人工智能和机器学习如何扩展数据收集以改变医疗监测

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 几乎存在于每个行业，推动着一些人认为的创新新时代——特别是在医疗保健领域，据估计人工智能的作用将以惊人的速度增长。 到 50 年每年增长 2025%。机器学习在协助诊断、成像、 预测健康等等。

随着市场上新的医疗设备和可穿戴设备的出现，机器学习有能力通过收集、分析和提供易于访问的信息来改变医疗监测，以便人们更好地管理自己的健康，从而提高早期发现或预防慢性病的可能性。研究人员在开发这些新技术时应牢记几个因素，以确保他们收集最高质量的数据并构建适合实际用例的可扩展、准确和公平的机器学习算法。

使用 ML 扩展临床研究和数据分析

在过去的十年中， 医疗器械的开发 加速增长，尤其是在 COVID-19 大流行期间。我们开始看到更多的消费设备（例如健身追踪器和可穿戴设备）商品化，并且开发转向医疗诊断设备。随着这些设备推向市场，它们的功能不断发展。更多的医疗设备意味着更多的连续数据以及需要分析的更大、更多样化的数据集。如果手动完成此处理，可能会非常繁琐且效率低下。机器学习可以更快、更准确地分析大量数据集，识别可带来变革性见解的模式。

现在所有这些数据都触手可及，我们必须首先确保我们正在处理这些数据 右 数据。数据塑造并告知我们使用的技术，但并非所有数据都能提供相同的好处。我们需要高质量、连续、公正的数据，并以黄金标准医学参考资料支持的正确数据收集方法作为比较基线。这确保我们构建安全、公平和准确的机器学习算法。

确保医疗器械领域的公平系统开发

在开发算法时，研究人员和开发人员必须更广泛地考虑其目标人群。对于大多数公司来说，在单一的、理想的、非现实世界的实例中进行研究和临床试验并不罕见。然而，开发人员必须考虑设备的所有实际用例，以及目标人群在日常工作中可能与该技术进行的所有可能的交互，这一点至关重要。我们问：该设备的目标人群是谁？我们是否考虑了整个人群？目标受众中的每个人都可以公平地获得该技术吗？他们将如何与技术互动？他们会 24/7 还是间歇性地与技术交互？

在开发将融入人们日常生活或可能干预日常行为的医疗设备时，我们还需要考虑整个人——思想、身体和环境——以及这些组成部分如何随着时间的推移而变化。每个人都有一个独特的机会，但在一天中的不同时间点会有所不同。将时间理解为数据收集的一个组成部分使我们能够放大我们产生的见解。

通过考虑这些因素并了解生理学、心理学、背景、人口统计和环境数据的所有组成部分，研究人员和开发人员可以确保他们收集高分辨率、连续的数据，从而使他们能够为人类健康应用构建准确而强大的模型。

机器学习如何改变糖尿病管理

这些机器学习最佳实践将在糖尿病管理领域带来特别的变革。糖尿病的流行在全球范围内迅速蔓延： 537万人 全球范围内患有 1 型和 2 型糖尿病的人数预计将增长至 到 643 年将达到 2030 亿。由于影响如此之多，患者必须获得一种解决方案，向他们展示自己体内发生的情况，并允许他们有效地管理自己的病情。

近年来，为了应对疫情，研究人员和开发人员开始探索非侵入式测量血糖的方法，例如光学传感技术。然而，由于黑色素水平、​​BMI 水平或皮肤厚度等不同的人为因素，这些方法存在已知的局限性。

射频 (RF) 传感技术克服了光学传感的局限性，有可能改变糖尿病和糖尿病前期患者管理健康的方式。该技术在无创测量血糖方面提供了更可靠的解决方案，因为它能够生成大量数据并通过整个组织堆栈进行安全测量。

射频传感器技术允许在数十万个频率上收集数据，从而产生数十亿个数据观测结果需要处理，并且需要强大的算法来管理和解释如此庞大且新颖的数据集。机器学习对于处理和解释此类传感器技术生成的大量新数据至关重要，从而实现更快、更准确的算法开发，这对于构建有效的非侵入式血糖监测仪至关重要，从而改善所有预期用例的健康结果。

在糖尿病领域，我们也看到了从间歇性数据到连续性数据的转变。例如，手指刺痛可以深入了解全天特定时间点的血糖水平，而连续血糖监测仪 (CGM) 可以提供更频繁但非连续增量的洞察。然而，这些解决方案仍然需要刺穿皮肤，通常会导致疼痛和皮肤敏感。无创血糖监测解决方案使我们能够轻松地从更广泛的人群中捕获高质量的连续数据，并且测量不会出现滞后时间。总体而言，随着时间的推移，该解决方案无疑将提供更好的用户体验和更低的成本。

此外，大量连续数据有助于开发更公平、更准确的算法。随着更多时间序列数据的收集，结合高分辨率数据，开发人员可以继续构建更好的算法，以提高随时间检测血糖的准确性。这些数据可以推动算法的持续改进，因为它包含反映人们日常（以及一天中）如何变化的各种因素，从而产生高度准确的解决方案。监测不同生命体征的无创解决方案可以改变医疗监测行业，并通过来自不同患者群体的连续数据更深入地了解人体的工作原理。

创建互联系统的医疗设备

随着技术进步和医疗设备系统达到更高水平的准确性，患者和消费者看到越来越多的机会通过来自各种产品的先进多模式数据来控制自己的日常健康。但为了充分发挥医疗设备和可穿戴设备数据的影响，需要有一个互连系统来在多个设备之间创建顺畅的数据交换，从而提供个人健康状况的整体视图。

优先处理 医疗设备互操作性 将释放这些设备的全部功能，以帮助管理糖尿病等慢性病。胰岛素泵和 CGM 等设备之间的无缝信息流和信息交换将使个人能够 更好的理解 他们的糖尿病管理系统。

如果正确收集和使用高保真数据，则有可能改变医疗保健行业。在人工智能和机器学习的帮助下，医疗设备可以将个体视为个体，并更深入地了解一个人的健康状况，从而在远程患者监测方面取得可衡量的发展。机器学习是从数据中获取见解的关键，可以为预测性和预防性健康管理方案提供信息，并使患者能够获取有关自身健康的信息，从而改变数据的使用方式。