حریم خصوصی و امنیت داده ها در مدیریت دیابت خودکار

انتقال به سیستم های مدیریت دیابت به طور کامل خودکار - جایی که مانیتورهای مستمر گلوکز (CGMs)، پمپ های انسولین و الگوریتم های هوش مصنوعی در کنسرت کار می کنند - یک جریان گسترده و عمیق شخصی از داده ها را تقویت می کند، فراتر از خواندن قند و دوز انسولین، این سیستم ها زمان بندی غذا، تنظیم فعالیت فیزیکی، الگوهای خواب، تنوع ضربان قلب، و گاهی اوقات داده های متصل به بیمار را به طور چشمگیری برای تنظیم مقررات حفاظت از داده های ضروری برای مراقبت از داده های درمانی بیمار نیاز دارند (این دستگاه نظارت بر اساس اطلاعات بیمار، با توجه به طور قابل توجهی از روش های درمانی).

مدیریت داده های شفاف

بیماران سزاوار شفافیت کامل در مورد اینکه چه داده ها جمع آوری می شوند، چگونه ذخیره می شوند، چه کسی دسترسی دارد و چه مدت حفظ می شود. توسعه دهندگان باید سیاست های داده های روشن و ساده زبان را منتشر کنند که به راحتی در رابط دستگاه یا برنامه رضایت بخش همراه قابل دسترس هستند، به بیماران اجازه می دهد تا هر داده ها را به طور جداگانه به اشتراک بگذارند.

چالش های حاکمیت داده و Cross-Border Challenges

بسیاری از سیستم های مدیریت دیابت خودکار به الگوریتم های مبتنی بر ابر که در حوزه های قضایی متعدد میزبانی می شوند، اعتماد دارند.یک بیمار در اروپا ممکن است داده های خود را بر سرورهای ایالات متحده پردازش کند، و سوالاتی را مطرح می کند که چارچوب حقوقی بر حفاظت از داده ها نظارت می کند و در صورت امکان، باید داده ها را برای انتقال داده ها و یا حداقل اطمینان از اینکه حفاظت از انتقال داده ها به بیماران، بدون در مورد اینکه داده ها ذخیره شده است، باید اطلاعات اطلاع داده ها را انتخاب کنند.

خطر بهره برداری ثانویه

داده های بهداشتی جمع آوری شده برای مدیریت دیابت می تواند توسط بیمه گران، کارفرمایان و یا تبلیغ کنندگان برای استنتاج وضعیت سلامت، به طور بالقوه منجر به تبعیض، حق بیمه بالاتر، یا سوگیری محل کار، به صراحت باید چنین استفاده های ثانویه را ممنوع کند مگر اینکه جداگانه، آگاهانه بدن تنظیم کننده را دریافت کند که داده های جمع آوری شده برای مراقبت از دیابت نمی تواند فروخته شود و یا برای اهداف خارج از محدوده درمان بدون نظارت بر این روش های مستقل از بیمار استفاده می کند.

استقلال و ناسازگاری در عصر سیاه-Box

سیستم های تحویل انسولین خودکار (AID) به طور فزاینده ای به مدل های یادگیری ماشین مبهم متکی هستند که برای هر دو بیمار و پزشکان برای تفسیر مشکل است.هنگامی که دستگاه نرخ پایه را در 3 صبح افزایش می دهد یا یک بوضوح اصلاح را ارائه می دهد، بیمار ممکن است هیچ بینشی در مورد استدلال پشت عمل نداشته باشد.این اصل اخلاقی رضایت آگاهانه را نقض می کند: بیماران نمی توانند به طور معنی داری به یک منطق که آنها نیاز به توضیح عمیق از لحاظ فنی نیست، بلکه نیاز به توضیح می دهد.

درک تصمیم گیری الگوریتمی-Making

برای حل مشکل جعبه سیاه، تولیدکنندگان باید توضیحات قابل دسترس در مورد چگونگی دستیابی به تصمیمات را ارائه دهند.این فراتر از فلش های روند ساده است. داشبورد های بصری باید گزارش های تاریخی تنظیمات الگوریتم را نشان دهند، عوامل متنی که بر تصمیمات (مانند فعالیت اخیر یا مصرف غذا) تأثیر می گذارند و خلاصه های ساده زبان استدلال را توضیح دهند: "در تحویلولین افزایش توانایی پردازش گلوکز و بررسی دقیق این روش است که باید یک بیمار را شناسایی کند و خلاصه های ساده از آن است. "

آژانس بیمار

خودکارسازی بیش از حد می تواند حس کنترل و خودکارسازی خود بیمار را از بین ببرد، به طور بالقوه منجر به بی توجهی یا اضطراب شود، در حالی که هدف کاهش بار شناختی است، بیماران باید در مراقبت از طراحی اخلاقی شرکت کنند تا بتوانند به عنوان یک روش تصمیم گیری کنترل شده توسط کاربر، اهداف قابل تنظیم گلوکز و مکانیسم های بازخورد که بیمار را درگیر نگه می دارند، توضیح دهند، همچنین ممکن است نیاز به اطمینان بیمار برای جلوگیری از پردازش اطلاعات غذایی داشته باشند، در حالی که این روش های ساده را به عنوان یک بیمار در نظر می گیرند.

مدیریت بار شناختی و خستگی تصمیم گیری

در حالی که اتوماسیون هدف کاهش بار است، می تواند ناخواسته خواسته های شناختی جدیدی را معرفی کند. بیماران ممکن است فشار را برای نظارت مداوم بر عملکرد سیستم، بررسی خطا یا تفسیر نمایش داده های پیچیده، نیاز به تعادل مزایای اتوماسیون با خطر ایجاد اشکال جدید سیستم های بار شناختی دارند، باید سادگی و وضوح را اولویت بندی کنند، ارائه اطلاعات لایه ای که به بیماران اجازه می دهد تا به جزئیات دسترسی بیشتری دسترسی پیدا کنند، تنها زمانی که هشدار می دهند، و به طور منظم از آن جلوگیری کنند و سیستم هشدار می دهند تا از استفاده کنند و بازخورد کاربر را به طور منظم و هشدار دهند.

عدالت دسترسی: فناوری بیمه کننده تفاوت های گسترده ای ندارد

وعده مدیریت دیابت کاملا خودکار تنها می تواند تحقق یابد اگر این فن آوری ها برای همه کسانی که به آنها نیاز دارند، صرف نظر از وضعیت اجتماعی اقتصادی، جغرافیا یا شواهد فعلی نشان می دهد که دسترسی بسیار ناهموار است، با تفاوت قابل توجهی در پذیرش و نتایج در سراسر جمعیت های مختلف.

موانع هزینه و بیمه

هزینه مالی سیستم های کاملا خودکار - از جمله سخت افزار مانند پمپ ها، سنسورها و کنترل کننده ها، همراه با ویژگی های قابل اطمینان مانند تنظیمات تزریق و سنسورها، و هزینه های اشتراک برای الگوریتم های مبتنی بر ابر - می تواند بیش از چند هزار دلار در سال باشد، حتی در کشورهایی که دارای مراقبت های بهداشتی عمومی هستند، پوشش ممکن است به معیارهای دقیق مانند سطوح Hb1c، سابقه شدید هیپوگلیسمی، یا الگوریتم های خاص دسترسی کمک های خاص (در حالی که نیاز به منابع مالی دارند یا سیستم های دسترسی خصوصی دارند، دسترسی خصوصی را بررسی کنند، که در حالی که از آن استفاده می کنند.

تفاوت های جغرافیایی و زیرساخت

جوامع روستایی و دور اغلب فاقد اینترنت باند قابل اعتماد یا دسترسی به زیست شناسان نهایی هستند که می توانند سیستم های AID را تجویز و پشتیبانی کنند، علاوه بر این، بیماران دارای سواد بهداشتی محدود، اختلالات بصری یا موانع زبان ممکن است با رابط های پیچیده دیجیتال مبارزه کنند، برنامه های طراحی اخلاقی را به طور فعال، پشتیبانی چند زبانه، رابط کاربری ساده با گزینه های بزرگ و گزینه های بالا و یکپارچه سازی با مطالعات اجتماعی و تنوع اجتماعی، باید مطمئن شوند که به طور فعال برای بهبود می توانند به طور فعال برخی از گروه های مختلف جامعه های اجتماعی و فن آوری های متنوع و خدمات آموزشی.

ناتوانی و طراحی جهانی

سیستم های مدیریت دیابت خودکار باید با دسترسی به ذهن طراحی شوند. بیماران مبتلا به اختلالات بینایی ممکن است به رابط صدا و بازخورد لمسی نیاز داشته باشند.کسانی که دارای dexterity محدود هستند ممکن است نیاز به تعاملات فیزیکی ساده با کنترل پمپ یا دستگاه های وارد کننده سنسور داشته باشند.اختلال کار ساده و کاهش تراکم اطلاعات.

مسئولیت و مسئولیت پذیری زمانی که سیستم ها شکست می خورند

هیچ سیستم خودکاری نمی تواند بدون خطا باشد، حسگرها می توانند از بین بروند، الگوریتم ها می توانند الگوهای تفسیر نادرستی را به کار گیرند و پیوندهای ارتباطی می توانند شکست بخورند، زمانی که حوادث نامطلوب رخ می دهند - چه هیپوگلیسمی، هیپرگلیسمی یا بدتر - سوال پاسخگویی پیچیده است و اغلب بحث می شود که چارچوب های اخلاقی و حقوقی برای اختصاص مسئولیت و ترویج یادگیری عادلانه از شکست ها مورد بحث قرار می گیرند.

حرکت مسئولیت در حوادث ناگوار

سوال پاسخگویی شامل چندین بازیگر است: تولید کننده برای نقص های طراحی یا اشکالات نرم افزار، تجویز کننده برای آموزش ناکافی یا انتخاب نامناسب بیمار، و بیمار برای نادیده گرفتن سیستم در صورت لزوم، چارچوب های تنظیم مقررات فعلی، مانند دستورالعمل های تایید شده FDA در سیستم های یکپارچه AID، تاکید نظارت و گزارش پس از بازار، اما دستورالعمل های اخلاقی هنوز در حال تکامل هستند، باید مکانیسم های فشرده سازی را به طور عمومی، زمانی که هیچ گونه خطای تحلیلی غیر قابل قبول نیست، و غیر قابل قبول است:

تصمیم گیری مشترک -Making و Oversight

سیستم های خودکار باید تقویت کنند، نه جایگزین، نقش ارائه دهنده مراقبت های بهداشتی منظم، نظارت از راه دور توسط پزشکان، و هدف گذاری مشترک ضروری است.عمل اخلاقی نیاز دارد که توصیه های سیستم برای درمان پزشک شفاف باشد، که می تواند تنظیمات را بر اساس قضاوت بالینی نادیده بگیرد و تنظیم کند. بیماران باید تشویق شوند تا نگرانی ها یا نزدیک به سرقت را گزارش کنند بدون ترس از ایجاد بهترین هشدار های ایمنی بیمار و سیستم پاسخگویی به طور کلی، اطمینان از عملکرد و خدمات رسانی به مشتریان.

نظارت بر بازار و بهبود مستمر

سیستم های مدیریت دیابت خودکار نیاز به نظارت مداوم پس از رسیدن به بازار دارند.تولید کنندگان باید سیستم هایی را برای جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده های عملکرد دنیای واقعی، از جمله حوادث نامطلوب، نزدیک به خطا و بازخورد کاربر ایجاد کنند.این داده ها باید برای بهبود مستمر الگوریتم ها، رابط کاربر و ویژگی های ایمنی استفاده شوند.

بیاس الگوریتمی و منصفانه بودن در سیستم های دیابت خودکار

مدل های هوش مصنوعی عمدتاً بر روی داده های افراد خاص آموزش دیده اند – مانند بزرگسالان سفیدپوست مبتلا به دیابت نوع 1 – ممکن است برای کودکان، زنان باردار، بیماران سالخورده یا افراد دارای پیشینه های قومی مختلف که الگوهای متابولیسم گلوکز متمایز را نشان می دهند، ضعیف عمل کنند، خطر بروز عوارض و فرسایش اعتماد در تکنولوژی را افزایش دهند.

توسعه دهندگان باید جمع آوری داده های متنوع را در طول آموزش و اعتبار در سراسر زیر جمعیت اولویت بندی کنند. هیئت مدیره نظارت اخلاقی باید شامل نمایندگان بیمار و اخلاق دانان برای بررسی عملکرد الگوریتم و سوگیری های بالقوه پرچم باشد. حسابرسی منظم و گزارش شفاف نتایج توسط سن، نژاد، جنس، وضعیت اجتماعی و سایر متغیرهای مربوطه برای اطمینان از عملکرد الگوریتم های اطمینان و یا اینکه چگونه می توانند ویژگی های مشابه را برای بیماران ارائه دهند و یا اینکه آیا متغیرهای مربوطه برای جلوگیری از سیستم اطمینان از سیستم های قابل اعتماد به روز رسانی ضروری هستند.

