سیستم های مصنوعی پانکراس – که به عنوان سیستم های تحویل انسولین بسته نیز شناخته می شوند – با خودکار کردن تصمیم گیری پیچیده در پشت درمان انسولین، این سیستم ها به نظارت مستمر گلوکز (CGM)، پمپ های انسولین و الگوریتم های کنترل پیچیده برای حفظ سطح گلوکز در محدوده امن بستگی دارند، اگرچه سیستم های فعلی در حال حاضر مقدار زیادی از بار روزانه کاهش یافته اند، عملکرد آنها به شدت به تجزیه و تحلیل های زیست محیطی مرتبط است - با این سیگنال های تجزیه و تحلیل داده های گسترده و تحلیل داده های بسیار دقیق و تحلیل داده های بسیار دقیق و تحلیل های داده های حیاتی می تواند به طور سیستماتیک و تحلیل های بسیار دقیق آنها تبدیل شود.

سیستم داده های Ecosystem پشت سیستم های Pancreas مصنوعی

سیستم های مصنوعی مدرن پانکراس تولید و تعامل با حجم داده های عظیم است. منبع اصلی نظارت مستمر گلوکز است که خواندن گلوکز بین المللی را هر 1 تا 5 دقیقه فراهم می کند، تقریبا 300-1،500 نقطه داده در روز در هر بیمار است. انسولین پمپ های تاریخ تحویل، از جمله نرخ های پایه، مقادیر بولوس، و اصلاح های کاربر-محور، لایه های خاص، سلامت الکترونیکی (و یا اطلاعات فیزیکی) را به عنوان نمونه های مختلف از جمله تجزیه و تحلیل می کند.

این اکوسیستم نمونه ای از داده های بزرگ (FLT:0) سه V است: حجم، تنوع و سرعت. یک کارآزمایی بالینی که شامل 200 شرکت کننده بیش از شش ماه است، دهها میلیون از نقاط داده را تجزیه و تحلیل می کند، تنوع داده های عددی قابل توجه (کاهش سطوح، تنظیمات پمپ)، لاگین نیمه ساختار (اعلامیه، فعالیت اطلاع رسانی، و پردازش دقیق) را تنظیم می کند - جزئیات دقیق و جزئیات دقیق آن را باز می کند.

تبدیل داده های خام به الگوریتم های عملی

هسته یک سیستم پانکراس مصنوعی الگوریتم کنترل آن است، به طور سنتی بر اساس مدل های فیزیولوژیکی متناسب (PID) یا کنترل پیش بینی مدل (MPC) موثر است، در حالی که این رویکردها به مدل های ساده شده فیزیولوژیکی متکی هستند که نمی توانند پیچیدگی کامل متابولیسم بزرگ هر فرد را به دست آورند.

تکنیک های مدل سازی پیش بینی

مدل های پیش بینی شده سطح گلوکز آینده را تا ساعت ها پیش بینی می کنند، اجازه می دهند تا تنظیم فعال الگوریتم های تحویل انسولین.ماشین مانند شبکه های عصبی مکرر (RNNs)، حافظه کوتاه مدت (LSTM) را پیش بینی کنند و دستگاه های تقویت کننده گرادیانت در مجموعه های بزرگ از ردیابی CGM، سوابق تحویل انسولین، ورود به مواد غذایی و داده های فعالیت، به عنوان مثال، محققان، حساسیت های شتاب دهنده را در مورد استفاده از داده های بالا در مقایسه با استفاده از بیماران قبل از 30 دقیقه قبل از سرعت و کاهش می دهند.

آموزش تقویت برای کنترل تطبیقی

یادگیری تقویت (RL) چارچوبی برای کنترل حلقه بسته ارائه می دهد که می تواند در طول زمان سازگار شود.در یک پانکراس مصنوعی مبتنی بر RL، عامل (الگوrithm) یک سیاست بهینه برای تحویل انسولین را با تعامل با محیط زیست (استقلال گلوکز بیمار) و دریافت پاداش برای ماندن در اگلیسمی و مجازات برای مطالعات داده های بزرگ ارائه می دهد آموزش محیط زیست در نمونه های جستجو و بررسی های آنلاین بدون نیاز به طور خاص، می تواند نتایج جستجوی آنلاین را در پی بگیرند.

مدل سازی شخصی سازی و انتقال یادگیری

یکی از امیدوار کننده ترین کاربردهای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ شخصی سازی است.هیچ دو نفر به طور یکسان با انسولین، کربوهیدرات ها یا ورزش پاسخ نمی دهند.با داده های سطح جمعیت معدن، انتقال روش های یادگیری می تواند یک مدل شخصی برای بیمار جدید با تنها چند روز از پروفایل کالیبراسیون انسولین را فراهم کند، سپس به انطباق با داده های شخصی بیشتر ادامه می دهد این رویکرد به طور چشمگیری دوره جذب کننده را که به طور گسترده ای با استفاده از نمونه های سریع، می کند، و همچنین می تواند به طور دقیق با استفاده از آن نمونه های نمونه های نمونه های نمونه های شخصی سازی سریع باشد.

آموزش برای بهبود حفظ حریم خصوصی

یکی از بزرگترین موانع در استفاده از داده های بزرگ برای آموزش الگوریتم، حریم خصوصی بیمار است. یادگیری فدرال ارائه می دهد یک راه حل: مدل ها در سراسر دستگاه های متعدد غیرمتمرکز آموزش دیده و یا سرورهای نگه داشتن داده های محلی، بدون مبادله داده های حریم خصوصی اولیه (مواردات) به ویژه با یک سرور مرکزی به اشتراک گذاشته شده است، که آنها را به بهبود یک مدل جهانی در مطالعات پانکراس مصنوعی، تغذیه می کند، با اطمینان از جزئیات قوی تر از داده های خاص خود را در حالی که می توان آنها را در برابر داده های خاص از داده های خاص خود را از هر یک کاربر را شناسایی کرد.

نتایج بالینی و شواهد

اندازه نهایی موفقیت برای هر دستگاه پزشکی نتایج بالینی بهبود یافته است.یک بدن در حال رشد از تحقیقات نشان می دهد که ادغام تجزیه و تحلیل داده های بزرگ به الگوریتم های پانکراس مصنوعی مزایای ملموس در کنترل گلیسمی، ایمنی و رضایت بیمار را به دست می آورد.

معیارهای کنترل خونیک

زمان در محدوده (TIR، 70-180 mg / dL) به اندازه استاندارد طلا برای ارزیابی عملکرد پانکراس مصنوعی تبدیل شده است.مطالعات مقایسه طرح های الگوریتم سنتی با کسانی که یادگیری ماشین به طور مداوم گزارش دستاوردهای 3 -7 درصد در TIR، که به طور تقریبی 45 دقیقه به 90 دقیقه بیشتر در روز در محدوده هدف کاهش یافته است.

مطالعات واقعی و بزرگ-Scale Data

فراتر از کارآزمایی های کنترل شده، شواهد واقعی از سیستم های پانکراس مصنوعی متصل به ابر، تصویر قانع کننده ای را نشان می دهد.اطلاعات جمع آوری شده از ده ها هزار کاربر، ناشناس و تجزیه و تحلیل شده در مقیاس، نشان می دهد که به روز رسانی الگوریتم های جمع آوری شده توسط تجزیه و تحلیل داده های بزرگ 33% منجر به بهبود در سراسر جمعیت شده است.

بهبود ایمنی

ایمنی در دستگاه های پزشکی مستقل بسیار مهم است، تجزیه و تحلیل داده های بزرگ ایمنی را به روش های مختلف افزایش می دهد.اول، الگوریتم های تشخیص ناهنجاری می تواند نقص های سخت افزاری (به عنوان مثال، تخریب سنسور بالا) را با تجزیه و تحلیل الگوهای آسیب پذیری شدید در یک فرایند داده که از هنجارهای آموخته شده منحرف می شود، افزایش ناگهانی در تاریخ سیگنال CGM همراه با افزایش انسولین ممکن است نشان دهنده آسیب پذیری ثانویه باشد - مانند کنترل شدید در معرض خطر.

چالش های اجرایی

علی رغم وعده، یکپارچه سازی تجزیه و تحلیل داده های بزرگ به سیستم های پانکراس مصنوعی بدون موانع نیست، این چالش ها شامل مدیریت داده ها، زیرساخت های فنی و نظارت نظارتی نظارتی است.

حریم خصوصی داده ها و امنیت

داده های بهداشتی یکی از حساس ترین اطلاعات شخصی است. Aggregating و تجزیه و تحلیل داده ها از منابع متعدد نگرانی در مورد شناسایی مجدد، نقض داده ها و استفاده ثانویه است.در ایالات متحده، انطباق با HIPAA اجباری است، در حالی که کاربران اروپایی تحت GDPR قرار می گیرند، باید تجزیه و تحلیل های مداوم داده ها را کاهش دهند و از تجزیه و تحلیل های داده ها جلوگیری کنند.

قابلیت همکاری و استانداردهای داده

چشم انداز دستگاه دیابت تقسیم شده است. CGMs، پمپ های انسولین، ردیاب های فعالیت و سیستم های EHR اغلب از فرمت های داده اختصاصی و پروتکل های ارتباطی استفاده می کنند، بدون رابط داده های استاندارد، جمع آوری داده ها در دستگاه ها و فروشندگان تبدیل به سخت افزار دستگاه های شناسایی و سیستم های مدیریت اطلاعات استاندارد مانند استاندارد IEEE 11073 استاندارد ارتباطات شخصی و HL7 Fast Healthcare (F) پشتیبانی می کند، اما اطمینان از توسعه داده های استاندارد، ثابت می کند.

