چگونه پزشکی شخصی آینده مدیریت حلقه بسته را تکان می دهد

پزشکی شخصی درمان پزشکی را به ویژگی های فردی هر بیمار تنظیم می کند.با ادغام ژنومیک، پروتئومیک و داده های متابولیک با عوامل محیطی و شیوه زندگی، پزشکان می توانند مداخلاتی را طراحی کنند که دقیق تر، موثر و ایمن تر هستند و مدیریت حلقه بسته به سیستم های خودکار اشاره می کند که پارامترهای فیزیولوژیکی و تنظیم درمان ها را در زمان واقعی بدون مداخله مستقیم انسان، طراحی می کنند، این دو پارادایم قادر به کشف یک تکنیک های مراقبتی جدید هستند که به طور جداگانه و به طور جداگانه تنظیم می کنند.

تکامل تاریخی پزشکی شخصی

مفهوم داروهای شخصی سازی شده کاملاً جدید نیست –فیزیکدان ها همیشه سن، وزن و سابقه پزشکی را در نظر گرفته اند، زمانی که پیش از تجویز درمان ها، دوره مدرن با تکمیل پروژه ژنوم انسان در سال ۲۰۰۳ آغاز شده است، که یک نقشه مرجع DNA انسانی را ارائه می دهد، این دستاورد برجسته درب را برای شناسایی انواع ژنتیکی که متابولیسم مواد مخدر، نمونه نظارت بر مصرف مواد مخدر، کاهش می دهد، و نحوه تاثیر مستقیم آن بر چگونگی تاثیر می گذارد.

به طور موازی، ظهور سوابق سلامت الکترونیکی و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ، جمع آوری اطلاعات سطح بیمار را در مقیاس فعال کرده است. ابتکارات مانند تمام برنامه تحقیقاتی ما در ایالات متحده با هدف جمع آوری داده های ژنومی، زیست محیطی و شیوه زندگی از یک میلیون شرکت کننده برای تسریع دقیق پزشکی، این لایه داده غنی پایه برای نسل بعدی سیستم های حلقه بسته است که می تواند به طور پویا برای انطباق زیست شناسی منحصر به فرد.

سیستم های حلقه بسته

یک سیستم حلقه بسته – که به عنوان یک سیستم کنترل بازخورد خودکار نیز نامیده می شود –consists از سه جزء اصلی: سنسور، کنترل کننده و یک محرک. سنسور به طور مداوم یک متغیر فیزیولوژیکی (به عنوان مثال، گلوکز خون، ضربان قلب، فشار خون) را تنظیم می کند تا داده های را با استفاده از الگوریتم ها و تنظیم پیش بینی لازم تنظیم کند. (به عنوان مثال، یک سرعت یادگیری اکسیژن، پردازش زمان لازم برای تنظیم یک دستگاه پردازش مواد غذایی، بدون اجازه می دهد تا حد کافی در حالت پردازش اطلاعات را تنظیم کند.)

تکنولوژی های Sensor Technologies

سنسورهای مدرن چشم یک سیستم حلقه بسته است. مانیتورهای گلوکز مداوم (CGMs) از روش های آنزیمی یا مبتنی بر آنفولانزا برای اندازه گیری سطح گلوکز بیناستی هر چند دقیقه استفاده می کنند. سنسورهای الکترولیتی می توانند اکسیژن خون، pH و lactate را بررسی کنند. ما تکه های قابل اندازه گیری الکتروکاردیوگرام ها، دما و فعالیت مداوم را پیگیری می کنیم.

الگوریتم های کنترل

الگوریتم کنترل کننده خواندن سنسور را به دستورات برای محرک ترجمه می کند. رایج ترین روش های تقویت کننده متناسب با کنترل کننده های فعال کننده (PID) ، منطق فازی و کنترل پیش بینی مدل (MPC) به ویژه قدرتمند است زیرا از مدل های پویا فیزیولوژی بیمار برای پیش بینی نتایج آینده استفاده می کند و برای مثال تنظیم دقیق سیستم پردازش دقیق بیمار (MPC) ، می تواند به طور دقیق بهبود یابد و یا سیستم پردازش دقیق دارو، که به طور خاص نیاز دارد.

چگونه پزشکی شخصی سیستم های حلقه بسته را بهبود می بخشد

پزشکی شخصی مدیریت حلقه بسته را با ارائه پروفایل های دقیق و خاص بیمار که پارامتر دقیق تر الگوریتم ها و دقیق تر ارزیابی دقیق تر را فعال می کند، غنی می کند.