علاوه بر تنوع جمعیتی، سیستم ها همچنین باید تنوع بالینی را در نظر بگیرند. بیماران مبتلا به دیابت نوع 2، کسانی که از درمان های کمکی مانند آگLP-1 آگونیست استفاده می کنند، یا کسانی که دارای درجات مختلف مقاومت به انسولین هستند ممکن است نیازهای مختلفی داشته باشند. Algorithms باید به اندازه کافی انعطاف پذیر باشند تا بدون نیاز به پیکربندی گسترده دستی، بدن های تنظیم کننده باید تست سوگیری را به عنوان بخشی از فرآیند تایید برای دستگاه های پزشکی مبتنی بر AI انجام دهند.

ابعاد اجتماعی و روانشناختی مدیریت دیابت خودکار

معرفی سیستم های کاملا خودکار دارای پیامدهای روانی و اجتماعی عمیقی است که فراتر از نتایج بالینی گسترش می یابد. بیماران ممکن است از بار ثابت مدیریت دیابت تسکین یابند، اما ممکن است با اضطراب های جدید در مورد اعتماد به سیستم، ترس از شکست تکنولوژی یا حس از دست دادن هویت به عنوان یک مدیر فعال از وضعیت خود مواجه شوند.

اعتماد و اتحادیه درمانی

اعتماد ساختمان بین بیمار و سیستم خودکار برای استفاده موثر ضروری است. اعتماد زمانی که سیستم به طور مداوم عملکرد خوبی دارد، به وضوح ارتباط برقرار می کند و به ترجیحات بیمار احترام می گذارد، با این حال، یک رویداد نامطلوب می تواند به سرعت اعتماد را از بین ببرد، که منجر به عدم موفقیت یا رها کردن تولید کنندگان فن آوری می شود، باید برای اعتماد طراحی شود: اطمینان، شفافیت، پاسخگویی، همدلی و تعاملات در کلینیک ها نقش موج کلیدی را در تسهیل انتظارات واقعی و پشتیبانی از دانشمندان.

مراقبت های مالی و خانواده دینامیک

برای کودکان و نوجوانان مبتلا به دیابت، سیستم های خودکار می توانند اضطراب والدین و نگرانی شبانه را کاهش دهند، اما ممکن است مسئولیت های نظارت را به شیوه ای تغییر دهند که روابط خانوادگی را تحت تاثیر قرار دهد، طراحی اخلاقی باید نیازهای مراقبان را در نظر بگیرد، اطلاعات و هشدارهای مناسب را بدون ایجاد هشدار غیر ضروری فراهم کند. سیستم ها باید به اعضای خانواده اجازه دسترسی به اطلاعات مربوط به رضایت بیمار را بدهند، در حالی که به حریم خصوصی و استقلال بیمار که بالغ هستند، ممکن است به تنهایی نیازهای مختلف برای کارکنان و یا خدمات بهداشتی اجتماعی مانند خدمات پشتیبانی کنند.

نتیجه گیری: به سوی پیاده سازی اخلاقی

سیستم های مدیریت دیابت کاملا خودکار قدرت را برای بهبود زندگی میلیون ها نفر، کاهش بار روزانه نظارت و تصمیم گیری در حالی که به طور بالقوه کاهش خطر عوارض طولانی مدت را در اختیار دارند، با این حال وعده آنها تنها می تواند تحقق یابد اگر ملاحظات اخلاقی در هر مرحله از طراحی، استقرار و استفاده بالینی بافته شده است، بیماران باید شرکای، نه موضوعات منفعل باشند؛ داده های آنها باید با بالاترین استانداردهای حفاظت شوند؛ همه بخش های جامعه باید به طور واضح و بخش های پاسخگویی اختصاص داده شوند.

گفتگوی مداوم بین توسعه دهندگان، پزشکان، تنظیم کنندگان و بیماران برای هدایت این مسائل پیچیده ضروری است.با توجه فعالانه به حریم خصوصی، استقلال، عدالت، پاسخگویی و ابعاد روانشناختی مراقبت، ما می توانیم اطمینان حاصل کنیم که این سیستم های پیشرفته نه تنها کنترل متابولیک را افزایش می دهند، بلکه همچنین شأن، اعتماد و کیفیت زندگی که تحت مراقبت های بهداشتی موثر قرار می گیرند، باید در کنار تکنولوژی تکامل یابند، شامل درس های مدیریت واقعی و اطمینان از آن، و وعده های مدیریت دقیق تر از مدیریت دقیق تر و وعده های مدیریت دقیق تر باشد.

[[ویرایش] [۱] [۱۰]