Table of Contents

كما أن نظم استخدام الفطائر الاصطناعية - المعروفة أيضاً بنظم توصيل الأنسولين المغلقة - قد أعادت تشكيل إدارة السكري من النوع الأول من خلال آلية عملية صنع القرار المعقدة وراء الجرعة الانسولينية، وتعتمد هذه النظم على الرصد المستمر للتنبؤات بالغاز، والمضخات الانسوجينية، وأجهزة التحكم المتطورة للحفاظ على مستويات غلوتشي الدم في نطاق آمن.

نظام البيانات الإيكولوجي خلف نظم البكرياس ذات السمة الفنية

ويولد ويتفاعل مع أحجام هائلة من البيانات المصدر الرئيسي هو الرصد المستمر للغلوكوس الذي يقدم قراءات غلوكوز بين الصدر كل 1-5 دقيقة، وينتج ما يتراوح بين 300 و 500 1 نقطة بيانات يوميا لكل مريض، ويضيف سجلاً آخر من نماذج بيانات قياسية ذات طبيعة ذكائية، ويدخل في عداد البيانات التي يبثها الجهاز المتحرك (أدوية)

ويظهر هذا النظام الإيكولوجي بيانات كبيرة ]الإطار الاستراتيجي للتنوع[ ]الإطار البرنامجي المتوسط الأجل: ١[ ثلاثة بيانات ]الإطار البرنامجي المتوسط الأجل[: الحجم والتنوع والسرعة، كما أن هناك تجربة سريرية واحدة تشمل ٢٠٠ مشارك على مدى ستة أشهر، تولد عشرات من ملايين نقاط البيانات، وتشتت البيانات الرقمية المهيكلة )مستويات الكيلومترات، ومواقع المضخات( وسجلات شبه هيكلية )الإعلانات المتحركة(

تحويل بيانات الروان إلى مادة ألغوراثيم قابلة للتنفيذ

وجوهر نظام البنكرياس الاصطناعي هو خوارزميته الرقابية، التي تستند تقليديا إلى مشتقات تكاملية تناسبية أو نموذجية للتنبؤ، ومع أن هذه النهوج فعالة، فإنها تعتمد على نماذج فسيولوجية مبسطة لا يمكن أن تستوعب التعقيد الكامل للتكدسة الاستقلابية الفردية، فالبيانات التحليلية الضخمة تتيح التحول نحو أنماط واقعية تستند إلى البيانات وتتعلم من الناحية التاريخية وتتعلم من الأساليب الحقيقية.

تقنيات النماذج الافتراضية

وتتوقع النماذج الافتراضية مستويات الغدد الصماء في المستقبل إلى ساعات قبل ذلك، مما يتيح إجراء تعديل استباقي في عملية التسليم بالأنسجة، وتخفض الخوارزميات التعليمية المحتوية على أشعة فوق البنفسجية، مثل الشبكات العصبية المتكررة، وشبكات الذاكرة القصيرة الأجل الطويلة الأجل، وتتلقى أجهزة تعزيز تدريجية تدريباً على مجموعات كبيرة من البيانات المتعلقة بمقياس التحلل الرئوي، وسجلات التسليم بالأوعية الدموية، ونموذجات الأشعة فوق البنفسج.

تعزيز التعلم من أجل الرقابة التكيفية

وتوفر نتائج إعادة التأهيل إطاراً لمراقبة المواقع المغلقة التي يمكن أن تتكيف مع الزمن، وفي إطار تحليل معتمد على القانون المحلي، يتعلم الوكيل (الجرم) السياسة العامة السليمة التي تتطلب وجود وسائل نقل طبية متوافقة مع البيئة (ديناميات غلوكوز المريض) ويتلقى مكافآت للبقاء في النسيج والعقوبات على التجاوزات التقليدية.

النموذج الشخصي والتعلم في مجال النقل

ومن بين أكثر التطبيقات الواعدة في تحليل البيانات الضخمة التفردية، حيث لا يوجد شخصان يستجيبان على نحو متطابق للإندولين أو الكربوهيدرات أو التدريب، ومن خلال تعدين البيانات على مستوى السكان، يمكن أن تُدخل أساليب التعلم في النموذج الشخصي لمريض جديد لا تتوفر فيه سوى بضعة أيام من بيانات المعايرة، ويستمر النموذج في التكيف مع ما يتراكم من بيانات شخصية، وهذا النهج يقلل بدرجة كبيرة من التقنيات الاستيادية التي تتطلبها.