• Pharmacogenomics: [FLT 1 ] دانستن مسیرهای متابولیسم دارو بیمار اجازه می دهد تا کنترل کننده برای انتخاب دارو و دوز مناسب است.
• پایه گذاری معنایی: هر فرد دارای ریتم شبانه روزی منحصر به فرد، پاسخ استرس و نرخ متابولیک است.پزشک شخصی داده های پایه ای را فراهم می کند - مانند سطح گلوکز ناشتا، تنوع ضربان قلب و پروفایل کورتیزول - که سیستم برای تعریف "طبیعی" برای بیمار استفاده می کند، سپس کنترل کننده تنها به انحراف از پایه شخصی پاسخ می دهد.
• ادغام وابستگی: بسیاری از بیماران دارای چندین شرایط مزمن هستند.تاریخهای شخصی شده از عملکرد کلیه، فعالیت کبد و تعاملات دارویی می تواند به الگوریتم های کنترل برای جلوگیری از عوارض متقابل کدگذاری شود.
• سبک زندگی و داده های رفتاری: ورودی از ردیاب تناسب اندام، مانیتور خواب و logs رژیم غذایی می تواند برای پیش بینی تغییرات در حالت فیزیولوژیکی گنجانده شده است.

مثال: Pancreas مصنوعی

بالغ ترین نمونه از مدیریت حلقه بسته شخصی شده پانکراس مصنوعی (سیستم تحویل انسولین خودکار) برای دیابت نوع 1 است، سیستم های حلقه بسته اولیه هیبریدی مورد نیاز کاربران برای اعلام وعده های غذایی برای بوزون های خوراکی زمان دقیق تر، سیستم های یادگیری کامل دارو را شامل می شود که الگوهای غذایی و حساسیت به انسولین را در طول زمان مشخص می کند.

فراتر از دیابت: Cardiac و برنامه های کاربردی عصبی

در قلب شناسی، کارورتر-defibrillators (ICDs) و درمان خاص تنظیم مجدد قلب (CRT) در حال حاضر ویژگی های حلقه بسته را که تنظیم نرخ های برش الکتریکی بر اساس سنسورهای تحریک الکتریکی بیمار را افزایش می دهد، با ترکیب نشانگرهای ژنتیکی خطر آریتمی (به عنوان مثال، جهش های سندرم QT طولانی) برای تشخیص به طور خودکار برای بیماران تزریق می کند، تنها زمانی که سیگنال های فشار عصبی بسته شده است، می تواند استفاده از انسداد و یا سیستم های کنترل کننده های عصبی را نشان دهد.

برنامه های جهانی واقعی و ظهور Therapies

همگرایی پزشکی شخصی و کنترل حلقه بسته در سراسر مناطق درمانی متعدد در حال گسترش است:

• سیستم های تحویل بی حسی حلقه بسته تنظیم شده توسطofol یا sevoflurane سطح بر اساس شاخص الکتروانسفالوگرام کد شده (به عنوان مثال، شاخص تشخیص داده شده) و پاسخ بیمار.
• مدیریت نقاشی: پمپ های ضد درد و درد کنترل شده بیمار (PCA) می توانند با کنترل حلقه بسته افزایش یابند که نظارت بر میزان تنفسی و اشباع اکسیژن برای جلوگیری از بیش از حد تحریک کننده است.
• مدیریت Hemodynamic: در مراقبت های بحرانی، سیستم های حلقه بسته، vasopressors و مایعات را برای حفظ به معنای مدل های هنری پاسخگو بودن مایع (از پارامترهای پویا مانند تغییرات فشار پالس) بهبود دقت. مانیتور بالینی EV1000، همراه با سنسور IQ Acumen، ارائه می دهد یک پلت فرم بسته است که سازگار با فیزیولوژی فردی بیمار.
• سلامت مردانتال: حلقه خاموش تحریک جریان مستقیم ترانسکوریتال (tDCS) و تحریک عمیق مغز برای افسردگی با اهداف تحریک شخصی بر اساس تصویربرداری عصبی و ردیابی علائم اولیه نشان می دهد که نوروتوکوک بسته می تواند علائم افسردگی را به طور موثر کاهش دهد تا درمان باز حلقه زمانی که پارامترهای تحریک تنظیم شده برای تشخیص زمان واقعی بیمار تنظیم می شود.

چالش ها و محدودیت ها

با وجود وعده، چندین مانع باید برای پذیرش گسترده غلبه کنند:

