AI va ML tibbiy monitoringni o'zgartirish uchun ma'lumotlar to'plamini qanday kengaytirmoqda

Sun'iy intellekt (AI) va mashinani o'rganish (ML) deyarli har bir sohada mavjud bo'lib, ba'zilar innovatsiyalarning yangi davri deb hisoblaydigan narsalarni boshqaradi, xususan, AI roli o'sish sur'atlariga ko'ra sog'liqni saqlashda. 50 yilgacha har yili 2025% stavka. ML tobora ko'proq tashxis qo'yish, tasvirlash, bashoratli salomatlikVa yana.

Bozorda yangi tibbiy asboblar va taqiladigan qurilmalar bilan ML odamlarning o'z sog'lig'ini yaxshiroq boshqarishi uchun oson kirish mumkin bo'lgan ma'lumotlarni to'plash, tahlil qilish va etkazib berish orqali tibbiy monitoringni o'zgartirish imkoniyatiga ega - surunkali kasalliklarni erta aniqlash yoki oldini olish ehtimolini oshiradi. Tadqiqotchilar ushbu yangi texnologiyalarni ishlab chiqishda ular eng yuqori sifatli ma'lumotlarni to'plash va real hayotda foydalanish holatlariga mos keladigan kengaytiriladigan, aniq va adolatli ML algoritmlarini yaratish uchun bir nechta omillarni yodda tutishlari kerak.

Klinik tadqiqotlar va ma'lumotlarni tahlil qilish uchun MLdan foydalanish

Oxirgi 25 yil ichida tibbiy asboblarni ishlab chiqish ayniqsa, COVID-19 pandemiyasi davrida tezlashdi. Biz ko'proq iste'molchi qurilmalari, masalan, fitnes-trekerlar va taqiladigan qurilmalar sotilayotganini va rivojlanish tibbiy diagnostika qurilmalariga o'tishini ko'ra boshladik. Ushbu qurilmalar bozorga chiqarilar ekan, ularning imkoniyatlari rivojlanishda davom etmoqda. Ko'proq tibbiy asboblar ko'proq doimiy ma'lumotlar va tahlil qilinishi kerak bo'lgan kattaroq, yanada xilma-xil ma'lumotlar to'plamini anglatadi. Ushbu ishlov berish qo'lda bajarilganda zerikarli va samarasiz bo'lishi mumkin. ML keng qamrovli ma'lumotlar to'plamlarini tezroq va aniqroq tahlil qilish imkonini beradi, bu esa transformatsion tushunchalarga olib kelishi mumkin bo'lgan naqshlarni aniqlaydi.

Ushbu ma'lumotlarning barchasi bizning qo'limizda ekan, biz birinchi navbatda qayta ishlayotganimizni ta'minlashimiz kerak o'ng ma'lumotlar. Ma'lumotlar biz foydalanadigan texnologiyani shakllantiradi va xabardor qiladi, lekin hamma ma'lumotlar bir xil foyda keltirmaydi. Bizga yuqori sifatli, uzluksiz, xolis ma'lumotlar kerak, to'g'ri ma'lumotlarni to'plash usullari qiyosiy asos sifatida oltin standart tibbiy ma'lumotnomalar bilan qo'llab-quvvatlanadi. Bu bizning xavfsiz, adolatli va aniq ML algoritmlarini yaratishimizni ta'minlaydi.

Tibbiy asboblar sohasida adolatli tizim rivojlanishini ta'minlash

Algoritmlarni ishlab chiqishda tadqiqotchilar va ishlab chiquvchilar o'zlarining mo'ljallangan populyatsiyalarini yanada kengroq ko'rib chiqishlari kerak. Aksariyat kompaniyalar tadqiqot va klinik sinovlarni yagona, ideal, haqiqiy bo'lmagan misolda o'tkazishlari odatiy hol emas. Shu bilan birga, ishlab chiquvchilar qurilma uchun barcha real foydalanish holatlarini va ularning har kuni mo'ljallangan aholining texnologiya bilan bo'lishi mumkin bo'lgan barcha mumkin bo'lgan o'zaro ta'sirini hisobga olishlari juda muhimdir. Biz so'raymiz: qurilma uchun mo'ljallangan populyatsiya kim va biz butun populyatsiyani hisobga olamizmi? Maqsadli auditoriyadagi har bir kishi texnologiyadan adolatli foydalanish imkoniyatiga egami? Ular texnologiya bilan qanday munosabatda bo'lishadi? Ular texnologiya bilan 24/7 yoki vaqti-vaqti bilan o'zaro ta'sir qiladimi?

