ملانوما، که بر بیش از 537 میلیون بزرگسال در سطح جهان با توجه به فدراسیون بین المللی دیابت تأثیر می گذارد، بسیار بیشتر از اختلال تنظیم گلوکز خون است.یکی از مهمترین و اغلب عوارض ناشی از آن شامل اختلالات چربی است - که به طور معمول به عنوان اختلال درمان بیماری های قندی دیابتی شناخته می شود.این اختلالات چربی به طور قابل توجهی خطر بیماری قلبی عروقی را افزایش می دهد، علت بیماری و نظارت بر بیماری های روزمره است که آنها را کاهش می دهد.

دیبیتیک دیسپیدمی با یک الگوی متمایز از اختلالات چربی مشخص می شود که از کسانی که در جمعیت های غیر دیابتی دیده می شوند متفاوت است، مکانیسم های اساسی در مقاومت به انسولین و هیپرگلیسمی ریشه دارند، که باعث اختلال در متابولیسم چربی پایین می شود: فعالیت لیپوپروتئین لباز، کاهش ترخیص تری گلیسیرید غنی از IGFپروتئین همزمان، افزایش پروتئین های مایع آزاد به افزایش می یابد (کلیدوزن بسیار زیاد).

ارتباط بین دیابت و دیسدیمی

رابطه بین دیابت و دیسپیدمی دو جهت و پیچیده است.کنترل گلیسمیک ضعیف باعث تشدید ناهنجاری های چربی می شود، در حالی که خود دیسlipidemia مقاومت به انسولین را از طریق مسیرهای التهابی افزایش می دهد، در طول زمان، ترکیب باعث افزایش آترواسکلروز می شود، افزایش خطر ابتلا به بی قلبی، سکته، و بیماری عروق محیطی است.

ویژگی های کلیدی Lipid Abnormalities در جزئیات

  • Hyperertriglyceridemia: گلیسریدهای مرتبط (بالای 150 mg / dL) شایع ترین غیر طبیعی چربی در دیابت نوع 2 هستند، آنها از افزایش تولید هگزاتیک VLDL و تخلیه ضعیف تر می شوند.
  • HDL کلسترول پایین: سطح HDL زیر 40 mg / dL در مردان و 50 mg / dL در زنان معمول است. HDL نقش های محافظت از قلب و عروق - حمل و نقل کلسترول معکوس، اثرات ضد التهابی و حفاظت از پایان - به دلیل گل و ذرات اکسیداسیون در حال حاضر ثابت شده است که درمان های شیوه زندگی حیاتی، به خطر افتاده است.
  • پروفایل LDL (FLT:1) در حالی که کلسترول LDL کل ممکن است طبیعی یا فقط خفیف باشد، ترکیب ذرات به سمت LDL کوچک و متراکم تر تغییر می کند، این ذرات به راحتی به دیواره هنری نفوذ می کنند، بیشتر مستعد اکسیداسیون هستند و زمان اقامت طولانی تری دارند، و آنها را به شدت پانل های چربی استاندارد می رسانند، اغلب این تغییرات پروتئین را برای آزمایش لیپولیز پیشرفته نیاز به لیپولیز شدن دارند.

نقش IoT در مدیریت اختلالات لیپی

IoT به شبکه ای از دستگاه های متصل که جمع آوری، انتقال و تجزیه و تحلیل داده ها اشاره می کند.در مراقبت از دیابت، دستگاه های IoT از مانیتورهای گلوکز مداوم (CGMs) به قلم های انسولین هوشمند، ردیاب های فعالیت پوشیدنی و سنسورهای چربی در حال ظهور، با ارائه یک جریان مداوم از داده های فیزیولوژیکی، IoT یک سطح دقت در مدیریت را قادر می سازد که قبلا بدون هیچ گونه آزمایش های آزمایشگاهی به موقع و تصمیم گیری دقیق است.

تکنولوژی های نظارت مستمر

دستگاه های IoT قابل تحمل و نقطه از مراقبت در حال حاضر پتانسیل نظارت نه تنها گلوکز بلکه پارامترهای چربی در نزدیک به زمان واقعی را ارائه می دهند، به عنوان مثال، سنسورهای نمونه اولیه پوست می توانند سطح تری گلیسیرید و کلسترول را در مایع بین المللی با استفاده از آرایه های میکرونیدول و تشخیص الکتروشیمیاتیک اندازه گیری کنند، اگرچه هنوز در مراحل اولیه، این سنسورها وعده می دهند که بیماران و ارائه دهندگان چربی منظم در سراسر وعده های غذایی ناشتا را شناسایی کنند - به ویژه با استفاده از دست دادن زمان ناشتا و زمان ناشتا، می توانند از دست بروند و از دست بروند.

کیت های آزمایش خون هوشمند، مانند lancets متصل و تجزیه و تحلیل دستی، به بیماران اجازه می دهد تا پانل های چربی را در خانه به دست آورند و به طور خودکار نتایج را به سیستم عامل های سلامت مبتنی بر ابر همگام سازی کنند. شرکت هایی مانند Roche و ابوت دستگاه هایی را توسعه داده اند که کلسترول، HDL و تری گلیسیرید را از یک نمونه انگشتی در عرض چند دقیقه اندازه گیری می کنند.

ادغام داده های زمان واقعی و Analytics

قدرت واقعی IoT نه در نقاط داده های جدا شده بلکه در تجمع و تجزیه و تحلیل آنها است. Platforms مانند Dexcom Clarity، لیوونگو، و Glooko ادغام داده ها از دستگاه های متعدد -CGM، پمپ های انسولین، ردیاب فعالیت و مانیتورهای چربی - در یک صفحه نمایش یکپارچه، الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند همبستگی را تشخیص دهند، مانند اینکه چگونه یک نظارت بالا کربوهیدرات بالا بر مصرف کنندگان اولیه، یا کاهش سرعت تمرین چربی و یا کاهش سرعت بخشیدن به بیماران در انتظار کاهش سرعت کاهش میزان مصرف کننده واقعی را کاهش دهد.

الگوریتم های درمان شخصی

داده های IoT به سیستم های پشتیبانی تصمیم گیری بالینی که توصیه های شخصی سازی شده را تولید می کنند، (به عنوان مثال، اگر نظارت مداوم دیابت بیمار نشان می دهد که به طور مداوم تری گلیسیرید شب را افزایش می دهد، الگوریتم ممکن است تنظیم زمان یا دوز یک فیبروئید یا استاتین را با استفاده از الگوریتم های مراقبت از قند خون بالا در شش ماه، رژیم غذایی و مشاوره شیوه زندگی نشان داده شده بر اساس پاسخ های خاص فرد، مطالعات پیش بینی شده است که چنین حلقه های بازخورد شخصی شده است، کنترل دقیق تر از درمان کلسترول را بهبود می دهد.

شواهد و نتایج بالینی

چندین کارآزمایی بالینی و مطالعات دنیای واقعی بر مزایای ادغام IoT برای مدیریت چربی در دیابت تأکید می کنند.یک کارآزمایی کنترل شده تصادفی در دانشگاه استنفورد از یک سنسور چربی مداوم پوشیدنی همراه با یک برنامه تلفن همراه استفاده می کند تا بازخوردهای واقعی در مورد سطوح تری گلیسیرید / کاهش متوسط LDL و تری گلیسیرید در زیر منحنی تا 18٪ در هفته دیگر با استفاده از مطالعه (FLT0: اجازه دهید تا 1٪ کاهش یابد.

علاوه بر این، تصویب نظارت مستمر گلوکز IoT اثر غیرمستقیم اما قدرتمندی بر کنترل چربی دارد، زیرا هر دو گلوکز و متابولیسم چربی تحت تاثیر حساسیت به انسولین قرار می گیرند، مدیریت گلیسمی بهتر اغلب منجر به بهبود پروفایل های چربی می شود. متاآنالیز منتشر شده در Journal of دیابت و فناوری [LT:1] دریافت که CGM با کاهش پایدار در تولید / L.

چالش ها و محدودیت ها

علی رغم وعده، یکپارچه سازی IoT به مراقبت های بالینی معمول برای اختلالات چربی مرتبط با دیابت با موانع قابل توجهی مواجه است که باید برای اطمینان از پذیرش گسترده ایمن و موثر مورد توجه قرار گیرد.

حریم خصوصی داده ها و امنیت

داده های بهداشتی ارسال شده از طریق دستگاه های IoT در برابر نقض آسیب پذیر است. چارچوب های تنظیم مقرراتی مانند HIPAA در ایالات متحده و GDPR در اروپا استانداردهای تنظیم شده، اما بسیاری از دستگاه های مصرف کننده به طور کامل مطابق با آن نیستند. بیماران نیاز به اطمینان دارند که اطلاعات حساس خود را در حمل و نقل و در حالت های دیگر رمزگذاری شده است و به اشتراک گذاری داده ها باید امنیت را با طراحی اولویت بندی منظم و به روز رسانی های چند عاملی برای دسترسی به طور منظم اولویت بندی کنند.

دقت دستگاه و قابلیت اطمینان

سنسورهای چربی فعلی برای استفاده از خانه دارای دقت متغیر نسبت به خون های متخلخل انجام شده توسط آزمایشگاه های بالینی است. خطاهای کوچک در اندازه گیری می تواند منجر به تصمیم گیری های درمان نامناسب شود، به ویژه هنگامی که برای نمونه گیری داروهای کاهش چربی استفاده می شود، کالیبراسیون و اعتبار در برابر استانداردهای مرجع، علاوه بر این، حرکت، تحریک پوست از پوشیدنی ها و محدودیت های عمر تایید شده برای عملکرد غیر قانونی است، اما برای تشخیص عملکرد آنها برای سنسورهای غیر بالینی تایید نشده است.

بیمار

حتی پیچیده ترین سیستم IoT تنها به اندازه تمایل بیمار به استفاده از آن به طور مداوم موثر است. بسیاری از کاربران دستگاه های پوشیدنی را پس از چند ماه به دلیل ناراحتی، پیچیدگی یا عدم بهره وری درک شده، مداخلات رفتاری، گیمیفاسیون و ادغام به روال روزانه برای حفظ تعامل ارائه دهنده خدمات بهداشتی و ارتباطات روشن در مورد چگونگی ترجمه داده های IoT به نتایج بهتر می تواند برخی از برنامه های مربیگری دیجیتال را بهبود بخشد و ارائه انگیزه های شخصی شده توسط 12 هفته ها.

قابلیت تعامل و داده های Overload

دستگاه های مختلف IoT اغلب بر روی پلتفرم های اختصاصی کار می کنند که به راحتی داده ها را با یکدیگر به اشتراک نمی گذارند (یا با سیستم های EHR. Clinicians ممکن است با حجم داده های تولید شده غرق شوند، و به سختی می توان بینش های عملی را بدون تجزیه و تحلیل خودکار به دست آورد؛ مانند HL7 FHLT مورد پذیرش، اما قابلیت همکاری گسترده یک هدف است به جای یک واقعیت. Streamlining داده ها به طور خلاصه و هشدار دهنده ابزار ضروری برای ایجاد می باشد.

مسیر های آینده

نسل بعدی IoT در مراقبت از دیابت احتمالاً هوش مصنوعی (AI) و فن آوری های پیشرفته سنسور را برای غلبه بر محدودیت های فعلی و باز کردن قابلیت های جدید در مدیریت متابولیک ادغام می کند.

AI و ادغام ماشین یادگیری

مدل های یادگیری ماشین می توانند مجموعه داده های گسترده ای را از دستگاه های IoT پردازش کنند تا ساعت ها یا روزهای سفر به چربی را پیش بینی کنند، به عنوان مثال، یک مدل آموزش داده شده در گلوکز، انسولین، فعالیت و داده های رژیم غذایی می تواند یک جهش تری گلیسیرید را پس از یک وعده غذایی با چربی بالا پیش بینی کند و توصیه کند که یک دوز پیشگیرانه از fenofibrate یا یک پیاده روی سریع است.این الگوریتم های پیش بینی شده در حال حاضر در تنظیمات تحقیق و مدیریت دقیق برای بررسی دقیق دیابت استفاده از یک ابزار مراقبت از سرطان سینه استفاده می کنند.

NextGeneration Multimodal Sensors

محققان در حال توسعه پچ های پوشیدنی هستند که به طور همزمان گلوکز، تری گلیسیرید و حتی کتون ها را از عرق یا مایع interstitial با استفاده از سنسور های زیستی مینیاتوریزه اندازه گیری می کنند، این دستگاه های چند منظوره بدون چند نمونه اتصال بالینی در شرکت هایی مانند FLT:0MetaSense و [F:2] مدیریت چربی واقعی را قادر می سازد تا آزمایش های مشابه را ردیابی کنند.

کیسه های هوشمند انسولین و پمپ های دارویی با لبوئید

فراتر از نظارت، IoT می تواند به تحویل مواد مخدر گسترش یابد. خودکارهای انسولین هوشمند در حال حاضر زمان و مقدار را ثبت می کنند، اما آینده ⁇ می تواند تزریق چربی را کاهش دهد (به عنوان مثال، مهارکننده های PCSK9) که می توانند بر اساس داده های چربی زمان واقعی تنظیم شوند. پچ هایی که انسولین و فیبریت یا استاتین را در افق، ارائه می دهند، کنترل متابولیکی یکپارچه شده است که پردازش می کند: "F1.

نتیجه گیری

مدیریت اختلالات چربی مرتبط با دیابت برای کاهش بیماری های قلبی و مرگ و میر ناشی از فناوری های IoT حیاتی است - از سنسورهای مستمر چربی گرفته تا سیستم عامل های داده یکپارچه - این چشم انداز را با فعال کردن نظارت مداوم، نظارت در زمان واقعی و شخصی سازی، اقدامات مراقبت های بهداشتی مبتنی بر داده ها - در حالی که چالش های مربوط به دقت، حریم خصوصی، و پایبندی، پیشرفت سریع در مینیاتور سنسور، تجزیه و تحلیل، و تحلیل و تحلیل و تحلیل و تحلیل، و توسعه استانداردهای فعال برای کمک به بیماران، به طور گسترده ای بهبود این عوامل مراقبت های مراقبت های مراقبت های مراقبت های مراقبت های مراقبت های مراقبت های مراقبت های مراقبت های مراقبت های مراقبت های مراقبت های مراقبت های مراقبت های مراقبت های بهداشتی ضروری است، به بیمار، به عنوان بهبود می شود، به عنوان بهبود نقش درمان و بهبود یافته، به طور گسترده تر، به طور گسترده تر، به طور گسترده تر، به طور گسترده تر، به بیماران، به طور گسترده ای بهبود می شود.

برای مطالعه بیشتر، استانداردهای مراقبت از انجمن دیابت آمریکا ( ، شاخص های دیابت CDC و دستورالعمل های مدیریت Lipid (CDC منبع ، یک بررسی جامع در مراقبت از اینترنت اشیا منتشر شده در [F5] مرکز تحقیقات دیجیتال [F ]