• ] حریم خصوصی و امنیت داده: سیستم های حلقه بسته جریان های گسترده ای از داده های سلامت شخصی را تولید می کنند که به طور بی سیم منتقل می شوند. Breaches می تواند اطلاعات حساس را افشا کند یا اجازه دهد تا بازیگران مخرب سیستم رمزگذاری قوی، ذخیره سازی داده های امن و پروتکل های رضایت بیمار، مقررات ضروری مانند HIPAA در ایالات متحده و چارچوب های GDPR را ارائه دهند، اما به اشتراک گذاری داده های پیچیده و به اشتراک گذاری داده های متقابل داده می شوند.
• آلگوتریمیک Bias: مدل های یادگیری ماشین آموزش دیده در جمعیت عمدتا همگن ممکن است برای گروه های کمپوست ضعیف عمل کنند، به عنوان مثال، یک الگوریتم تحویل انسولین آموزش داده شده در داده های بزرگسالان ممکن است برای بیماران محاسبه نادرست باشد. جمع آوری داده های دیفف و مدل سازی آگاهانه عدالت مورد نیاز است ابتکار عمل مانند برنامه های تنوع FDA برای حل این شکاف.
• هردز شتاب دهنده: تنظیم نرم افزار به عنوان یک دستگاه پزشکی (SaMD) که به طور مداوم یاد می گیرد و انطباق می کند، به چالش کشیدن سازمان ها مانند FDA چارچوب هایی برای الگوریتم های سازگار ایجاد کرده اند، اما فرآیندهای تایید باقی مانده زمان بر زمان و تولید کنندگان گران قیمت باید نه تنها ایمنی اولیه بلکه ثبات طولانی مدت به عنوان الگوریتم های توسعه یافته است که در برابر "بازسازی های اصلاح نشده" باقی می ماند.
• تعامل: دستگاه های مختلف و سیستم های ضبط سلامت الکترونیکی اغلب از فرمت های داده اختصاصی استفاده می کنند، و ادغام استانداردهای مانند HL7 FHIR تصویب می شود، اما سیستم های میراث مانع عملیات حلقه بسته در سراسر بیمارستان و تنظیمات خانه باقی می مانند استاندارد OpenHealth mHealth، کمک به این شکاف ها است.
• ] پذیرش فوری: برخی از بیماران ممکن است با سیستم های کاملا خودکار که تصمیم گیری بدون نظارت انسان، رابط کاربری شفاف و گزینه های "انسان در حلقه" می تواند کمک به ایجاد اعتماد.

ملاحظات اخلاقی

مدیریت حلقه بسته شخصی سوالات اخلاقی مهمی را مطرح می کند.اول، که مسئول آن است که یک سیستم خودکار خطا می کند - تولید کننده، کلینیکی که آن را برنامه ریزی کرده است، یا بیمار که از آن استفاده می کند؟ چارچوب های مسئولیت پاک باید به طور کامل درک کنند: تست ژنوم بالا و دستگاه های حلقه بسته پیشرفته ممکن است تفاوت های مراقبت های بهداشتی را افزایش دهد و الگوریتم های نظارت بر آن باید به طور کامل پاسخ دهند.

مسیر های آینده

دهه آینده احتمالاً شاهد چندین پیشرفت تحول زا خواهد بود:

• ادغام چند اتم: نه تنها genomics بلکه proteomics، متاببولومی و میکروbiomics به پروفایل های شخصی شده است.به عنوان مثال، میکروبیوم روده بر متابولیسم مواد مخدر تأثیر می گذارد؛ یک سیستم حلقه بسته که می داند ترکیب میکروبیوم بیمار می تواند پیش بینی کند که چگونه داروها خوراکی پردازش شده اند مانند توصیه های مدیریت مواد غذایی شخصی برای استفاده از داده های شخصی.
• حلقه های قفل شده و پیشگیرانه: به جای واکنش به انحراف، سیستم های آینده از مدل های خطر مداوم برای مداخله قبل از وقوع یک مشکل استفاده می کنند. سنسورهای قابل تحمل همراه با AI می توانند یک حمله قریب الوقوع آسم و تنظیم دوز استنشاقی یا تحریک یک مزاحم را پیش بینی کنند.
• سیستم های ضد خون: چندین دستگاه حلقه بسته به طور همزمان در یک بیمار کار می کنند (به عنوان مثال، پمپ انسولین و یک مانیتور فشار خون مداوم) می تواند از طریق یک کنترل کننده مرکزی هماهنگ شود که تعارض ها را حل می کند و نتایج کلی را بهینه می کند.
• فناوری نوپوتوتوکوس: I I I Immsensor biosensors و مخازن دارویی که ارتباط با کنترل کننده های خارجی می تواند مدیریت حلقه طولانی مدت، حداقل تهاجمی برای بیماری های مزمن مانند آرتریت روماتوئید یا سرطان را فعال کند.
• ] اشتراک گذاری داده های جهانی و یادگیری فدرال: روش های حفظ حریم خصوصی مانند یادگیری تغذیه شده به الگوریتم ها اجازه می دهد تا از داده های بسیاری از بیماران بدون تمرکز آن، بهبود شخصی سازی در حالی که محافظت از محرمانه بودن یاد بگیرند. Federated Learning برای AI پزشکی [F:3LT3 کنسرسیوم در حال حاضر در حال انجام چنین رویکردهای عصبی و عصبی است.

نتیجه گیری

پزشکی شخصی و مدیریت حلقه بسته در حال حرکت مراقبت های بهداشتی به سمت یک پارادایم دقت، اتوماسیون و بهینه سازی مداوم است. [۳] با ترجمه ویژگی های بیولوژیکی و رفتاری فردی به پارامترهای عملی برای سیستم های خودکار، پزشکان می توانند به نتایجی دست یابند که امن تر، موثرتر و پاسخگوتر از روش های سنتی سازگار با دارو هستند؛ در حالی که چالش ها باقی می مانند سنسورهای روشن، الگوریتم های کوچکتر، و مدیریت دقیق تر از یک روش مدیریت دقیق تر شدن چشم انداز فیزیکی دیگر، و تغییر روش های هدایت کننده تر از یک موسسه روش های سفارشی، و روش های هدایت کننده ای است.