人工智能和机器学习如何扩大数据采集以变革医疗监测

人工智能（AI）和机器学习（ML）可以在几乎每个行业中找到，推动着一些人认为的创新新时代——尤其是在医疗保健领域，预计到2025年，AI的作用将以每年50%的速度增长。ML在诊断、成像、预测健康和其他方面发挥着至关重要的作用。

随着新型医疗设备和可穿戴设备的出现，ML有能力通过收集、分析和提供易于访问的信息来变革医疗监测，使人们能够更好地管理自己的健康——提高早期发现或预防慢性疾病的可能性。研究人员在开发这些新型技术时，应考虑几个因素，以确保收集高质量的数据并构建适合现实世界应用的可扩展、准确和公平的ML算法。

使用ML扩大临床研究和数据分析

在过去的25年中，医疗设备的开发加速了，尤其是在COVID-19大流行期间。我们看到更多的消费类设备，如健身追踪器和可穿戴设备，正在变得普及，开发重点转向医疗诊断设备。随着这些设备的推出，它们的功能不断演进。更多的医疗设备意味着更多的连续数据和更大、更多样化的数据集需要分析。手动处理这些数据可能很繁琐和低效。ML使得大量数据集可以更快、更准确地分析，发现可以带来变革性见解的模式。

现在我们有了这些数据，我们必须首先确保我们处理的是正确的数据。数据塑造和告知我们使用的技术，但并非所有数据都提供相同的好处。我们需要高质量、连续、无偏见的数据，具有正确的数据收集方法，支持金标准医疗参考作为比较基准。这确保我们构建安全、公平和准确的ML算法。

确保医疗设备空间中的公平系统开发

在开发算法时，研究人员和开发人员必须考虑他们的预期人群。许多公司通常在单一的理想、非现实世界的实例中进行研究和临床试验。然而，开发人员必须考虑设备的所有现实世界用例，以及他们的预期人群可能与技术的日常交互。我们问：谁是设备的预期人群，我们是否考虑到了整个人群？预期受众中的每个人是否都能平等地访问该技术？他们将如何与技术交互？他们将24/7或间歇性地与技术交互？

当我们开发将融入某人日常生活或可能干预日常行为的医疗设备时，我们还必须考虑整个个体——心灵、身体和环境——以及这些组件如何随时间变化。每个人都呈现出一个独特的机会，具有在一天中的不同点的变化。通过考虑这些因素和理解所有生理、心理、背景、人口统计和环境数据的组成部分，研究人员和开发人员可以确保他们收集的是高分辨率、连续的数据，使他们能够为人类健康应用构建准确和强大的模型。

ML如何变革糖尿病管理

这些ML最佳实践将特别变革糖尿病管理领域。糖尿病在全球范围内迅速蔓延：537M人患有1型和2型糖尿病，预计到2030年将增加到643M。有这么多人受到影响，患者需要一个能够显示他们身体内部发生了什么并允许他们有效管理自己的病情的解决方案。

最近，研究人员和开发人员开始探索非侵入性血糖测量方法，例如光学传感技术。然而，这些方法由于人类因素的差异（如黑色素、BMI或皮肤厚度）而具有已知的局限性。

无线电频率（RF）传感技术克服了光学传感的局限性，并有可能变革糖尿病和预糖尿病患者的健康管理方式。这种技术提供了一种更可靠的非侵入性血糖测量解决方案，因为它可以生成大量数据并安全地测量整个组织堆栈。

RF传感器技术允许在数十万个频率上收集数据，产生数十亿个数据观察结果，需要强大的算法来管理和解释如此大量和新颖的数据集。ML对于处理和解释RF传感器技术产生的海量数据至关重要，使算法开发速度更快、更准确——对于构建有效的非侵入性葡萄糖监测器以改善所有预期用例的健康结果至关重要。

在糖尿病领域，我们还看到从间歇性到连续数据的转变。例如，手指刺血提供了对血糖水平在一天中的某些时间点的洞察，而连续葡萄糖监测器（CGM）则以更频繁但不连续的增量提供洞察。然而，这些解决方案仍需要刺破皮肤，经常导致疼痛和皮肤敏感性。非侵入性血糖监测解决方案使我们能够轻松地从更广泛的人口中捕获高质量的连续数据，而无需延迟测量时间。总体而言，这个解决方案将提供无可置疑的更好的用户体验和更低的长期成本。

此外，连续数据的高容量有助于开发更公平和准确的算法。随着更多时间序列数据的收集，开发人员可以继续构建更好的算法来提高随时间检测血糖的准确性。这些数据可以为算法的持续改进提供动力，因为它们包括反映人们每天（和一天内）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非侵入性解决方案可以变革医疗监测行业，并为来自不同患者人群的连续数据提供对人体工作原理的更深入的了解。

医疗设备创建互联系统

随着技术的进步和医疗设备系统达到更高的准确性，患者和消费者正在看到更多机会来控制自己的日常健康，通过来自各种产品的高级和多模式数据。然而，要最大限度地发挥医疗设备和可穿戴设备数据的影响，需要一个互联系统来实现多个设备之间的数据平滑交换，以提供对个体健康的整体视图。

优先考虑医疗设备的互操作性将解锁这些设备帮助管理慢性疾病（如糖尿病）的全部潜力。设备（如胰岛素泵和CGM）之间的信息无缝流动和交换将使个人能够更好地理解自己的糖尿病管理系统。

高保真数据有可能变革医疗行业，当正确收集和使用时。有了AI和ML的帮助，医疗设备可以在远程患者监测中取得可衡量的进展，通过将个体视为个体，并在更深的层次上理解个体的健康。ML是解锁数据洞察的关键，用于告知预测和预防性健康管理协议，并赋予患者访问自己健康信息的权限，变革数据的使用方式。