Table of Contents

ملانوما، یک اختلال متابولیک مزمن که با سطح قند خون بالا مشخص می شود، به یکی از مهمترین بحران های بهداشت عمومی در قرن 21 افزایش یافته است. فدراسیون بین المللی دیابت برآورد می کند که بیش از 537 میلیون بزرگسال با دیابت در سال 2021 زندگی می کنند، تعدادی که پیش بینی می شود به 783 میلیون تا 2045 برسد، این مسیر تکان دهنده در سیستم های مراقبت های بهداشتی، اقتصاد و پیشگیری از کیفیت فردی (روش های انتقال داده های فعال) به سمت کاهش داده های انتقال داده های فعال، و تجزیه و تجزیه و تجزیه و تحلیل داده های متنوع آن، می دهد.

دیابت جهانی Burden: یک تماس برای پیشگیری مقیاس پذیر

دیابت نوع 2 که بیش از 90 درصد از موارد دیابت را تشکیل می دهد، عمدتا از طریق تغییرات شیوه زندگی مانند رژیم غذایی سالم، فعالیت بدنی منظم و مدیریت وزن قابل پیشگیری است، با این حال، برنامه های پیشگیری سنتی - اغلب در مراکز جامعه یا کلینیک های مراقبت های اولیه تحویل داده می شود - در حالی که سیستم های تجزیه و تحلیل داده های محدود، هزینه های بالا و تعامل پایین (FLT:0 جهانی بهداشت سازمان جهانی [F] [F] [F1] باید بر روی توسعه کامل عوامل کنترل ریسک نظارت بر روی افراد و سیستم های مختلف متمرکز باشد.

IoT در پیشگیری از دیابت: مجموعه داده های مداوم

اینترنت اشیا شامل یک شبکه از دستگاه های متصل است که جمع آوری، انتقال و پردازش داده ها در زمان واقعی است.در پیشگیری از دیابت، دستگاه های IoT به عنوان لایه سنجش خدمت می کنند، و اطلاعات دقیق در مورد رفتارهای بهداشتی فرد، بیومتریک و قرار گرفتن در معرض محیط زیست را امکان می دهد.این جریان مداوم داده ها از اندازه گیری های فوری به دست آمده در طول بازدید های گاه به گاه، امکان تشخیص زودهنگام اختلالات متابولیک و اختلالات در زندگی که افراد را از پیش از آن جدا می کند.

ردیاب های پوشیدنی و مانیتورهای فعالیت

دستگاه های پوشیدنی مانند Smartwatchs و تناسب اندام (به عنوان مثال Fitbit، Apple Watch، Garmin) ردیابی، ضربان قلب، مدت خواب و هزینه های انرژی نشان داده اند که افزایش تعداد گام روزانه و فعالیت های فیزیکی متوسط به مقیاس پذیری، به طور مداوم با توجه به خطر ابتلا به دیابت مرتبط است.

Glucose Monitors (CGMs) برای تشخیص زودرس Dysگلیسمی

مانیتورهای گلوکز مداوم – سنسورهای کوچک پوشیده شده در بازوی یا شکم که گلوکز بین وعده را هر چند دقیقه اندازه گیری می کنند – مدیریت دیابت را انقلابی کرده اند.در زمینه پیشگیری، CGMs می تواند تشخیص دیابت (تقاد گلوکز فلج شده) بسیار زودتر از آزمایش های معمول خون برای افراد در معرض خطر بالا، داده های CGM نشان می دهد که افزایش قند خون، هیپودی، و تنوعات غذایی واقعی (به کاربران مبتلا به مصرف قند خون ناشتا) در ایالات متحده، بلافاصله بهبود می دهد.

پمپ های انسولین هوشمند و Pen های متصل

اگرچه در درجه اول برای دیابت نوع 1 استفاده می شود، پمپ های انسولین هوشمند و قلم های متصل بینش هایی را برای تحقیقات پیشگیری ارائه می دهند.این دستگاه ها دوز انسولین، مصرف کربوهیدرات و پاسخ های گلوکز خون را تشخیص می دهند که تجزیه و تحلیل این داده ها از افرادی که از پیش دیابت پیشرفت کرده اند تا دیابت را به دیابت منتقل کنند، می تواند به شناسایی آستانه های دقیق که عملکرد سلول بتا را بدتر می کند، کمک کند.

Big Data Analytics: تبدیل داده های خام به بینش جمعیت قابل اجرا

Big Data Analytics اشاره به تکنیک های محاسباتی و مدل های آماری مورد استفاده برای پردازش، تجزیه و تحلیل و به دست آوردن معنی از مجموعه داده های گسترده و با ابعاد بالا در پیشگیری از دیابت، انواع منابع داده - سوابق بهداشت الکترونیک (EHRs)، ادعاهای بیمه، سنسورهای پوشیدنی، داده های زیست محیطی، پروفایل های ژنومی و عوامل اجتماعی سلامت - تجزیه و تحلیل پیشرفته برای شناسایی عوامل غیر خطرناک یادگیری و ابزار پردازش طبیعی، و تجزیه و تحلیل زبان، تجزیه و تحلیل طبیعی است.

مدل سازی پیش بینی کننده برای استراتژی سازی ریسک

یکی از قوی ترین کاربردهای داده های بزرگ ساخت مدل های پیش بینی کننده است که امتیاز ریسک دیابت شخصی را تعیین می کند (به عنوان مثال، امتیاز ریسک دیابت فنلاند) به تعدادی از متغیرهای مانند سن، BMI و سابقه خانوادگی وابسته است: در مقابل، مدل های یادگیری ماشین می توانند صدها متغیر را شامل شوند - از نوسانات روزانه تا نمرات پیاده روی محله - و به روز رسانی دقیق خدمات جدید (به عنوان مثال یافته های اولیه دیابت).

کشف روند جمعیت-Level و Hotspots

جمع آوری داده های IoT غیر شناخته شده در سراسر میلیون ها کاربر، مقامات بهداشت عمومی را قادر می سازد تا الگوهای زمانی و جغرافیایی را تشخیص دهند، به عنوان مثال، یک افزایش در سطح گلوکز متوسط در سراسر یک شهر در طول فصول خاص یا پس از تعطیلات می تواند زمان بندی کمپین های پیشگیری از مواد غذایی را هدایت کند.

شخصی سازی پیشگیری در مقیاس

تجزیه و تحلیل داده های بزرگ ایجاد " دوقلوهای دیجیتال" را برای بخش های جمعیت فراهم می کند - نمایندگی های مجازی که شبیه سازی چگونه مداخلات مختلف بر یک گروه تاثیر می گذارد، به عنوان مثال، یک شبیه سازی ممکن است تاثیر ارائه یک ردیاب تناسب اندام به تنهایی در مقابل یک ردیاب تناسب اندام با یک برنامه پشتیبانی اجتماعی پیچیده را با تجزیه و تحلیل داده های تاریخی از هزاران نفر مشابه، سیستم می تواند موثرترین بسته برای هر یک روش پیشگیری از این روش را توصیه می کند.

ادغام IoT و داده های بزرگ: یک سیستم پیشگیری از Synergistic

قدرت واقعی این تکنولوژی ها زمانی پدیدار می شود که جریان داده های IoT به طور مستقیم به پلتفرم های تجزیه و تحلیل داده های بزرگ تغذیه می شوند، ایجاد یک سیستم حلقه بسته که به طور مداوم استراتژی های پیشگیری را اصلاح می کند، این ادغام نیازمند زیرساخت های قوی ابر، فرمت های داده استاندارد و قابلیت همکاری بین دستگاه ها و سیستم های اطلاعات بهداشتی است.

داشبورد سلامت جمعیت در زمان واقعی

سازمان های بهداشت عمومی می توانند داشبورد هایی را که معیارهای زنده مانند سطوح فعالیت بدنی متوسط را نشان می دهند، از پیش دیابتی ها، پیش دیابت ها از داده های CGM یا نرخ های تعامل با برنامه های پیشگیری دیجیتال استفاده کنند، زمانی که داشبورد منجر به کاهش فعالیت در یک منطقه خاص می شود، مقامات می توانند ون های بهداشتی موبایل را ارسال کنند یا کمپین های رسانه های اجتماعی را در عرض چند ساعت راه اندازی کنند، نه به عنوان مثال، [FLT] باعث می شود که یک گروه شناسایی داده های سریع از اینترنت را با یک داشبورد شناسایی داده های سریع ادغام کنند.

حلقه های بازخورد برای بهبود مستمر

دستگاه های IoT نه تنها داده ها را ارائه می دهند بلکه به عنوان کانال های تحویل برای مداخلات نیز خدمت می کنند.یک ساعت هوشمند می تواند به کاربر هشدار دهد که ضربان قلب آنها نشان دهنده استرس (یک عامل خطر دیابت) است و یک تمرین تنفس ۵ دقیقه ای را پیشنهاد می کند (آیا آنها تمرین را تکمیل می کنند؟ ضربان قلب بهبود می یابد؟) جذب و جمع شده است تا الگوریتم مدیریت استرس برای کاربران آینده را اصلاح کند، که در طول زمان، که کل تجربه جمعیتی را بهبود می بخشد.

چالش های ادغام

علی رغم وعده های آن، ادغام با موانع فنی مواجه است: دستگاه های IoT اغلب از فرمت های داده اختصاصی استفاده می کنند و سیستم های بهداشتی فاقد قوانین حریم خصوصی یکپارچه هستند (به عنوان مثال HIPAA در ایالات متحده، GDPR در اروپا) نیاز به دقت تخریب و مدیریت رضایت دارند، علاوه بر این، حجم کامل داده ها می تواند سیستم های تجزیه و تحلیل را در صورت عدم راه حل های فیلتر شده به درستی شامل محاسبات لبه (فرآوری داده ها در سراسر اطلاعات آموزش داده های تغذیه شده) و انتقال داده های متعدد (بدون دسترسی به طور دقیق) و انتقال داده های متعدد) و انتقال داده های تغذیه شده در سراسر مکان های پردازش داده های پردازش داده های پردازش داده های تغذیه شده در سراسر داده های تغذیه شده در سراسر داده ها).

موانع آینده برای اتخاذ گسترده

برای IoT و داده های بزرگ برای دستیابی به پتانسیل خود در پیشگیری از دیابت در سراسر جمعیت، باید از طریق سیاست، فن آوری و تعامل جامعه مورد توجه قرار گیرد.

حریم خصوصی داده ها و امنیت

داده های بهداشتی یکی از حساس ترین اطلاعات شخصی است. جمع آوری جریان های مداوم از پوشیدنی ها و CGMs نگرانی در مورد دسترسی غیر مجاز، شناسایی مجدد و سوء استفاده تجاری را افزایش می دهد.برای ایجاد اعتماد، برنامه های پیشگیری باید رمزگذاری قوی، فرآیندهای رضایت شفاف و به حداقل رساندن اطلاعات دقیق را پیاده سازی کنند - تنها آنچه برای اهداف پیشگیری ضروری است.

تکنولوژی و دیجیتالی Inequity

جمعیت در بالاترین خطر ابتلا به دیابت - از جمله خانواده های کم درآمد، جوامع روستایی و اقلیت های قومی - اغلب حداقل دسترسی به دستگاه های متصل به اینترنت و سواد سلامت دیجیتال دارند.اگر برنامه های پیشگیری تنها به IoT و داده های بزرگ متکی هستند، آنها خطر گسترش اختلافات سلامت را دارند. استراتژی های میگوئی شامل ارائه دستگاه های یارانه، طراحی گزینه های کم فناوری (به عنوان مثال، SMS، داده های مبتنی بر SMS)، و جمع آوری اطلاعات و کارکنان است که می توانند به افراد کمک کنند.

قابلیت متقابل و استاندارد

امروز، یک ردیاب تناسب اندام که توسط یک شرکت ساخته شده است نمی تواند به راحتی داده ها را با پلت فرم تجزیه و تحلیل برند دیگر به اشتراک بگذارد، مانع تجمع جمعیت در سراسر جهان می شود.مقامات بهداشت دیجیتال باید استانداردهای باز مانند HL7 FHIR را ارتقاء دهند و از تولیدکنندگان دستگاه برای اتخاذ پروتکل های تبادل داده مشترک مانند ائتلاف جهانی دیابت دیجیتال حمایت کنند.