Birovning kundalik hayotiga qo'shiladigan yoki kundalik xatti-harakatlariga potentsial aralashadigan tibbiy asboblarni ishlab chiqishda biz butun inson - ong, tana va atrof-muhit - va bu komponentlar vaqt o'tishi bilan qanday o'zgarishini hisobga olishimiz kerak. Har bir inson kun davomida turli nuqtalarda o'zgarishlar bilan noyob imkoniyatni taqdim etadi. Vaqtni ma'lumotlar yig'ishning tarkibiy qismi sifatida tushunish biz yaratgan tushunchalarni kuchaytirishga imkon beradi.

Ushbu elementlarni hisobga olgan holda va fiziologiya, psixologiya, fon, demografiya va atrof-muhit ma'lumotlarining barcha tarkibiy qismlarini tushunish orqali tadqiqotchilar va ishlab chiquvchilar yuqori aniqlikdagi, uzluksiz ma'lumotlarni to'plashlariga ishonch hosil qilishlari mumkin, bu ularga inson salomatligi ilovalari uchun aniq va kuchli modellarni yaratishga imkon beradi.

Qanday qilib ML diabetni boshqarishni o'zgartirishi mumkin

Ushbu ML eng yaxshi amaliyotlari diabetni boshqarish sohasida ayniqsa o'zgaruvchan bo'ladi. Qandli diabet epidemiyasi butun dunyo bo'ylab tez o'sib bormoqda: 537 million kishi butun dunyo bo'ylab 1 va 2-toifa diabet bilan yashaydi va ularning soni ortishi kutilmoqda 643 yilga kelib 2030 mln. Ko'pchilik ta'sir qilganda, bemorlar o'z tanasida nima sodir bo'layotganini ko'rsatadigan va o'z sharoitlarini samarali boshqarishga imkon beradigan yechimga ega bo'lishlari juda muhimdir.

So'nggi yillarda epidemiyaga javoban tadqiqotchilar va ishlab chiquvchilar qon glyukozasini o'lchashning invaziv bo'lmagan usullarini, masalan, optik zondlash usullarini o'rganishni boshladilar. Biroq, bu usullar melanin darajasi, BMI darajalari yoki terining qalinligi kabi turli xil inson omillari tufayli ma'lum cheklovlarga ega.

Radiochastota (RF) sensori texnologiyasi optik sezish cheklovlarini yengib chiqadi va diabet va diabetga chalingan odamlarning sog'lig'ini boshqarish usullarini o'zgartirish imkoniyatiga ega. Ushbu texnologiya katta hajmdagi ma'lumotlarni yaratish va to'liq to'qimalarni xavfsiz o'lchash qobiliyati tufayli qon glyukozasini invaziv bo'lmagan holda o'lchashda yanada ishonchli yechim taklif qiladi.

RF sensori texnologiyasi bir necha yuz ming chastotalar bo'ylab ma'lumotlarni to'plash imkonini beradi, natijada milliardlab ma'lumotlarni qayta ishlash va bunday katta va yangi ma'lumotlar to'plamlarini boshqarish va sharhlash uchun kuchli algoritmlarni talab qiladi. ML ushbu turdagi sensor texnologiyasidan olingan katta miqdordagi yangi ma'lumotlarni qayta ishlash va talqin qilishda muhim ahamiyatga ega bo'lib, algoritmni tezroq va aniqroq ishlab chiqish imkonini beradi - barcha mo'ljallangan foydalanish holatlarida salomatlik natijalarini yaxshilaydigan samarali invaziv bo'lmagan glyukoza monitorini yaratish uchun juda muhimdir.