التعليم الموحد لتحسين الحفاظ على الخصوصية

ومن أكبر العقبات التي تعترض استخدام البيانات الضخمة للتدريب على الخوارزميات خصوصية المرضى، فالتعليم الموحد يوفر حلا: فالنماذج تُدرَّب على عدة أجهزة لا مركزية أو خواديم تحمل بيانات محلية، دون تبادل البيانات الأولية، ولا يُطلع على سوى تحديثات نموذجية (التدرجات) بواسطة خادم مركزي، يجمّعها لتحسين النموذج العالمي.

النتائج والأدلة السريرية

ويتضح من مقياس النجاح النهائي لأي جهاز طبي أن هناك مجموعة متزايدة من البحوث تثبت أن إدماج تحليلات البيانات الكبيرة في خوارزميات البنكرياس الاصطناعية يحقق فوائد ملموسة في التحكم في الجليد والسلامة وترضية المرضى.

قياسات التحكم بالجليزية

وقد أصبح الوقت في المدى (التاريخ، 70-180 ملغم/د-ل) القياس الموحد للذهب لتقييم الأداء الصناعي في مجال الفطائر، كما أن الدراسات التي تقارن بين تصميمات الخوارزمية التقليدية وبين تلك التي تعززها التعلم الآلي تشير باستمرار إلى مكاسب تتراوح بين 3 و7 نقاط مئوية في تقرير الجرد، وهي تترجم إلى نحو 45 دقيقة إلى 90 دقيقة في اليوم بدرجة أكبر في النطاق المستهدف.

الدراسات العالمية الحقيقية والبيانات المتعلقة بالمسجد الكبير

وبالإضافة إلى التجارب المراقَبة، فإن الأدلة الحقيقية المستمدة من نظم البنكرياس الاصطناعية ذات الصلة بالسحاب ترسم صورة مقنعة، فالبيانات المجمعة من عشرات الآلاف من المستخدمين، والمسموعة والمحللة على نطاق واسع، تكشف عن أن تحديثات الخوارزمية التي تُطلع عليها تحليلات البيانات الضخمة تؤدي إلى تحسينات على نطاق السكان، وعلى سبيل المثال، أظهر تحليل متكرر لمعدلات منخفضة تبلغ 000 20 مستعمل من النميغاهيدروا تجاريا.

تحسين السلامة

فالسلامة هي في المقام الأول في الأجهزة الطبية المستقلة، إذ أن تحليل البيانات الضخمة يعزز السلامة بطرق عدة، أولاً، يمكن أن يُلاحظ وجود خلل في مستوى الكشف عن الخلايا الناقصة في الأجهزة (مثلاً، تدهور الحس، العزلة) نتيجة أنماط التشخيص في تدفق البيانات التي تنحرف عن المعايير العلمية، مثلاً، حدوث زيادة مفاجئة في الضوضاء على إشارات الأشعة السينية المسببة للإصابة، إلى جانب ارتفاع في معدلات الإصابة بالمرض.

التحديات

وعلى الرغم من الوعد، فإن إدماج تحليلات البيانات الكبيرة في نظم البنكرياس الصناعية ليس بدون عقبات، بل إن هذه التحديات تشمل إدارة البيانات والهياكل الأساسية التقنية والرقابة التنظيمية.

خصوصية البيانات والأمن

فالبيانات الصحية هي من بين أكثر المعلومات الشخصية حساسية، إذ أن تجميع وتحليل البيانات من مصادر متعددة يثير القلق بشأن إعادة تحديد الهوية، وخرق البيانات، والاستخدام الثانوي، وفي الولايات المتحدة، يكون الامتثال لاتفاق البيانات المتعلق بالتشغيل الحرفي للإيرادات البشرية إلزامياً، في حين أن المستخدمين الأوروبيين يخضعون للاختبار، ويجب أن تكون البيانات سرية، وأن تكون مشفرة في المرور العابر وفي حالة الراحة، وأن تخضع لمراقبة الدخول.

قابلية التشغيل البيني ومعايير البيانات

وتشتت المشهد المشهد المقطعي للسكري، إذ كثيرا ما تستخدم أجهزة الدمج الاصطناعي، ومضخات الانسولين، ومتعقبات النشاط، ونظم الموارد البشرية الإلكترونية أشكال البيانات الخاصة بملكية الممتلكات، وبروتوكولات الاتصال، وبدون وصلات بيانات موحدة، فإن تجميع البيانات عبر الأجهزة والبائعين يصبح كثيفا ومعرضا للأخطاء، وتبذل جهود في مجال الصناعة مثل معيار IEE 11073 للاتصال بالأجهزة الصحية الشخصية، وتضع موارد غير مكتملة.

القيود الحاسوبية

إن معظم التحليلات الحساسة التي تجرى على أجهزة التخصيب، والتي تُجرى على نحو أقل دقة، والتي تُجرى في مجال التحلل الدقيق، والتي تُجرى في مجال التكاثر الناشط، والتي تُستخدم فيها نماذج الارتقاء بالصوت المحلي، والتي تُستخدم فيها نماذج التنويع المتطورة التي تُستخدم في أجهزة التحلل الكمئي، والتي لا يمكن استخدامها إلا في وجود نماذج اتصال موثوقة وناقصى الدقة.

الاتجاهات المستقبلية

إن مسار تكنولوجيا البنكرياس الصناعية يشير إلى نظام مستقل تماماً متعدد الهرمونات ونظم مدركة للسياق، وسيكون محللو البيانات الضخمة المحرك الذي يدفع هذه التقدمات.

نظم الـ (Hormone Multi-Hormone Systems)

إن نظم الصومــة المغلقة الحالية لا تولد إلا الإنسولين، فإضافة الغلوكاغون سيمكن من اتباع نهج ثنائي الهرمونات يمكن أن يرفع مستويات الترميز ويخفضها، ويحتمل أن يزيل التهاب السحــل الــذي يستعمله الوكــومات الاصطناعية، إلا أن التحكم في ترامين فائقيــة التعقيدات التي تنجم عن التكوين السريري الاصطناعي.

التكامل مع التكنولوجيا القابلة للزراعة والتوائم الرقمية

وتحتوي أجهزة الاستشعار القابلة للزراعة خارج نطاق تدابير الوقاية من الأمراض المعدية - مثل رصد الكيتونية المستمر، وأجهزة الاستشعار التي تستخدم البلوكوس، بل وحتى الأجهزة البصرية غير الغازية - على وسائل أكثر ثراء للبيانات، وتسمح، مع وجود تكنولوجيا رقمية مزدوجة، حيث يُحاكي علم الفيزياء للمرضى في السليكو، بأن يدير الباحثون ملايين من نماذج الأشعة الرقمية التي تستخدم في التواؤم قبل أن يوزعواؤم.

مسارات تنظيمية للأجهزة ذات القاعدة AI/ML-Based

وتضع الوكالات التنظيمية مثل هيئة تنمية الموارد البشرية أطرها لاستيعاب الأجهزة الطبية القائمة على التعلم الآلي التي تتحسن بمرور الوقت، ويظهر نهج " دورة حياة المنتج الإجمالي " المقترح من جانب المؤسسة الإنمائية للجنوبية لأجهزة التصنيع العاملة في مجال الصناعة التحويلية/الذبذبية المتعددة أن المصنعين يجب أن يقدموا خطة مسبقة محددة لمراقبة التغيير تبين كيف سيتم تحديث الخوارزمية استنادا إلى بيانات جديدة.

:: تصميم المرضى وخبرة المستعملين

وفي نهاية المطاف، يتوقف نجاح أي نظام صناعي للبنكرياس على تبني المستخدمين وعلى المشاركة المستمرة، كما أن تحليل البيانات الضخمة يمكن أن يُبلغ تصميم تجارب المستعملين، كما أن تحليل أنماط سلوك المستعملين الأقل تحسناً، مثل كيفية تفاعل المرضى في كثير من الأحيان مع المضخات وإعلانات الوجبات، وممارسة تنبيهات الأشعة دون الحمراء، وإتاحة فرص التبسيط، كما أن معالجة اللغات الطبيعية لعمليات استعراض المستخدمين ودعوات الدعم يمكن أن تحدد قضايا الاستخدام المشترك.

خاتمة

فالتحليلات الكبيرة للبيانات ليست تعزيزاً هامشياً لنظم البنكرياس الاصطناعية، بل هي قدرة أساسية تحدد سرعة التقدم نحو إدارة مستقلة تماماً وشخصية للسكري، ومن خلال تسخير المجرى الواسع للبيانات المتولدة عن الارتداد والمضخات والسجلات السريرية، يمكن للباحثين والمهندسين أن يبنيوا مقاييس تتعلم من ملايين الفحوصات التي تتكيف مع المرضى.

الموارد الخارجية لمزيد من القراءة: