyor muyuz? Hedeflenen kitledeki herkes teknolojiye eşit şekilde erişebilir mi? Nasıl teknoloji ile etkileşime girecekler? Teknoloji ile 24/7 veya aralıklı olarak mı etkileşime girecekler?

Tıbbi cihazlar geliştirilirken, bu cihazlar birinin günlük yaşamına entegre olacak veya günlük davranışlarla etkileşime girebilecekse, aynı zamanda tüm insanı – zihin, beden ve çevre – ve bu bileşenlerin zaman içinde nasıl değişebileceğini dikkate almalıyız. Her insan, gün içinde farklı noktalarda değişen benzersiz bir fırsat sunar. Veri toplama sırasında zaman bileşenini dikkate almak, oluşturduğumuz içgörülerin kapsamını genişletmemize olanak tanır.

Bu öğeleri dikkate alarak ve fizyoloji, psikoloji, arka plan, demografi ve çevresel verilerin tüm bileşenlerini anlayarak, araştırmacılar ve geliştiriciler, yüksek çözünürlüklü, sürekli verileri toplamak ve insan sağlığı uygulamaları için doğru ve güçlü modeller oluşturmak için gereken verileri toplamak olabilir.

ML nasıl diyabet yönetimini dönüştürebilir

Bu ML en iyi uygulamaları, diyabet yönetim alanı özellikle dönüştürücü olacaktır. Diyabet salgını, dünya çapında hızla büyümektedir: 537M insan Tip 1 ve Tip 2 diyabet ile yaşamaktadır ve bu sayı 2025 yılına kadar 643M olarak öngörülüyor. Bu kadar çok insanın etkilendiği bir durumda, hastaların kendi durumlarını yönetmelerine olanak tanıyan bir çözüme erişimi olması çok önemlidir.

Son yıllarda, salgına yanıt olarak, araştırmacılar ve geliştiriciler, optik algılama teknikleri gibi kan şekerini invazif olmayan yöntemlerle ölçme yöntemlerini araştırmaya başladılar. Ancak, bu yöntemler, melanin seviyeleri, BMI seviyeleri veya cilt kalınlığı gibi çeşitli insan faktörleri nedeniyle bilinen sınırlamalara sahiptir.

Radyo frekansı (RF) algılama teknolojisi, optik algılama sınırlamalarını aşar ve diyabet ve prediyabetli kişilerin sağlıklarını yönetme şeklini dönüştürme potansiyeline sahiptir. Bu teknoloji, kan şekerini invazif olmayan şekilde ölçmek için daha güvenilir bir çözüm sunar, çünkü tam doku yığını boyunca güvenli bir şekilde ölçüm yapabilme yeteneğine sahiptir.

RF sensör teknolojisi, birkaç yüz bin frekans boyunca veri toplamak ve milyarlarca veri gözlemi işlemek için güçlü algoritmalar gerektirir. ML, bu tür sensör teknolojisi tarafından üretilen büyük ve yeni veri setlerini işlemek ve yorumlamak için आवशtır – daha hızlı ve doğru algoritma geliştirme için çok önemlidir, bu da daha iyi sağlık sonuçları sağlayan etkili bir invazif olmayan glukoz monitörünün oluşturulmasına katkıda bulunur.

Diyabet alanında, ayrıca aralıklı veriden sürekli veriye bir geçiş görüyoruz. Parmak delme, örneğin, gün boyunca belirli noktalarda kan şeker seviyeleri hakkında içgörüler sağlar, ancak bir sürekli glukoz monitörü (CGM) daha sık, ancak sürekli olmayan aralıklarla içgörüler sağlar. Ancak bu çözümler, cilt delinmesini gerektirir ve genellikle ağrı ve cilt duyarlılığına neden olur. Invazif olmayan bir kan şeker izleme çözümü, daha geniş bir popülasyondan kolayca ve gecikme olmadan yüksek kaliteli sürekli verileri toplamak için olanak tanır. Genel olarak, bu çözüm, daha iyi bir kullanıcı deneyimi ve zaman içinde daha düşük maliyet sunar.

Ayrıca, büyük miktarda sürekli veri, daha adil ve doğru algoritmaların geliştirilmesine katkıda bulunur. Zaman serisi verileri toplanırken, yüksek çözünürlüklü verilerle birlikte, geliştiriciler, kan şekerini zaman içinde tespit etme doğruluğunu artırmak için daha iyi algoritmalar oluşturmaya devam edebilir. Bu veriler, insanların gün içinde (ve tek bir gün içinde) nasıl değişebileceğini yansıtan çeşitli faktörleri içerir, böylece çok yüksek bir doğruluk seviyesine ulaşılır. Invazif olmayan çözümler, farklı vital işaretleme ölçümlerini izler ve tıbbi izleme endüstrisini dönüştürebilir ve çeşitli hasta popülasyonlarından sürekli veriler sayesinde insan vücudunun nasıl çalıştığını daha derin bir şekilde görmemize olanak tanır.

Tıbbi cihazlar bağlantılı bir sistem oluşturuyor

Teknoloji ilerledikçe ve tıbbi cihaz sistemleri daha yüksek doğruluk seviyelerine ulaştıkça, hastalar ve tüketiciler, çeşitli ürünlerden gelen gelişmiş ve çok modlu verilere erişim yoluyla günlük sağlıklarını kontrol etme fırsatlarına daha fazla sahip olmaktadırlar. Ancak, tıbbi cihaz ve giyilebilir cihaz verilerinin en büyük etkiye sahip olabilmesi için, bireyin sağlığını kapsamlı bir şekilde görüntülemek için birden fazla cihaz arasında veri alışverişi sağlayan bağlantılı bir sistem oluşturulmalıdır.

Tıbbi cihaz uyumluluğunu önceliklendirmek, bu cihazların kronik hastalıkları, diyabeti yönetmek için tam potansiyellerini kullanmalarına olanak tanıyacaktır. İnsülin pompaları ve CGM’ler gibi cihazlar arasında bilgi akışının ve alışverişi kolaylaştırılması, bireylerin diyabet yönetim sistemlerini daha iyi anlamalarına olanak tanır.

Yüksek çözünürlüklü veriler, doğru bir şekilde toplanıp kullanıldığında, sağlık hizmetleri endüstrisini dönüştürebilir. AI ve ML ile birlikte, tıbbi cihazlar, uzaktan hasta izleme alanında ölçülebilir gelişmeler kaydedebilir, bireyleri bireysel olarak tedavi ederek ve bir kişinin sağlığını daha derin bir düzeyde anlayarak. ML, verileri işleyerek ve yorumlayarak, prediktif ve önleyici sağlık yönetimi protokollerini bilgilendirmek ve hastalara kendi sağlıkları hakkında bilgi erişimini sağlamak için çok önemlidir, böylece veri kullanım şeklimizi dönüştürür.