درک IoT در مدیریت دیابت

ظهور اینترنت اشیا (IoT) مجموعه جدیدی از ابزارهایی را معرفی کرده است که نشان می دهد چگونه دیابت روز به روز مدیریت می شود و به ویژه در دوره های پرخطر بالا مانند بازیابی پس از جراحی، دستگاه های IoT به طور فزاینده ای به هم پیوسته، ابزارهای سنسور متصل هستند که جمع آوری، انتقال و پردازش داده های فیزیولوژیکی در نزدیک به زمان واقعی است.

Glucose Monitors (CGM)

CGMs شاید موثرترین دستگاه IoT در مدیریت دیابت باشد.آنها شامل یک سنسور کوچک است که در زیر پوست قرار دارد، به طور معمول در شکم یا بازوی، که اندازه گیری سطح گلوکز مکرر است، داده ها به طور بی سیم به یک گیرنده، برنامه تلفن هوشمند یا پلت فرم ابر منتقل می شود، در طول بهبودی پس از جراحی، CGM نیاز به آزمایش های مکرر انگشت است، و کاهش خطر ابتلا به عفونت های مکرر را نشان می دهد.

قلم های هوشمند انسولین و پمپ ها

قلم های هوشمند انسولین زمان، دوز و نوع انسولین را ضبط می کنند و این اطلاعات را با داده های CGM از طریق بلوتوث همگام می کنند، این ادغام یک حلقه بازخورد ایجاد می کند: بیمار می بیند که چگونه انسولین بر سطح گلوکز تأثیر می گذارد و می تواند بر اساس آن تنظیم کند: پمپ های هوشمند یک گام بیشتر، خودکار سازی انسولین تحویل بر اساس مطالعه CGM.

اتصال Glucometers و Wearables

حتی گلوکومتر های سنتی انگشت به دستگاه های IoT مانند OneTouch Verio Flex همگام سازی خواندن به یک برنامه تلفن همراه تبدیل شده اند که می تواند داده ها را با یک تیم مراقبت به اشتراک بگذارد. Wearables مانند Smartwatchs و گروه های تناسب اندام اضافه کردن اطلاعات متنی: ضربان قلب، فعالیت فیزیکی، الگوهای خواب و سطح استرس در طول جراحی، سطح فعالیت بیمار، و تغییرات قابل توجهی پوشیدنی، کمک به این روند تصویر جامع می کند.

چالش های بازیابی پس از بحران برای بیماران دیابتی

جراحی استرس فیزیولوژیکی عمیقی را بر بدن تحمیل می کند و برای بیماران دیابتی، دوره پس از عمل به ویژه خطرناک است. سطح گلوکز خون می تواند به دلیل چندین فاکتور به طور وحشیانه ای نوسان کند: هورمون استرس کورتیزول افزایش می یابد، باعث تولید گلوکز کبدی می شود؛ بیهوشی می تواند حساسیت به انسولین راکد؛ داروهایی مانند کورتیکواستروئیدها یا برخی آنتی بیوتیک های بیش از حد را تشدید کند؛ و تغییرات در رژیم غذایی یا به تأخیر انداختن جذب مواد مغذی خالی که ممکن است بدون هشدار بیش از حد بیمار تحت کنترل قرار گیرد.

علاوه بر این، زخم های جراحی به آرامی در بیماران دیابتی بهبود می یابند و عفونت ها شایع تر هستند.پرگلیسمی باعث اختلال عملکرد لوکوکیته و سنتز کلاژن می شود، به طور مستقیم به کاهش درد زخم و عفونت های جراحی کمک می کند.(۱) مراکز کنترل و پیشگیری از بیماری (CDC) خاطرنشان می کند که بیماران دیابتی دارای (FLT:۰) به طور قابل توجهی بیشتر از خطر ابتلا به عفونت های پس از عمل می کنند.[۳]

چگونه دستگاه های IoT به این چالش ها رسیدگی می کنند

دستگاه های IoT داده های مداوم را به بینش عملی برای هر دو بیمار و ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی ترجمه می کنند.در زیر مکانیزم های اولیه ای هستند که از طریق آن این دستگاه ها مدیریت دیابت را در طول بهبودی جراحی بهبود می بخشند.

نظارت و هشدار در زمان واقعی

CGMs هشدار می دهد زمانی که بیماری های گلوکز از آستانه های پیش تعیین شده عبور می کنند، این به معنی اطلاع فوری از یک کم خطر (هیپوگلیسمی) یا مقدار بالا (هیپرگلیسمی) است، حتی در حالی که خواب این هشدارها می تواند به یک بیمار یا یک میز نظارت بیمارستان ارسال شود، یک CGM می تواند زنگ هشدار در 3 AM را به صدا در برساند، زمانی که گلوکز / یا هشدار دهنده اصلی باشد (بدون اشاره به بیمار).

مدیریت بیمار و ادغام Telehealth

سیستم عامل های IoT اجازه می دهد تا پایان شناسان و مربیان دیابت از راه دور داده های گلوکز، دوزهای انسولین و الگوهای فعالیت را بررسی کنند، به جای انتظار برای بازدید کلینیکی دو هفته ای، ارائه دهندگان می توانند روند روزانه را ببینند و تنظیمات را با تلفن یا بازدید از تله بهداشتی تنظیم کنند (این به ویژه در دو هفته اول پس از آن، زمانی که خطر بهبودی به بالاترین میزان بررسی سیستماتیک در (FHR) کاهش یافته است.

پیش بینی تجزیه و تحلیل و هوش مصنوعی

سیستم های پیشرفته IoT در حال ترکیب مدل های یادگیری ماشین هستند که سطح گلوکز آینده را بر اساس داده های تاریخی، زمان غذا و الگوهای دارویی پیش بینی می کنند، یک الگوریتم پیش بینی می تواند دو ساعت قبل از وقوع آن پیش بینی کند، در حالی که زمان بیمار برای خوردن یک میان وعده یا تنظیم سیستم های تحویل انسولین بسته (artificialialial) از این پیش بینی به طور خودکار برای تنظیم نرخ های انسولین باز است، در مقایسه با این سیستم های آزمایشی پس از جراحی، وعده داده شده است.

ادغام داده ها و پشتیبانی تصمیم گیری بالینی

دستگاه های IoT مقدار زیادی از داده ها را تولید می کنند، اما داده های خام بدون تفسیر مفید نیستند، سیستم عامل های مدرن مانند Glooko یا Dexcom Clarity، داده های جمع آوری شده از دستگاه های متعدد به یک داشبورد منفرد، الگوهای برجسته ای که یک انسان ممکن است از دست بدهد برای یک جراح یا بیمارستان که یک بیمار دیابتی را مدیریت می کند، این داشبورد نشان دهنده روند گلوکز، دوز انسولین، و حتی زمان تصمیم گیری بالینی است.

مزایای و نتایج بالینی

استقرار دستگاه های IoT در بهبودی پس از جراحی بیماران دیابتی بهبود قابل اندازه گیری در چندین حوزه را به دست می آورد:

  • ] کنترل قند خون بهبود یافته: مطالعات متعدد نشان می دهد که بیماران با استفاده از CGMs به یک درصد بالاتر از زمان در محدوده گلوکز هدف (70-180 میلی گرم / dL) در مقایسه با کسانی که با خود نظارت از قند خون (SMBG) به تنهایی برای بیماران جراحی، زمان-در رده پایین تر از میزان عفونت ارتباط دارند.
  • تشخیص ناگهانی عوارض: داده های مداوم اجازه می دهد تا پزشکان به تشخیص هیپرگلیسمی یا کتوز در حال ظهور قبل از آن به کتواس دیابتی (DKA) به طور مشابه، هیپوگلیسمی، که اغلب در بهبودی بیماران ناشناخته است، توسط CGM هشدار گرفته شده است.
  • بازگشت در بیمارستان بستری: نظارت از راه دور و تنظیم انسولین فعال جلوگیری از چرخه کلی تخلیه، هیپرگلیسمی و خواندن.یک تجزیه و تحلیل گذشته از بیش از 1000 بیمار دیابتی پس از عمل جراحی دریافت که کسانی که در یک برنامه نظارت بر خانه مبتنی بر IoT ثبت نام کرده اند، 22٪ کاهش نرخ خواندن است.
  • تعامل و پایبندی بیمار را تحمل کنید: دستگاه های هوشمند با برنامه های تلفن همراه بازخورد فوری، انگیزه بیماران برای ماندن در برنامه با چک های گلوکز خون، مدیریت انسولین و انتخاب های غذایی.
  • تنظیمات درمان شخصی: فراوانی داده های دنیای واقعی تیم های بهداشتی را قادر می سازد تا رژیم های انسولین و توصیه های شیوه زندگی را با دقت بی سابقه تنظیم کنند.

چالش ها و ملاحظات

علی رغم مزایای روشن، ادغام IoT به مراقبت از دیابت پس از جراحی با موانع متعددی مواجه است که باید برای پذیرش گسترده مورد توجه قرار گیرد.

حریم خصوصی داده ها و امنیت

با دستگاه های انتقال داده های حساس سلامت بر شبکه های بی سیم، خطر نقض داده ها غیر از حد مجاز است. بیماران و پزشکان باید اطمینان حاصل کنند که سیستم عامل ها مطابق با HIPAA و مقررات GDPR هستند.تولید کنندگان باید قبل از استقرار دستگاه های امنیتی نهایی و کنترل دقیق دسترسی، رمزگذاری کامل را انجام دهند.

دقت دستگاه و کالیبراسیون

سنسورهای CGM به گلوکز مایع بین المللی متکی هستند که در حدود 5 تا 15 دقیقه پشت گلوکز خون قرار می گیرند.در شرایط سریع در حال تغییر مانند استرس پس از جراحی، این تاخیر می تواند منجر به خواندن نادرست شود اگر به درستی کالیبره نشود و برخی از سنسورها نیاز به کالیبراسیون انگشت دارند یک یا دو بار در روز؛ دیگران به طور منظم کالیبر کارخانه هستند، اما هنوز هم ممکن است در طول زمان، در خواندن دقیق و یا تشخیص دقیق از دست رفتن به بیماران مبتلا شوند.

User Ada و Digital سواد

همه بیماران با تکنولوژی راحت نیستند، بیماران دیابتی سالمند یا افرادی که دارای مهارت محدود انگلیسی هستند ممکن است برای جفت کردن دستگاه ها، برنامه های خواندنی یا پاسخ به زنگ هشدار تلاش کنند، علاوه بر این، فرایند بهبودی خود را می توان به طور شناختی درخواست کرد - داروهای نقاشی و خستگی می تواند پایبندی به تولید کنندگان دستگاه ها و تیم های مراقبت را کاهش دهد دستورالعمل های روشن، رابط های ساده و منابع پشتیبانی.

هزینه و دسترسی

دستگاه های IoT اغلب گران هستند و پوشش بیمه متفاوت است در حالی که بسیاری از بیمه تجاری و برنامه های Medicare در حال حاضر CGMs را برای دیابت وابسته به انسولین پوشش می دهند، هزینه های خارج از جیب هنوز هم می تواند صدها دلار در ماه برای تامین مواد مخدر و پمپ های هوشمند حتی برچسب های قیمت بالاتر را حمل می کنند.این باعث می شود که بیماران به خوبی دسترسی داشته باشند، در حالی که در معرض خطر بیشتری برای تخلیه برخی از گروه های آزمایشی ضعیف هستند.

مسیر های آینده

چند سال آینده احتمالاً دستگاه های IoT را حتی بیشتر در ساختار مدیریت دیابت پس از جراحی بافته می شود.

سیستم های بسته و Loop و Pancreas مصنوعی

تحویل کامل انسولین در حال حاضر یک واقعیت برای برخی از بیماران دیابتی سرپایی است و تحقیقات استفاده از آن را به محیط جراحی گسترش می دهد.این سیستم ها یک CGM، یک پمپ انسولین و یک الگوریتم کنترل برای حفظ سطح گلوکز در محدوده باریک بدون ورودی بیمار را به طور چشمگیری کاهش می دهد. استفاده از پس عمل می تواند بار پرستاری از مدیریت گلوکز و کاهش میزان هیپرگلیسمی در دوره بهبودی فوری در بیماران مبتلا به T-I.

ادغام با Telehealth و EHRs

جریان های داده استاندارد از دستگاه های IoT به طور فزاینده ای به طور مستقیم به سوابق سلامت الکترونیکی متصل می شوند.این اجازه می دهد تا جراحان، بیهوشی و اندوزولوژیست ها به مشاهده یک داشبورد یکپارچه در طول دوره های روزانه، حتی اگر آنها از نظر جسمی وجود نداشته باشند، هشدارهای زمان واقعی می تواند به یک مرکز نظارت متمرکز هدایت شود، که در آن یک پرستار دیابتی می تواند از راه دور مداخله کند.

سنسور های غیر قابل تحمل Beyond Glucose

پوشیدنی های غیر تهاجمی جدید که گلوکز را از طریق عرق یا سنسورهای نوری اندازه گیری می کنند، می توانند ناراحتی و خطر عفونت سنسور های داخله را از بین ببرند، به طور همزمان، پچ های هوشمند که نشانگرهای شفا زخم را نظارت می کنند (به عنوان مثال pH، دما) می توانند با داده های گلوکز ترکیب شوند تا یک سیستم نظارت جامع بهبود ایجاد کنند.

هوش مصنوعی برای مداخلات پیش بینی کننده

مدل های یادگیری ماشین آموزش دیده در مجموعه داده های بزرگ بیماران جراحی دیابتی در پیش بینی نتایج فردی دقیق تر می شوند.این مدل ها می توانند در سیستم عامل های IoT جاسازی شوند تا تنظیمات دوز انسولین مطلوب، زمان غذا یا حتی زمانی که به پزشک مراجعه کنند.

نتیجه گیری

اینترنت چیزها صرفاً یک مکمل برای مراقبت از دیابت در طول بهبودی پس از جراحی نیست – تبدیل به یک جزء اصلی مدیریت ایمن و موثر است.از طریق نظارت بر زمان واقعی، مدیریت بیمار از راه دور، تجزیه و تحلیل پیش بینی و ادغام داده ها، دستگاه های IoT به چالش های منحصر به فرد کنترل گلیسمی پس از عمل، در حالی که مسائل مربوط به هزینه، حریم خصوصی، و سواد دیجیتال باقی مانده است، مسیر روشن است: این دستگاه های بازیابی یکپارچه به طور خودکار خواندن مشکلات بینایی و توانمندسازی بیماران به عنوان یک نقش بصری و آسیب پذیر در زمان و جلوگیری از آن است.