گواهی نامه های نسل و بالینی

در حالی که بسیاری از ابتکارات پیشگیری از داده های بزرگ IoT نشان می دهد وعده در مطالعات آزمایشی، کارآزمایی های کنترل شده در مقیاس بزرگ برای تأیید اثربخشی و مقرون به صرفه بودن هزینه مورد نیاز است، آژانس های جمع آوری باید کارآزمایی های عملی را اولویت بندی کنند که نتایج را در سراسر جمعیت های مختلف مقایسه می کنند، علاوه بر این، مطالعات دنیای واقعی باید برای کاهش، عدم رضایت دستگاه و سوگیری انتخاب حساب کنند.

مسیر های آینده: AI، Genomics و Co-Creation

مرز بعدی در پیشگیری از دیابت در سراسر جمعیت در ادغام IoT و داده های بزرگ با هوش مصنوعی، امتیازات خطر ژنومیک و طراحی مبتنی بر جامعه است.

AI-Driven Personal Coaching و پیش بینی شخصی

پیشرفت در یادگیری عمیق می تواند داده های چند منظوره (glucose، Activity، Sleep، Diet Photos) را تجزیه و تحلیل کند تا توصیه های زمان واقعی، متن آگاه را ارائه دهد، به عنوان مثال، یک سیستم AI ممکن است یاد بگیرد که جهش گلوکز کاربر پس از وعده های غذایی دیر شب حاوی بیش از 30 گرم کربوهیدرات و آنها را با یک میان وعده سالم تر در سطح جمعیت، قادر به تشخیص الگوهای تشخیص ظریف است - با قرار گرفتن استرس بالا و جلوگیری از قرار گرفتن در معرض نور خورشید.

ادغام Genomics، Metabolomics و IoT

همه افراد با الگوهای سبک زندگی مشابه دیابت را توسعه نمی دهند؛ استعداد ژنتیکی نقش مهمی ایفا می کند.با ترکیب امتیازات خطر چندوژنیک با داده های رفتاری مبتنی بر IoT، برنامه های پیشگیری می توانند افراد را با دقت بیشتری تحریک کنند.یک فرد با خطر ژنتیکی بالا اما عادات سبک زندگی عالی ممکن است نیاز به نظارت کمتری نسبت به کسی با ریسک ژنتیکی معتدل و یک شغل نظارتی داشته باشد.

مداخلات اجتماعی-Co-Designed

فناوری به تنهایی نمی تواند رفتار را تغییر دهد؛ حمایت اجتماعی و ارتباط فرهنگی حیاتی است.برنامه های آینده باید اعضای جامعه را در طراحی ابزارهای پیشگیری مبتنی بر IoT درگیر کنند تا اطمینان حاصل کنند که با هنجارهای محلی، زبان ها و ارزش ها هماهنگ می شوند، به عنوان مثال، برنامه ای که هدف قرار دادن یک جامعه اسپانیایی ممکن است شامل هشدارهای پوشیدنی دو زبانه و چالش های گروه همکار باشد. Co-build همچنین سواد دیجیتال و اعتماد را افزایش می دهد که منجر به مشارکت پایدار می شود.

نتیجه گیری: آینده ای مبتنی بر داده برای پیشگیری از دیابت

اپیدمی جهانی دیابت خواستار استراتژی های پیشگیری است که هم گسترده و هم دقیقا هدف قرار گرفته اند. دستگاه های IoT و Big Data Analytics با هم یک زیرساخت قدرتمند برای دستیابی به این چشم انداز را تشکیل می دهند. نظارت مستمر سلامت، تجزیه و تحلیل پیش بینی و مداخلات حلقه بسته می تواند تمرکز را از درمان بیماری های تثبیت شده برای جلوگیری از شروع آن تغییر دهد، با این حال، تحقق این پتانسیل نیاز به اقدام عمدی برای رسیدگی به حریم خصوصی داده ها، عدالت، همکاری، و شواهد سالم برای اطمینان از سیستم های زیست محیطی و سرمایه گذاری کامل از توسعه داده ها دارد.