محدودیت های محاسباتی

الگوریتم های پانکراس مصنوعی باید بر سخت افزار آموزش دیده منابع اجرا کنند – به طور معمول ریزپردازنده داخل پمپ انسولین یا یک برنامه تلفن همراه هوشمند. اجرای مدل های یادگیری عمیق پیچیده با میلیون ها پارامتر در چنین دستگاه ها چالش برانگیز است. Edge روش های محاسباتی که محاسبات سنگین را به ابر بارگیری می کنند تنها زمانی امکان پذیر است که اتصال شبکه های قابل اعتماد و کم اعتبار در مناطق نگهداری وجود دارد یا در طول اتصال سفر، ممکن است تجزیه و تحلیل های اتصال به طور دقیق تر باشد (به صرفه جویی در برخی از طریق برخی از طریق استفاده از طریق برخی از طریق یک مدل های سرعت پردازش های اتصال ابر، به صرفه جویی در دسترس، به صرفه جویی در دسترس، به صرفه جویی در برخی از طریق برخی از طریق برخی از طریق یک مدل های پیچیده تر از طریق استفاده از طریق بهینه سازی دقیق تر از طریق بهینه سازی دقیق تر از طریق استفاده از طریق استفاده از طریق استفاده از طریق بهینه سازی دقیق تر از طریق بهینه سازی دقیق تر از طریق محاسبات پیچیده تر از طریق محاسبات ابری، پردازش های اتصال به صرفه جویی در سیستم های اتصال ابر، پردازش های پردازش های پردازش های اتصال، امکان پذیر است.

مسیر های آینده

مسیر تکنولوژی پانکراس مصنوعی به سمت سیستم های کاملاً مستقل، چند هورمون و آگاه از زمینه اشاره می کند. تجزیه و تحلیل داده های بزرگ موتور هدایت این پیشرفت ها خواهد بود.

سیستم های چند نفره

سیستم های فعلی حلقه تنها انسولین را ارائه می دهند، اضافه کردن گلوکاگون یک رویکرد تقویت کننده دو برابر را فراهم می کند که می تواند سطح گلوکز را افزایش دهد و پایین تر، به طور بالقوه حذف هیپوگلیسمی بزرگ در کنار سیاست های پیچیده ای که محققان در زمان واقعی نیاز به یک الگوریتم پیچیده تر دارند، و داده های بزرگ را از مطالعات بالینی و بالینی از پانکراس مصنوعی دوگانه استفاده می کنند، می تواند توسعه سیاست های کنترل پیچیده تر از انسولین را مطلع کند (تاگونی که پیش بینی می کند، تجزیه و تجزیه و تجزیه و تجزیه و تحلیل دقیق تر از گلوکز).

ادغام با تکنولوژی های پوشیدنی و دوقلوهای دیجیتال

سنسورهای پوشیدنی فراتر از CGMs - مانند مانیتورهای مداوم کتون، سنسورهای گلوکز مبتنی بر عرق و حتی دستگاه های نوری غیر تهاجمی - جریان داده های غنی تر را همراه با تکنولوژی دوقلو دیجیتال فراهم می کنند، که در آن فیزیولوژی بیمار در کلینیک های بالینی غیر فعال شده است، محققان می توانند میلیون ها از ⁇ الگوریتمی را اجرا کنند تا قبل از استقرار آنها در دنیای واقعی، پارامترهای غنی تر را بهینه سازی کنند.

مسیر های تنظیم کننده برای دستگاه های مبتنی بر AI /ML

آژانس های نظارتی مانند FDA چارچوب های خود را برای تطبیق دستگاه های یادگیری ماشینی که در طول زمان بهبود می یابند، تطبیق می دهند. رویکرد پیشنهادی FDA "کل چرخه عمر محصول" برای الگوریتم های AI /ML نیاز به تولید کنندگان برای ارائه یک برنامه کنترل از پیش تعیین شده سیستم های کنترل سیستم است که توصیف می کند که چگونه الگوریتم بر اساس مقررات جدید به روز می شود.این یک راه روشن برای ترکیب تجزیه و تحلیل داده های بزرگ به طور مشابه نیاز دارد.

طراحی بیمار و تجربه کاربری

در نهایت، موفقیت هر سیستم پانکراس مصنوعی بستگی به پذیرش کاربر و تعامل پایدار دارد. تجزیه و تحلیل داده های بزرگ همچنین می تواند طراحی تجربه کاربر را به اطلاع برساند. تجزیه و تحلیل الگوهای رفتار کاربر - مانند اینکه بیمارانگلیسمی اغلب با پمپ، اعلان های غذایی و ورود به یک عمل جراحی ارتباط برقرار می کنند - می تواند نقاط درد و فرصت های ساده سازی را آشکار کند.

نتیجه گیری

تجزیه و تحلیل داده های بزرگ بهبود یافته یک پیشرفت محیطی برای سیستم های پانکراس مصنوعی نیست - این یک توانایی بنیادی است که سرعت پیشرفت را به سمت مدیریت دیابت کاملا مستقل، شخصی سازی شده تعیین می کند، با استفاده از جریان های گسترده داده های تولید شده توسط پوشیدنی، پمپ ها و سوابق بالینی، محققان و مهندسان می توانند الگوریتم های قابل توجهی را ایجاد کنند که از میلیون ها تجربه بیمار، پیش بینی سفرهای خطرناک، و سازگاری با همکاری های منحصر به فرد در زمینه های مختلف، افزایش می دهد:

منابع خارجی برای خواندن بیشتر: