مقدمه: انقلاب داده ها در تحقیقات دیابت

دیابت بیش از نیم میلیارد نفر را در سطح جهان تحت تاثیر قرار می دهد و بار آن به طور نامتناسب در جوامع با منابع محدود است. این بیماری توسط یک شبکه فشرده از شرایط اجتماعی و اقتصادی و دیابت اجتماعی شکل گرفته است؛ درآمد، آموزش، مسکن، دسترسی به مراقبت و درمان و تجزیه و تحلیل داده های الکترونیکی، و رفتارهای فردی مانند رژیم غذایی، فعالیت فیزیکی و دارو تا به تازگی، محققان وابسته به بررسی های کوچک و پیچیدگی های بالینی است (که اغلب تشخیص داده های بزرگ مرتبط با آن است.

گسترش جهان داده های دیابت

داده های بزرگ در مراقبت های بهداشتی با حجم، سرعت، تنوع و حقیقت شناسی مشخص می شود.برای دیابت، اکوسیستم داده شامل:

  • ] سوابق بهداشت الکترونیک (EHRs): داده های بالینی مانند مقادیر آزمایشگاهی (HbA1c، کراتینین)، تشخیص، سفارش دارو و نشانه های حیاتی، همراه با متن غیر ساختاری از یادداشت های کلینیکی.
  • دستگاه های قابل حمل و نگهداری مداوم Glucose Monitors (CGMs): جریان های زمان واقعی سطح گلوکز، شمارش گام، ضربان قلب، کیفیت خواب و حتی شاخص های استرس.
  • ] آسیب پذیری و داده های ادعایی: رکورد پر کردن، فواصل مجدد و ادعاهای بیمه که الگوهای استفاده از مراقبت های بهداشتی و پایبندی به دارو را نشان می دهد.
  • ] داده های نسلی از برنامه ها و پورتال ها: مواد غذایی، علائم، ردیاب های خلق و خوی و نتایج گزارش شده بیمار.
  • رسانه های اجتماعی و جوامع آنلاین: Forums مانند r/diabetes و گروه های فیس بوک متن بدون ساختار غنی با تجارب بیمار، نگرانی ها و استراتژی های مقابله ارائه می دهند.
  • داده های عمومی و اداری: [FLT 1 ] داده های سرشماری، شاخص های محیط زیست مواد غذایی، شبکه های حمل و نقل و داده های آب و هوایی که زمینه اجتماعی و فیزیکی را توصیف می کنند.

هنگامی که این منابع متنوع به طور جمعی مرتبط و تجزیه و تحلیل می شوند، آنها انجمن هایی را نشان می دهند که در هر مجموعه داده های تک نفره نامرئی هستند، به عنوان مثال، مطالعه ای که در سال 2022 با ترکیب داده های CGM با شاخص های اجتماعی و اقتصادی محله انجام می شود، نشان می دهد که افراد در مناطق کم درآمد 30 درصد بیشتر در هیپرگلیسمی در طول شب و آخر هفته تجربه زندگی می کنند و نشان می دهد که ارتباط بین برنامه های کاری، دسترسی به مواد غذایی و کنترل گلوکز روزانه کمک می کند.

چگونه وضعیت اجتماعی اقتصادی نتایج دیابت را شکل می دهد

وضعیت اجتماعی اقتصادی (SES) یکی از سازگارترین پیش بینی های بروز و پیشرفت دیابت است.با توجه به سازمان بهداشت جهانی، خطر ابتلا به دیابت نوع 2 2 تا 4 برابر بیشتر در مقایسه با ثروتمندترین افراد در بسیاری از کشورها است.

درآمد، ثروت و سخت سازی مواد

درآمد پایین موانع متعددی را برای مدیریت خود دیابت ایجاد می کند.مردم با منابع مالی محدود اغلب با تجارت بین خرید مواد غذایی، پرداخت دارو و پرداخت حمل و نقل به بازدید از کلینیک ها با استفاده از مالیات مرتبط و سوابق سلامت در انگلستان نشان داده اند که افراد در کمترین میزان درآمد، به طور قابل توجهی بیشتر به بیمارستان برای هیپوگلیسمی تبدیل می شوند، یک شاخص بالقوه از کاهش میزان پاسخ به انسولین در این گزارش ها، گزارش های کاهش یافته است.