Qandli diabet sohasida biz uzluksiz ma'lumotlardan uzluksiz ma'lumotlarga o'tishni ham ko'rmoqdamiz. Misol uchun, barmoq bilan urish kun davomida ma'lum nuqtalarda qon glyukoza darajasi haqida ma'lumot beradi, ammo doimiy glyukoza monitori (CGM) tez-tez, lekin doimiy bo'lmagan o'sishlarda tushuncha beradi. Biroq, bu yechimlar hali ham terini teshishni talab qiladi, bu ko'pincha og'riq va terining sezgirligiga olib keladi. Invaziv bo'lmagan qon glyukoza monitoringi yechimi bizga kengroq aholidan yuqori sifatli uzluksiz ma'lumotlarni osongina va o'lchashda kechikishsiz olish imkonini beradi. Umuman olganda, ushbu yechim shubhasiz yaxshi foydalanuvchi tajribasini va vaqt o'tishi bilan arzonroq narxni ta'minlaydi.

Bundan tashqari, uzluksiz ma'lumotlarning yuqori hajmi yanada adolatli va aniq algoritmlarni ishlab chiqishga yordam beradi. Ko'proq vaqt seriyasi ma'lumotlari to'planganligi sababli, yuqori aniqlikdagi ma'lumotlar bilan birgalikda ishlab chiquvchilar vaqt o'tishi bilan qon glyukozasini aniqlashda aniqlikni oshirish uchun yaxshiroq algoritmlarni yaratishda davom etishlari mumkin. Ushbu ma'lumotlar algoritmni doimiy takomillashtirishga yordam beradi, chunki u odamlarning kundan-kunga (va bir kun davomida) qanday o'zgarishini aks ettiruvchi turli omillarni o'z ichiga oladi va bu juda aniq echimni beradi. Turli xil hayotiy omillarni kuzatuvchi invaziv bo'lmagan echimlar tibbiy monitoring sanoatini o'zgartirishi va turli xil bemorlar populyatsiyalarining doimiy ma'lumotlari orqali inson tanasi qanday ishlashini chuqurroq ko'rib chiqish imkonini beradi.

O'zaro bog'langan tizimni yaratadigan tibbiy asboblar

Texnologiya taraqqiyoti va tibbiy asboblar tizimlari yanada yuqori darajadagi aniqlikka erishar ekan, bemorlar va iste'molchilar turli mahsulotlardan ilg'or va multimodal ma'lumotlar orqali o'zlarining kundalik sog'lig'ini nazorat qilish uchun tobora ko'proq imkoniyatlarni ko'rishmoqda. Ammo tibbiy asbob-uskunalar va taqiladigan qurilmalar ma'lumotlarining eng katta ta'sirini ko'rish uchun shaxsning sog'lig'ining yaxlit ko'rinishini ta'minlash uchun bir nechta qurilmalarda ma'lumotlarning uzluksiz almashinuvini yaratish uchun o'zaro bog'langan tizim bo'lishi kerak.

Prioritetlashtirish tibbiy asboblarning o'zaro muvofiqligi diabet kabi surunkali kasalliklarni boshqarishda yordam berish uchun ushbu qurilmalarning to'liq imkoniyatlarini ochadi. Insulin nasoslari va CGM kabi qurilmalar o'rtasida uzluksiz oqim va ma'lumot almashinuvi odamlarga yaxshiroq tushunish ularning diabetni boshqarish tizimi.

Yuqori aniqlikdagi maʼlumotlar toʻgʻri toʻplangan va foydalanilganda sogʻliqni saqlash sohasini oʻzgartirish imkoniyatiga ega. AI va ML yordami bilan tibbiy asboblar bemorlarni uzoqdan kuzatishda odamlarga individual munosabatda bo'lish va inson salomatligini chuqurroq tushunish orqali o'lchanadigan o'zgarishlarni amalga oshirishi mumkin. ML sog'liqni saqlashni bashorat qiluvchi va profilaktika boshqaruvi protokollarini xabardor qilish va bemorlarga o'z sog'lig'i haqida ma'lumot olish imkoniyatini berish, ma'lumotlardan foydalanish usulini o'zgartirish uchun ma'lumotlardan tushunchalarni ochish kalitidir.