تکنولوژی Glucosephoto: چگونه نوآوری دیجیتال مدیریت دیابت را از بین می برد

Telehealth و Remote Monitor

COVID-19 همه گیر تسریع در پذیرش سیستم عامل های بهداشت تله که به داده های گلوکز دیجیتال متکی هستند، ارائه دهندگان می توانند در حال حاضر بازدید های مجازی را انجام دهند در حالی که بررسی بارگیری های پمپ های CGM و گزارش های پمپ انسولین در زمان واقعی، مشاوره بیشتر مولد و داده های پزشکی را بهبود می بخشد، این تغییر دسترسی به بیماران در مناطق روستایی که قبلاً برای دیدن یک متخصص درمان از راه دور مواجه بودند، همچنین کاهش داده های مراقبت از طریق مراقبت های درمانی و یا مراقبت های پزشکی را برای بیماران مبتلا به طور منظم و خدمات درمانی متصل کرده است.

Data Analytics و Personal دیابت Care

قدرت واقعی نظارت بر گلوکز دیجیتال نه در داده های خام بلکه در آنچه که می توان از آن آموخت، وجود دارد. تجزیه و تحلیل پیشرفته، سطح مراقبت های شخصی سازی شده را که یک دهه پیش غیر قابل تصور بود، فراهم می کند.

شناسایی الگو و الگوریتم های پیش بینی

متر های گلوکز مدرن بیش از اعداد صفحه نمایش انجام می دهند؛ آنها مدل های آماری را در زمان واقعی محاسبه می کنند. [۳] الگوریتم های یادگیری ماشین داده های گلوکز تاریخی، زمان بندی غذا، دوزهای انسولین و log های فعالیت را برای پیش بینی سطح بالای گلوکز بالا تجزیه و تحلیل می کنند، به عنوان مثال، پیش بینی می کند که این سرعت پردازش داده های ساده را کاهش می دهد.

پشتیبانی بالینی تصمیم گیری برای ارائه دهندگان خدمات بهداشتی

داده های از طریق شکر به ابزارهای پشتیبانی بالینی (CDS) که به ارائه دهندگان کمک می کند تا بیماران را در معرض خطر و بهینه سازی داشبورد سلامت جمعیت شناسایی کنند، می توانند افراد با تنوع گلوکز بیش از حد، تخصص شدید بیش از حد بالاگلیسمی، یا کاهش زمان در محدوده کلینیکی، هدایت بررسی فعال قبل از ایجاد عوارض. برخی از سیستم های بهداشت الکترونیکی (EHR) در حال حاضر ادغام داده ها به طور مستقیم، اجازه می دهد تا استانداردهای تجزیه و تحلیل دقیق در هفته و تحلیل دقیق تر را کاهش دهد.

چالش های در برابر نظارت بر Glucose دیجیتال

علی رغم پیشرفت قابل توجه، چالش های قابل توجه قبل از نظارت بر گلوکز دیجیتال باقی مانده است که می تواند به پتانسیل کامل خود برسد.این مسائل مربوط به حریم خصوصی، عدالت و قابلیت اطمینان فنی است.

حریم خصوصی داده ها و امنیت

از آنجایی که مترهای گلوکز به دستگاه های متصل می شوند، آنها اطلاعات حساس بهداشتی را ایجاد می کنند که باید محافظت شوند. بیمه درمانی و قانون دسترسی به حسابرس (HIPAA) (HIPAA) ، این که چگونه تولید کنندگان و ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی باید این اطلاعات را در ایالات متحده اداره کنند، اما همه برنامه های تلفن همراه و سیستم عامل های شناسایی ابری با این استانداردهای امنیتی مواجه نیستند.

سلامت عدالت و دسترسی

علی رغم مزایای بالینی روشن، مترهای گلوکز دیجیتال برای بسیاری از بیماران باقی مانده است (د.۳) هزینه ها – حتی با بیمه – می تواند ممنوع باشد. سنسور های CGM ممکن است ۵۰ دلار در هفته بدون پوشش هزینه داشته باشند و سرمایه گذاری اولیه سخت افزار می تواند چندین صد برابری را با جمعیت کم درآمد، اقلیت های نژادی و قومی، و جوامع روستایی با توجه به موانع بهداشتی درمانی که به طور قابل توجهی کاهش یافته اند، کاهش یابد.

دقت سنسور و طولانی مدت

در حالی که دقت CGM به طور چشمگیری بهبود یافته است، این دستگاه ها کامل نیستند. [۳] عوامل فشرده سازی سنسور در طول خواب، خطای کاربر در وارد کردن، و مداخله از داروهایی مانند استامینوفن می تواند خواندن ابوت را افزایش دهد، در حالی که مصرف کنندگان مواد غذایی هنوز به طور قابل توجهی نیاز به کاهش میزان ۱۴ تا ۱۵ دقیقه دارند، می توانند منجر به اختلاف در طول تغییرات سریع شوند، مانند کاهش میزان مصرف کنندگان در طول عمر طولانی مدت زمان مصرف کننده های ضدعفونی کننده و یا کاهش میزان مصرف کننده های ضدعفونی کننده های معمول نیاز است.

آینده تکنولوژی نظارت بر گلوکز

دهه بعد وعده می دهد که تغییرات تحول پذیرتری را در نظارت بر گلوکز ایجاد کند که با پیشرفت در علم مواد، هوش مصنوعی و تکنولوژی پوشیدنی همراه است.

نظارت بر Glucose غیر تهاجمی

تلاش برای یک مانیتور گلوکز غیر تهاجمی - که گلوکز را بدون شکستن پوست اندازه می گیرد - یک هدف طولانی مدت در فن آوری دیابت بوده است، محققان طیف گسترده ای از تکنیک ها را بررسی کرده اند، از جمله سنسورهای نزدیک مادون قرمز، طیفوسکوپی پوست، سنجش نور و طیفوسکوپی D، چندین شرکت، مانند FLT:0، با این حال، هیچ گونه مواد اولیه ای را که با استفاده از نور قابل تشخیص می دهند، نمی توانند از پروتئین های قابل اعتماد به روز 3:2 جلوگیری کنند.

هوش مصنوعی و پیش بینی Analytics

هوش مصنوعی نیز آماده است تا مدیریت دیابت را با ترکیب داده ها از طریق گلوکز، پمپ های انسولین، پوشیدنی ها و حتی عکس های غذایی به یک موتور توصیه یکپارچه تبدیل کند، به عنوان مثال، Bionics ثابت را بهبود بخشد در حال توسعه مدل های بتای است که نیاز به یک سیستم ساده ارسال غذا دارند - آن را صبحانه، ناهار یا الگوریتم یادگیری صوتی - به طور خودکار انجام می دهد تا بیماران کنترل زمان دقیق تر را تنظیم کنند.

نوآوری های قابل تحمل و قابل کاشت

علاوه بر CGM های سنتی، محققان در حال توسعه سنسورهای گلوکز قابل ایمپلنت هستند که برای ماه ها یا سال ها طول می کشد.(FLT:0) کتون های کبدی فعال تر هستند و این سنسور را با استفاده از روش های مشابه با کاهش سرعت پردازش داده های مشابه، کاهش می دهد و از طریق یک فرستنده هوشمند پوشیده شده در بازوی، قابل خواندن است.

راهنمایی عملی برای بیماران و ارائه دهندگان

برای کسانی که در حال حرکت به طور فزاینده ای پیچیده از تکنولوژی نظارت بر گلوکز هستند، در اینجا ملاحظات عملی برای هدایت تصمیم گیری وجود دارد.

انتخاب سیستم مناسب

انتخاب سیستم نظارت گلوکز بستگی به عوامل متعدد، از جمله نوع دیابت، رژیم انسولین، شیوه زندگی، توانایی های شناختی و منابع مالی دارد. بیماران مبتلا به دیابت نوع 1 در مزایای شدید انسولین درمانی بیشتر از CGM با تحویل انسولین خودکار - کسانی که مبتلا به دیابت نوع 2 در انسولین پایه هستند ممکن است به خوبی با یک متر هوشمند یا یک CGM ساده تر مانند کلید FreeSty Libre، ملاحظات دقیق بودن سنسور را نشان دهند (سعی کنید تا زمانی که یک سیستم کنترل دقیق محصول را داشته باشند، و تنظیم کننده برای استفاده از آن استفاده کنید، و تنظیم کننده مشکل باشد، و یا یک سیستم کنترل دقیق باشد، نمی تواند شامل موارد استفاده از طریق پردازش دقیق باشد، و تنظیم کننده کارت های دسترسی به عنوان مثال، و تنظیم کننده دسترسی به عنوان مثال، و تنظیم کننده کارت های دسترسی به عنوان یک سیستم کنترل دقیق باشد، و تنظیم کننده کارت های دسترسی به عنوان مثال، و تنظیم کننده کارت های دسترسی به آن ها، و یا یک سیستم کنترل دقیق باشد.

حداکثر بهره وری داده ها

داشتن یک متر گلوکز دیجیتال تنها گام اول است؛ استفاده از داده ها به طور موثر چیزی است که نتایج بهبود یافته را به بیماران می دهد، بیماران باید یاد بگیرند که فلش های روند را تفسیر کنند، معیارهای زمان در برد را درک کنند و از ویژگی های تشخیص الگوی برای شناسایی مسائل مربوط به خود و گزارش های بالینی با ارائه دهندگان کمک می کنند - به جای بازدید - اجازه می دهد تا مکالمات سازنده تر بر تنظیمات درمانی متمرکز شوند تا داده های مربوط به پردازش اطلاعات روزانه، به آنها، به کمک کنند.

نتیجه گیری

تکنولوژی متر گلوکز از نوار های تست ساده به سیستم های هوشمند و متصل که مدیریت دقیق دیابت را فعال می کند، تکامل یافته است - از طریق جریان داده های زمان واقعی، الگوریتم های پیش بینی، ادغام تله سلامت و اتوماسیون حلقه بسته - در حال حاضر بهبود سطح HbA1c، کاهش حوادث گلیسمی خطرناک و کیفیت زندگی برای افراد بی شمار، با این حال چالش های قابل توجه در داده ها باقی مانده است، دقت یکپارچه، و جلوگیری از دسترسی به عنوان یک ابزار پشتیبانی دقیق تر از آن، حتی به عنوان یک روش های کلیدی، و اطمینان از آن، به عنوان عوامل پشتیبان گیری دقیق تر از بهبود یافته است.