آموزش و پرورش و سواد سلامت

دستیابی آموزشی بر چگونگی هدایت بیماران به سیستم مراقبت های بهداشتی و تفسیر اطلاعات پزشکی تأثیر می گذارد. پردازش زبان طبیعی (NLP) پیام های پورتال بیمار نشان می دهد که افراد با سطوح آموزش پایین از شرایط پزشکی کمتری استفاده می کنند و کمتر احتمال دارد که از سوالات روشن کننده پزشکی سوال کنند، که می تواند منجر به سوء تفاهم در مورد مصرف انسولین یا توصیه های غذایی شود.یک تجزیه و تحلیل بزرگ از داده های EHR از یک سیستم چند بیمارستان که در آن بیماران متوسط بدون اطلاع از سطح متوسط دیپلم، حتی می تواند منجر به میزان اطلاعات مربوط به میزان پایین باشد.

دسترسی به بهداشت و درمان و جغرافیا فرصت

تجزیه و تحلیل جغرافیایی به یک ابزار قدرتمند برای شناسایی شکاف های دسترسی تبدیل شده است.با اضافه کردن نرخ شیوع دیابت با مکان های غدد غدد، مربیان دیابت و داروخانه های خرده فروشی، محققان می توانند "حوزه های مراقبتی" را در مناطق روستایی ایالات متحده، بیماران ممکن است نیاز به سفر بیش از 50 مایل برای بازدید متخصص داشته باشند، و ادعا می کنند که چنین فاصله ای را پیش بینی می کند و نرخ های درمانی بیشتر در دسترس بودن بیماران، علاوه بر این موارد دسترسی به طور قابل توجهی در دسترس بودن، دسترسی به طور قابل توجهی در دسترس بودن، بیماران، و بیماران، بسته بندی های خاص، و بیماران، مشاهده می شود.

الگوهای رفتاری در مقیاس

در حالی که زمینه اجتماعی اقتصادی مرحله را تعیین می کند، رفتارهای روزانه تعیین می کند که آیا اهداف گلوکز برآورده می شوند یا خیر، داده های بزرگ اجازه می دهد تا اندازه گیری مداوم و عینی این رفتارها، جایگزین کردن گزارش های خود-خود-خود-درمانی با ردیابی با وضوح بالا.

فعالیت های غذایی و فیزیکی در زمان واقعی

ادغام CGM ها با ردیاب های تناسب اندام و برنامه های غذایی زمینه جدیدی از "تحلیل های رفتاری تغذیه ای" ایجاد کرده است، به عنوان مثال، مطالعه ای از ۱۰۰۰۰ کاربر CGM نشان داد که پیاده روی ۱۵ دقیقه ای پس از کاهش قند شبانه با میانگین ۲۲٪ از یادگیری ماشین اعمال شده به مواد غذایی از یک برنامه محبوب شناسایی شده که صبحانه با بیش از ۳۰ گرم کربوهیدرات همراه با کاهش پروتئین های بالا، به شدت کاهش می دهد، اما حداقل در هنگام مصرف این مقدار زیاد، می تواند اطلاعات غذایی را کاهش دهد.

اعتیاد به دارو: فراتر از گزارش های خود

تحقیقات سنتی بر روی پیروی از بررسی های بیمار که به طور بدنام نادرست است، داده های بزرگ ارائه می دهد پروکسی های قابل اعتماد تر: نرخ های داروخانه، نظارت الکترونیکی باز کردن بطری قرص، و قلم های هوشمند انسولین که هر تزریق را ثبت می کنند، تجزیه و تحلیل داده های پر جنب و جوش از یک زنجیره شناسایی بزرگ بعدی نشان داد که پایبندی به 20٪ در هفته گذشته از ماه، با محدودیت های مالی سازگار است.

سیگار کشیدن، الکل و سایر خطرات سبک زندگی

داده های مرتبط به محققان اجازه می دهد تا تاثیر طولانی مدت مصرف سیگار و الکل بر عوارض دیابت را ردیابی کنند. مطالعه ای که داده های مالیاتی ایالتی تنباکو را با سوابق تخلیه بیمارستان در ایالات متحده ترکیب می کند نشان داد که افزایش 1.00 دلار در مالیات مصرف سیگار با کاهش 4 درصدی در کاهش میزان کاهش میزان مصرف الکل و کاهش قند خون بیماران گزارش شده است.

روش های تحلیلی برای ترکیب داده های اجتماعی اقتصادی و رفتاری

نوآوری واقعی در ترکیب این انواع داده های ناهمگون است.ت تجزیه و تحلیل های پیشرفته برای رسیدگی به تجزیه و تحلیل های گیج کننده، داده های از دست رفته و تعاملات پیچیده مورد نیاز است.

  • ] یادگیری ماشین برای پیش بینی ریسک: شبکه های تقویت و عصبی آموزش دیده در داده های ساختار یافته EHR به علاوه متغیرهای دستگاه آماری می تواند خطر 1 ساله بستری شدن بیمارستان با دقت بالا را پیش بینی کند، به عنوان مثال، یک مدل توسعه یافته در Kaiser Permanente از ویژگی های مانند تعداد قرار دادن، نرخ فقر کد، و تغییرات Hb1 قبلی برای شناسایی یک بیمار با خطر ابتلا به پنج بیمار اورژانس.
  • ] پردازش زبان طبیعی از یادداشت های بالینی: سیستم هایی مانند cTAKEAKEAKES ( تجزیه و تحلیل متن بالینی و سیستم استخراج دانش) می تواند عوامل اجتماعی مانند "غذا ناامن" یا "زندگی به تنهایی" را از یادداشت ها استخراج کند.
  • تکنیک های استنتاج جزئی: از آنجا که وضعیت اجتماعی و اقتصادی به طور تصادفی اختصاص داده نمی شود، مطالعات مشاهده می تواند سوگیری داشته باشد. روش هایی مانند تجزیه و تحلیل متغیر ابزار (به عنوان مثال، استفاده از فاصله به یک فروشگاه مواد غذایی به عنوان یک پروکسی برای دسترسی به مواد غذایی) و تفاوت در-داگرمتفاوت (تغییرات در مورد زمان) کاهش مزایای استفاده از یک برنامه کمک به محققان (A) که در آن یافت می شود.
  • تجزیه و تحلیل شبکه و عوامل اجتماعی: شبکه های پشتیبانی اجتماعی از سوابق داده تماس یا مشارکت برنامه های اجتماعی می تواند نشان دهد که چگونه انزوا به نتایج ضعیف کمک می کند.در یک خلبان، تجزیه و تحلیل شبکه از بیماران در یک جامعه آنلاین دیابت شناسایی کرد که کسانی که دارای کمترین مرکزیت (few اتصالات) بودند، مشارکت کمتری در فعالیت های خودمدیریتی داشتند.

انتقال بینش به عمل: مفاهیم بالینی و عمومی بهداشت

دانش حاصل از داده های بزرگ صرفا نظری نیست؛ در حال حاضر تغییر شکل دادن به عمل و سیاست است.

هشدار ریسک شخصی و حمایت از تصمیم

سیستم عامل های داده یکپارچه می توانند هشدارهای زمان واقعی را برای پزشکان ایجاد کنند.به عنوان مثال، داشبورد که داده های EHR را با شاخص های فقر محله جغرافیایی و تاریخچه های پرکاری داروخانه ترکیب می کند، ممکن است بیمار را به عنوان "خطر بالا برای عدم رضایت دارو" معرفی کند و پیشنهاد مشاوره کار اجتماعی را ارائه دهد.

سیاست گذاری هدف گذاری و منابع

بخش های بهداشت عمومی از داده های بزرگ برای شناسایی مکان های بهینه برای برنامه های پیشگیری از دیابت جدید استفاده می کنند.در شیکاگو، تجزیه و تحلیل جغرافیایی از شیوع دیابت، نقشه های بیابانی مواد غذایی و مسیرهای حمل و نقل عمومی منجر به قرار دادن مراکز بهداشت اجتماعی که توسط گزارش های بیمه اتوبوس قابل دسترس هستند، نشان می دهد که حذف copays برای انسولین در برنامه های کارمند دولتی کاهش حوادث شدید هیپوگلیسمی توسط 30٪ تغییر سریع سیاست.

عدالت و عدالت الگوریتمی

داده های بزرگ یک شمشیر دو لبه است که مدل های پیش بینی شده در داده های پیش بینی شده آموزش داده می توانند تفاوت ها را حفظ کنند، به عنوان مثال، الگوریتمی که از هزینه های مراقبت های بهداشتی گذشته برای پیش بینی نیازهای آینده استفاده می کند، ممکن است به طور سیستماتیک نیازهای بیماران کم درآمد را که از مراقبت از دیابت اجتناب کرده اند، نادیده بگیرند؛ به طور واضح برای متغیرهایی مانند نژاد، درآمد، و جغرافیا برای جلوگیری از ابتکارات تولید غیرمستقیم (F) و تجزیه و تجزیه و تحلیل دیابت ملی (به عنوان مثال:

ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی

جمع آوری و پیوند داده های حساس نگرانی های مهمی را افزایش می دهد: رضایت آگاهانه، تجزیه اطلاعات (و پتانسیل استفاده تبعیض آمیز، به عنوان مثال، بیمه کنندگان ممکن است از داده های رفتاری برای تنظیم چارچوب های حاکمیت قوی، مانند کسانی که توسط (FLT 2:2 / 2 استفاده می شود:0 همه برنامه تحقیقات ما ، شامل نظارت جامعه و سیاست های استفاده شفاف [Flt]؛ همه چیز و برنامه های مرتبط است.

مسیر های آینده: از داده ها تا مداخله

موج بعدی نوآوری شامل بستن حلقه بین داده ها و اقدامات است. [۳] تجزیه و تحلیل زمان واقعی از پوشیدنی ها و CGMها می تواند باعث ایجاد فشار رفتاری از طریق برنامه های تلفن هوشمند شود.به عنوان مثال، سیستمی که نظارت بر روند گلوکز و داده های مکان می تواند پیام ارسال: " گلوکز شما در حال افزایش است و شما نزدیک به یک فروشگاه مواد غذایی هستید، انتخاب یک میان وعده کم کربوهیدرات پایین است."

مرز دیگر استفاده از یادگیری تغذیه شده است، که در آن چندین موسسه مدل های داده های ترکیبی را بدون به اشتراک گذاشتن اطلاعات بیمار، حفظ حریم خصوصی در حالی که امکان تجزیه و تحلیل در مقیاس بزرگ را فراهم می کند، آموزش می دهند.

نتیجه گیری: دستیابی به عدالت سلامت از طریق داده ها

داده های بزرگ یک پنجره بی سابقه را به رانندگان واقعی از نتایج دیابت ارائه داده است، ما اکنون می دانیم که کد و درآمد بیمار اغلب پیش بینی بیشتری از HbA1c خود نسبت به هر گونه ارزش آزمایشگاهی بالینی منفرد، به طور مداوم توسط پوشیدنی ها و ابزارهای دیجیتال جذب می شود، اضافه کردن ابعاد دیگری که اجازه می دهد برای مداخلات شخصی و به موقع، قدرت این ابزار باید به جای اطمینان از کیفیت بالا، و تجزیه و تحلیل های مهم تر، به آنها، به آنها دسترسی داشته باشد.

منابع انتخاب شده برای اکتشافات بیشتر